Trabajo Final de Grado Base de Datos Semánticas Alumno: Di Santo, Martin Rodrigo Legajo: Tutor: Darcacha, Ana

Base de Datos Semánticas (Open Source) Vs. (Licencia)

Agenda Conceptos Introducción a las base de datos semánticas Tipo de base de datos semánticas Kowari Oracle Kowari Vs. Oracle (Open Source Vs. Licenciamiento) Conclusión Consultas

Base de Datos Semánticas DB Base de datos Licenciamiento Conceptos

Base de Datos Semánticas Se llama objeto semántico a la representación de algunas cosas identificables en el ambiente de trabajo de los usuarios. De manera formal, un objeto semántico es un conjunto de atributos que describen con eficacia una identidad bien determinada. Introducción a las base de datos semánticas

Base de Datos Semánticas Tipo de base de datos semánticas Son bases de datos tradicionales que definen un nuevo tipo de dato que permite el almacenamiento de información en formato XML. En todos ellos la información XML a almacenar sufre algún tipo de transformación, completamente transparente para el usuario, a fin de que éste pueda ser almacenado en tablas relacionales. Son aquellas cuyas estructuras internas de datos se proyectan directamente al formato jerárquico de XML Los usuarios de una base de datos XML nativo no estarán obligados a diseñar aplicaciones que distingan entre "datos de negocios" y "contenido de documentos".

Base de Datos Semánticas Cuenta con soporte nativo de RDF, múltiples modelos de bases de datos por servidor, lenguaje de consulta iTQL (Tucana Query Lenguaje) similar al SQL. Puede ser extendido programáticamente para tratar almacenes de datos externos como si fuesen grafos RDF. Bases de datos, sistemas de archivos y recursos Web, pueden ser consultados como metadatos nativos RDF. Kowari

Base de Datos Semánticas Desde Oracle Database 10g Release 2 ha desarrollado un nuevo modelo para almacenar los datos RDF y OWF. Reside en el Oracle Spatial Network Data Model (NDM) donde introduce un nuevo tipo de objeto para almacenar datos RDF. Oracle

Base de Datos Semánticas Kowari Vs. Oracle OracleKowari ProductoLicensiadoOpen Source VersiónSuperior a 10g NativoNoSi Lenguaje de Consulta SQL Extendido (función SDO_RDF_Match para trabajar con RDF) iTQL Sistemas soportadosWindows, Unix, Solaris, AIX (PPC64) y HP-UX. Windows NT, Windows 2000 y XP, UNIX and Linux, Solaris, Mac OS X y IRIX Requerimientos sistema 1024 MB de RAM Disco de al menos 7 GBInstalación J2SE 1.4 Backups ‐Backups lógicos: Mediante los comandos Export/Import -Backups físicos: Mediante la Recovery Manager(RMAN) -Backup del servidor. - Backup del modelo de datos. Métodos de autentificación -Creación de roles -Privilegios sobre procedimientos - Servidores de autentificación segura a usuarios externos -Seguridad de acceso a puertos No dispone Cifrado de datos Oracle Transparent Data Encryption SSL (Secure Sockets Layer), en su versión de pago Tablas, modelos y repositorios -Creación tablespace -Crea tabla para insertar tripletas RDF -Creación de índices -Crear modelo donde se insertan las tripletas RDF -Creación automática de índices al crearse el modelo Método de inserción-SQL Loader-Kowari Viewer o consola ITQL Herramienta análisis rendimiento-Oracle Enterprise manager-System Explorer

Base de Datos Semánticas Conclusión La abstracción de datos y la separación de componentes lógicos y conceptuales son propiedades importantes en las Bases de Datos Semánticas permitiendo la representación de la realidad a modo de espejo. Permiten la adaptación de datos derivados, no existentes en la base de datos pero que para el usuario es obvia su existencia. También trae consigo mayor complejidad lógica y problemas de interpretación de las consultas, debido a su acercamiento al lenguaje natural, produciendo ambigüedades. Hemos visto como los grandes de la industria de los SGBD tradicionales (por ejemplo en este caso Oracle) están intentando no quedarse atrás en esta disciplina, dotando con más o menos éxito y con mayor o menor profundidad.

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