Introducción Bases de Datos OO
2 Definición Cuando se juntan las funcionalidades de una base de datos con las de un lenguaje orientado a objetos, se obtiene un sistema de manejo de base de datos orientado a objetos (ODBMS). Un ODBMS hace lucir a la base de objetos como una extensión del lenguaje OO que se este utilizando: –Persistencia de datos transparente –Control de concurrencia –Restauración de datos –Consultas asociativas
3 Persistencia Transparente La Persistencia transparente en un ODBMS se refiere a la habilidad de manipular directamente los objetos guardados en la base usando un programa orientado a objetos. Esto se contrasta con la utilización de SQL o una llamada a ODBC o JDBC. Usar un base de datos orientada a objetos significa que se obtiene un mayor desempeño y menos código para escribir.
4 Diferencia de Modelo
5 Cuando usar ODBMS Cuando se necesite alto rendimiento en datos complejos También se utiliza para reducir el tiempo de implementación (considerando que los programadores conocen acerca de ODBMS)
6 Datos Complejos Falta de identificación única Relaciones muchos a muchos Acceso a través de trayectorias Uso frecuente de código de tipos
7 Datos Complejos
8
9 Usando Datos Anteriores
10 Capa Intermedia
11 Mitos de las ODBMS Aprender ODBMS es más difícil que aprender RDBMS. -> Falso –Para utilizar ODBMS solamente necesito conocer el lenguaje OO. –Aprender interfaces SQL (SQL-92, JDBC, SQLJ, SQL:1999) es más complejo que aprender interfaces de persistencia transparente (ODMG 3.0 y JDO)
12 Mitos de las ODBMS Las ODBMS son lentas -> Falso –Una de las principales ventajas de una ODBMS es que pude ser de 10 a 1000 veces más rápida que una RDBMS dependiendo de la complejidad de los datos. No se pueden realizar Queries en las ODBMS -> Falso –Existe OQL que es el equivalente a SQL en las Bases OO
13 Mitos de las ODBMS Las ODBMS no son escalables -> Falso –Las ODBMS son utilizadas en corporaciones que manejan terabytes de datos Air France Real-Time Event Engine Stanford Linear Accelerator (SLAC)