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Introducción Bases de Datos OO. 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).
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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
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.
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)
Datos Complejos • Falta de identificación única • Relaciones muchos a muchos • Acceso a través de trayectorias • Uso frecuente de código de tipos
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)
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
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)