Modelo de base de datos orientados a objetos

Ing. Informática, Base de Datos Orientados a Objetos, Prof. Jorge Zamudio

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL

DE LOS LLANOS OCCIDENTALES

EZEQUIEL ZAMORA

BARINAS EDO. BARINAS

Bases de Datos Orientados a Objetos

T.S.U en Informática:
Armin Tilano V-16.189.801
Alejandra Torres V- 19.517.1042
Francy José Torres V-16.980.454
Heide Riviera V-19.612.046

Isbelia Valladares V-17.550.631

Barinas, Octubre del 2011

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T. S. U. en informática Armin Tilano.


1. CONCEPTOS BASICOS

Dato: Conjunto de caracteres con algún significado.

Campo: Es la unidad más pequeña a la cual puede referirse en un programa.

Registro: Colección de campos de iguales o diferente tipo de alguna manera asociados
entre sí.

Base de datos: es una recopilación de información relativa a un asunto o propósito
particular como el seguimiento de pedidos de unos clientes o el mantenimiento de una colección de
música.
El objetivo de una base de datos es el de almacenar información sobre algo de manera
eficiente, poniendo especial atención en:

Disminuir la Redundancia y la Inconsistencia en la información, esto quiere decir que
evitaremos duplicar la información (redundancia) y que dicha información sea la más actualizada
(inconsistencia).

Reducir la dificultad para tener acceso a los datos, un sistema de base de datos debe
contemplar un entorno de datos que le facilite al usuario el manejo de los mismos.

Eliminar problemas de seguridad en la información, la información de toda empresa es
importante, aunque unos datos lo son más que otros, por tal motivo se debe considerar la facilidad
con que se acceden a los mismos, no todos los usuarios pueden visualizar la misma información,
por tal motivo para que un sistema de base de datos sea confiable debe mantener un grado de
seguridad que garantice la autentificación y protección de los datos.

El sistema manejador de bases de datos, es la porción más importante de un sistema
de base de datos. Un DBMS es una colección de numerosas rutinas de software interrelacionadas,
cada una de las cuales es responsable de alguna tarea específica, dicho en otras palabras es un
programa que sirve para crear y poder manipular las bases de datos y la información que
contienen.

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Las tablas, son la parte más importante de una base de datos, ya que es ahí donde se
guardara y organizara la información, las tablas se componen de dos partes la primera son las
columnas (nombres de los campos) y la segunda son las filas también llamadas registros.

Tipos de Usuarios, existen en una base de datos dos tipos de usuarios bien definidos, el
primero es el administrador de la base de datos o como todos en el medio lo conocen el DBA
(Data base Administrator) de dicho usuario podemos decir que es el todopoderoso, todo lo puede
ver y todo lo puede hacer vive sin límites ni reservas pero carga con la responsabilidad de todo
aquello que suceda en la base de datos, mientras que el otro tipo de usuario es simplemente
llamado así "usuario" y este únicamente puede ver y hacer lo que el DBA le haya permitido.

Administrador de Bases de Datos, denominado por sus siglas como: DBA, Database
Administrator. Es la persona encargada y que tiene el control total sobre el sistema de base de
datos, sus funciones principales son:

Definición de esquema, Es decir es el que crea la estructura o esqueleto de la base de
datos.

Concesión de autorización para el acceso a los datos, Es decir genera los permisos de
cuanto pueden ver o hacer los demás usuarios.

Especificación de limitantes de integridad, Es una serie de restricciones que se
encuentran almacenados en una estructura especial del sistema que es consultada por el gestor
de base de datos cada vez que se realice una actualización al sistema.

Usuarios de las bases de datos, Podemos definir a los usuarios como toda persona que
tenga todo tipo de contacto con el sistema de base de datos desde que este se diseña, elabora,
termina y se usa.

Los usuarios que accesan una base de datos pueden clasificarse como:

Programadores de aplicaciones, Los profesionales en computación que interactuan
con el sistema por medio de llamadas en DML (Lenguaje de Manipulación de Datos), las cuales

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están incorporadas en un programa escrito en un lenguaje de programación (Por ejemplo, COBOL,
PL/I, PHP, C, etc.)

Usuarios sofisticados, Los usuarios sofisticados interactuan con el sistema sin escribir
programas. En cambio escriben sus preguntas en un lenguaje de consultas de base de datos SQL.

Usuarios ingenuos, Los usuarios no sofisticados interactúan con el sistema invocando a
uno de los programas de aplicación permanentes que se han escrito anteriormente en el sistema
de base de datos, podemos mencionar al usuario ingenuo como el usuario final que utiliza el
sistema de base de datos sin saber nada del diseño interno del mismo por ejemplo: un cajero.

2. CARACTERISTICA DE UN MODELO DE DATOS ORIENTADA A OBJETO

Las aplicaciones de las bases de datos en áreas como el diseño asistido por
computadora, la ingeniería de software y el procesamiento de documentos no se ajustan al
conjunto de suposiciones que se hacen para aplicaciones del estilo de procesamiento de datos. El
modelo de datos orientado a objetos se ha propuesto para tratar algunos de estos nuevos tipos de
aplicaciones.

El modelo de bases de datos orientado a objetos es una adaptación a los sistemas de
bases de datos. Se basa en el concepto de encapsulamiento de datos y código que opera sobre
estos en un objeto. Los objetos estructurados se agrupan en clases. El conjunto de clases esta
estructurado en sub y superclases basado en una extensión del concepto ISA del modelo Entidad -
Relación. Puesto que el valor de un dato en un objeto también es un objeto, es posible representar
el contenido del objeto dando como resultado un objeto compuesto.

El propósito de los sistemas de bases de datos es la gestión de grandes cantidades de
información. Las primeras bases de datos surgieron del desarrollo de los sistemas de gestión de
archivos. Estos sistemas primero evolucionaron en bases de datos de red o en bases de datos
jerárquicas y, más tarde, en bases de datos relacionales.

En una base de datos orientada a objetos, la información se representa mediante objetos
como los presentes en la programación orientada a objetos. Cuando se integra las características
de una base de datos con las de un lenguaje de programación orientado a objetos, el resultado es

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un sistema gestor de base de datos orientada a objetos (ODBMS, object database
management system). Un ODBMS hace que los objetos de la base de datos aparezcan como
objetos de un lenguaje de programación en uno o más lenguajes de programación a los que dé
soporte. Un ODBMS extiende los lenguajes con datos persistentes de forma transparente, control
de concurrencia, recuperación de datos, consultas asociativas y otras capacidades.

Las bases de datos orientadas a objetos se diseñan para trabajar bien en conjunción con
lenguajes de programación orientados a objetos como Java, C#, Visual Basic.NET y C++. Los
ODBMS usan exactamente el mismo modelo que estos lenguajes de programación.

Los ODBMS son una buena elección para aquellos sistemas que necesitan un buen
rendimiento en la manipulación de tipos de dato complejos.

Los ODBMS proporcionan los costes de desarrollo más bajos y el mejor rendimiento
cuando se usan objetos gracias a que almacenan objetos en disco y tienen una integración
transparente con el programa escrito en un lenguaje de programación orientado a objetos, al
almacenar exactamente el modelo de objeto usado a nivel aplicativo, lo que reduce los costes de
desarrollo y mantenimiento.

3. MODELOS DE DATOS

Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor
de datos (algo en donde se guarda la información), así como de los métodos para almacenar y
recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas: son
abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos; por lo
general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos. Algunos modelos con frecuencia
utilizados en las bases de datos:

Bases de datos jerárquicas
Éstas son bases de datos que, como su nombre indica, almacenan su información en una
estructura jerárquica. En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto
al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene
padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas.

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Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de aplicaciones que
manejan un gran volumen de información y datos muy compartidos permitiendo crear estructuras
estables y de gran rendimiento.

Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de representar
eficientemente la redundancia de datos.

Base de datos de red
Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la
modificación del concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad
no permitida en el modelo jerárquico).

Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución
eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar
la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizado en su
mayoría por programadores más que por usuarios finales.

Bases de datos transaccionales
Son bases de datos cuyo único fin es el envío y recepción de datos a grandes velocidades,
estas bases son muy poco comunes y están dirigidas por lo general al entorno de análisis de
calidad, datos de producción e industrial, es importante entender que su fin único es recolectar y
recuperar los datos a la mayor velocidad posible, por lo tanto la redundancia y duplicación de
información no es un problema como con las demás bases de datos, por lo general para poderlas
aprovechar al máximo permiten algún tipo de conectividad a bases de datos relacionales.

Un ejemplo habitual de transacción es el traspaso de una cantidad de dinero entre cuentas
bancarias. Normalmente se realiza mediante dos operaciones distintas, una en la que se
decrementa el saldo de la cuenta origen y otra en la que incrementamos el saldo de la cuenta
destino. Para garantizar la atomicidad del sistema (es decir, para que no aparezca o desaparezca
dinero), las dos operaciones deben ser atómicas, es decir, el sistema debe garantizar que, bajo
cualquier circunstancia (incluso una caída del sistema), el resultado final es que, o bien se han
realizado las dos operaciones, o bien no se ha realizado ninguna.

Bases de datos relacionales

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Éste es el modelo utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar
datos dinámicamente. Tras ser postulados sus fundamentos en 1970 por Edgar Frank Codd, de los
laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en
los modelos de base de datos. Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones
podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta
es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se
conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si
fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las
tuplas, y campos (las columnas de una tabla).

En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a
diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de
que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La
información puede ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que ofrecen una amplia
flexibilidad y poder para administrar la información.

El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases de datos relacionales es
SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar
implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

Durante su diseño, una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le conoce
como normalización de una base de datos.Durante los años 80 la aparición de dBASE produjo una
revolución en los lenguajes de programación y sistemas de administración de datos. Aunque nunca
debe olvidarse que dBase no utilizaba SQL como lenguaje base para su gestión.

Bases de datos multidimensionales
Son bases de datos ideadas para desarrollar aplicaciones muy concretas, como creación
de Cubos OLAP. Básicamente no se diferencian demasiado de las bases de datos relacionales
(una tabla en una base de datos relacional podría serlo también en una base de datos
multidimensional), la diferencia está más bien a nivel conceptual; en las bases de datos
multidimensionales los campos o atributos de una tabla pueden ser de dos tipos, o bien
representan dimensiones de la tabla, o bien representan métricas que se desean estudiar.

Bases de datos orientadas a objetos

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Este modelo, bastante reciente, y propio de los modelos informáticos orientados a objetos,
trata de almacenar en la base de datos los objetos completos (estado y comportamiento). Una
base de datos orientada a objetos es una base de datos que incorpora todos los conceptos
importantes del paradigma de objetos:

Encapsulación - Propiedad que permite ocultar la información al resto de los objetos,
impidiendo así accesos incorrectos o conflictos.
Herencia - Propiedad a través de la cual los objetos heredan comportamiento dentro de
una jerarquía de clases.
Polimorfismo - Propiedad de una operación mediante la cual puede ser aplicada a
distintos tipos de objetos.

En bases de datos orientadas a objetos, los usuarios pueden definir operaciones sobre los
datos como parte de la definición de la base de datos. Una operación (llamada función) se
especifica en dos partes. La interfaz (o signatura) de una operación incluye el nombre de la
operación y los tipos de datos de sus argumentos (o parámetros). La implementación (o método)
de la operación se especifica separadamente y puede modificarse sin afectar la interfaz. Los
programas de aplicación de los usuarios pueden operar sobre los datos invocando a dichas
operaciones a través de sus nombres y argumentos, sea cual sea la forma en la que se han
implementado. Esto podría denominarse independencia entre programas y operaciones.

SQL:2003, es el estándar de SQL92 ampliado, soporta los conceptos orientados a objetos
y mantiene la compatibilidad con SQL92.

Bases de datos documentales
Permiten la indexación a texto completo, y en líneas generales realizar búsquedas más
potentes. Tesaurus es un sistema de índices optimizado para este tipo de bases de datos.

Bases de datos deductivas
Un sistema de base de datos deductiva, es un sistema de base de datos pero con la
diferencia de que permite hacer deducciones a través de inferencias. Se basa principalmente en
reglas y hechos que son almacenados en la base de datos. Las bases de datos deductivas son
también llamadas bases de datos lógicas, a raíz de que se basa en lógica matemática. Este tipo de
base de datos surge debido a las limitaciones de la Base de Datos Relacional de responder a

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consultas recursivas y de deducir relaciones indirectas de los datos almacenados en la base de
datos.
Lenguaje
Utiliza un subconjunto del lenguaje Prolog llamado Datalog el cual es declarativo y permite
al ordenador hacer deducciones para contestar a consultas basándose en los hechos y reglas
almacenados.

Ventajas
Uso de reglas lógicas para expresar las consultas.
Permite responder consultas recursivas.
Cuenta con negaciones estratificadas
Capacidad de obtener nueva información a través de la ya almacenada en la base de
datos mediante inferencia.
Uso de algoritmos de optimización de consultas.
Soporta objetos y conjuntos complejos.

Desventajas
Crear procedimientos eficaces de deducción para evitar caer en bucles infinitos.
Encontrar criterios que decidan la utilización de una ley como regla de deducción.
Replantear las convenciones habituales de la base de datos.

Fases
Fase de Interrogación: se encarga de buscar en la base de datos informaciones
deducibles implícitas. Las reglas de esta fase se denominan reglas de derivación.
Fase de Modificación: se encarga de añadir a la base de datos nuevas informaciones
deducibles. Las reglas de esta fase se denominan reglas de generación.
Interpretación
Encontramos dos teorías de interpretación de las bases de datos deductivas:
Teoría de Demostración: consideramos las reglas y los hechos como axiomas.
Los hechos son axiomas base que se consideran como verdaderos y no contienen
variables. Las reglas son axiomas deductivos ya que se utilizan para deducir nuevos hechos.
Teoría de Modelos: una interpretación es llamada modelo cuando para un conjunto
específico de reglas, éstas se cumplen siempre para esa interpretación. Consiste en asignar a un
predicado todas las combinaciones de valores y argumentos de un dominio de valores constantes
dado. A continuación se debe verificar si ese predicado es verdadero o falso.

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Mecanismos
Existen dos mecanismos de inferencia:
Ascendente: donde se parte de los hechos y se obtiene nuevos aplicando reglas de
inferencia.
Descendente: donde se parte del predicado (objetivo de la consulta realizada) e intenta
encontrar similitudes entre las variables que nos lleven a hechos correctos almacenados en la base
de datos.

Gestión de bases de datos distribuida (SGBD)
La base de datos y el software SGBD pueden estar distribuidos en múltiples sitios
conectados por una red. Hay de dos tipos:
1. Distribuidos homogéneos: utilizan el mismo SGBD en múltiples sitios.
2. Distribuidos heterogéneos: Da lugar a los SGBD federados o sistemas multibase de
datos en los que los SGBD participantes tienen cierto grado de autonomía local y tienen acceso a
varias bases de datos autónomas preexistentes almacenados en los SGBD, muchos de estos
emplean una arquitectura cliente-servidor.
Estas surgen debido a la existencia física de organismos descentralizados. Esto les da la
capacidad de unir las bases de datos de cada localidad y acceder así a distintas universidades,
sucursales de tiendas, etcétera.

3.1 Modelos de datos.

Para introducirnos en este tema, empezaremos definiendo que es un modelo.

modelo: Es una representación de la realidad que contiene las características generales
de algo que se va a realizar. En base de datos, esta representación la elaboramos de forma
gráfica.

¿Qué es modelo de datos?

Es una colección de herramientas conceptuales para describir los datos, las relaciones
que existen entre ellos, semántica asociada a los datos y restricciones de consistencia.

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Los modelos de datos se dividen en tres grupos:

Modelos lógicos basados en objetos. Modelos lógicos basados en registros.

Modelos físicos de datos.

Modelos lógicos basados en objetos.

Se usan para describir datos en los niveles conceptual y de visión, es decir, con este
modelo representamos los datos de tal forma como nosotros los captamos en el mundo real, tienen
una capacidad de estructuración bastante flexible y permiten especificar restricciones de datos
explícitamente. Existen diferentes modelos de este tipo, pero el más utilizado por su sencillez y
eficiencia es el modelo Entidad-Relación.

Modelo Entidad-Relación.

Denominado por sus siglas como: E-R; Este modelo representa a la realidad a través de
entidades, que son objetos que existen y que se distinguen de otros por sus características, por
ejemplo: un alumno se distingue de otro por sus características particulares como lo es el nombre,
o el numero de control asignado al entrar a una institución educativa, así mismo, un empleado, una
materia, etc. Las entidades pueden ser de dos tipos:

Tangibles: Son todos aquellos objetos físicos que podemos ver,
tocar o sentir.

Intangibles: Todos aquellos eventos u objetos conceptuales que no
podemos ver, aun sabiendo que existen, por ejemplo:
la entidad materia, sabemos que existe, sin embargo, no la
podemos visualizar o tocar.

Las características de las entidades en base de datos se llaman atributos, por ejemplo
el nombre, dirección teléfono, grado, grupo, etc. son atributos de la entidad alumno; Clave, número
de seguro social, departamento, etc., son atributos de la entidad empleado. A su vez una entidad
se puede asociar o relacionar con más entidades a través de relaciones.

Pero para entender mejor esto, veamos un ejemplo:

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Consideremos una empresa que requiere controlar a los vendedores y las ventas que ellos
realizan; de este problema determinamos que los objetos o entidades principales a estudiar son el
empleado (vendedor) y el artículo (que es el producto en venta), y las características que los
identifican son:

Empleado: Artículo:

Nombre Descripción
Puesto Costo
Salario Clave
R.F.C.

La relación entre ambas entidades la podemos establecer como Venta.

Bueno, ahora nos falta describir como se representa un modelo E-R gráficamente, la
representación es muy sencilla, se emplean símbolos, los cuales son:

Símbolo Representa

Así nuestro ejemplo anterior quedaría representado de la siguiente forma:

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Existen más aspectos a considerar con respecto a los modelos entidad relación, estos
serán considerados en el tema Modelo Entidad Relación.

Modelos lógicos basados en registros.

Se utilizan para describir datos en los niveles conceptual y físico. Estos modelos utilizan
registros e instancias para representar la realidad, así como las relaciones que existen entre estos
registros (ligas) o apuntadores. A diferencia de los modelos de datos basados en objetos, se usan
para especificar la estructura lógica global de la base de datos y para proporcionar una descripción
a nivel más alto de la implementación.

Los tres modelos de datos más ampliamente aceptados son:

Modelo Relacional Modelo de Red Modelo Jerárquico

Modelo relacional.

En este modelo se representan los datos y las relaciones entre estos, a través de una
colección de tablas, en las cuales los renglones (tuplas) equivalen a los cada uno de los registros
que contendrá la base de datos y las columnas corresponden a las características(atributos) de
cada registro localizado en la tupla;

Considerando nuestro ejemplo del empleado y el artículo:

Tabla del empleado

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Ahora te preguntaras ¿cómo se representan las relaciones entre las entidades en este
modelo?

Existen dos formas de representarla; pero para ello necesitamos definir que es una llave
primaria: Es un atributo el cual definimos como atributo principal, es una forma única de identificar
a una entidad. Por ejemplo, el RFC de un empleado se distingue de otro por que los RFC no
pueden ser iguales.

Ahora si, las formas de representar las relaciones en este modelo son:

1. Haciendo una tabla que contenga cada una de las llaves primarias de las
entidades involucradas en la relación.

Tomando en cuenta que la llave primaria del empleado es su RFC, y la llave primaria del
articulo es la Clave.

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2. Incluyendo en alguna de las tablas de las entidades involucradas, la llave de la
otra tabla.

Modelo de red.

Este modelo representa los datos mediante colecciones de registros y sus relaciones se
representan por medio de ligas o enlaces, los cuales pueden verse como punteros. Los registros
se organizan en un conjunto de gráficas arbitrarias. Ejemplo:

Para profundizar en este tema visitemos: Modelo de datos de red.

Modelo jerárquico.

Es similar al modelo de red en cuanto a las relaciones y datos, ya que estos se representan
por medio de registros y sus ligas. La diferencia radica en que están organizados por conjuntos
de arboles en lugar de gráficas arbitrarias.

Para profundizar más en el tema visita: Modelo de datos jerárquico.

Modelos físicos de datos.

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Se usan para describir a los datos en el nivel más bajo, aunque existen muy pocos
modelos de este tipo, básicamente capturan aspectos de la implementación de los sistemas de
base de datos. Existen dos clasificaciones de este tipo que son:

Modelo unificador Memoria de elementos

4. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LAS BDOO

Aunque los SGBDOO pueden proporcionar soluciones apropiadas para muchos tipos de
aplicaciones avanzadas de bases de datos, también tienen sus desventajas.

Las ventajas de un SGBDOO son:
‰ Mayor capacidad de modelado. El modelado de datos orientado a objetos permite
modelar el ‘mundo real’ de una manera mucho más fiel. Esto se debe a:
o un objeto permite encapsular tanto un estado como un comportamiento.
o un objeto puede almacenar todas las relaciones que tenga con otros objetos.
o los objetos pueden agruparse para formar objetos complejos (herencia).

‰ Ampliabilidad. Esto se debe a:
o Se pueden construir nuevos tipos de datos a partir de los ya existentes.
o Agrupación de propiedades comunes de diversas clases e incluirlas en una
superclase, lo que reduce la redundancia.
o Reusabilidad de clases, lo que repercute en una mayor facilidad de mantenimiento
y un menor tiempo de desarrollo.

‰ Lenguaje de consulta más expresivo. El acceso navegacional desde un objeto al
siguiente es la forma más común de acceso a datos en un SGBDOO. Mientras que SQL utiliza el
acceso asociativo. El acceso navegacional es más adecuado para gestionar operaciones como
los despieces, consultas recursivas, etc.

‰ Adecuación a las aplicaciones avanzadas de base de datos. Hay muchas áreas en
las que los SGBD tradicionales no han tenido excesivo éxito como el CAD, CASE, OIS, sistemas
multimedia, etc. en los que las capacidades de modelado de los SGBDOO han hecho que esos
sistemas sí resulten efectivos para este tipo de aplicaciones.

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‰ Mayores prestaciones. Los SGBDOO proporcionan mejoras significativas de
rendimiento con respecto a los SGBD relacionales. Aunque hay autores que han argumentado que
los bancos de prueba usados están dirigidos a aplicaciones de ingeniería donde los SGBDOO son
más adecuados. También está demostrado que los SGBDR tienen un rendimiento mejor que los
SGBDOO en las aplicaciones tradicionales de bases de datos como el procesamiento de
transacciones en línea (OLTP).

Las desventajas de un SGBDOO son:
‰ Carencia de un modelo de datos universal. No hay ningún modelo de datos que
esté universalmente aceptado para los SGBDOO y la mayoría de los modelos carecen una base
teórica.

‰ Carencia de experiencia. Todavía no se dispone del nivel de experiencia del que se
dispone para los sistemas tradicionales.

‰ Carencia de estándares. Existe una carencia de estándares general para los
SGBDOO.

‰ Competencia. Con respecto a los SGBDR y los SGBDOR. Estos productos tienen una
experiencia de uso considerable. SQL es un estándar aprobado y ODBC es un estándar de
facto. Además, el modelo relacional tiene una sólida base teórica y los productos relacionales
disponen de muchas herramientas de soporte que sirven tanto para desarrolladores como para
usuarios finales.

‰ La optimización de consultas compromete la encapsulacion. La optimización de
consultas requiere una compresión de la implementación de los objetos, para poder acceder a la
base de datos de manera eficiente. Sin embargo, esto compromete el concepto de encapsulación.

‰ El modelo de objetos aún no tiene una teoría matemática coherente que le sirva de
base.

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