Además de los modelos clásicos vistos hasta el momento, vamos a detallar a continuación las particularidades de otros modelos de bases de datos existentes y que, en algunos casos, son una evolución de los clásicos.
- Modelo Objeto-Relacional
Las bases de datos pertenecientes a este modelo, son un híbrido entre las bases del modelo relacional y el orientado a objetos. El mayor inconveniente de las bases de datos orientadas a objetos radica en los costes de la conversión de las bases de datos relacionales a bases de datos orientadas a objetos.
En una base de datos objeto-relacional (BDOR) siempre se busca obtener lo mejor del modelo relacional, incorporando las mejoras ofrecidas por la orientación a objetos. En este modelo se siguen almacenando tuplas, aunque la estructura de las tuplas no está restringida sino que las relaciones pueden ser definidas en función de otras, que es lo que denominamos herencia directa.
El estándar en el que se basa este modelo es SQL99. Este estándar ofrece la posibilidad de añadir a las bases de datos relacionales procedimientos almacenados de usuario, triggers, tipos definidos por el usuario, consultas recursivas, bases de datos OLAP, tipos LOB, ...
Otra característica a destacar es la capacidad para incorporar funciones que tengan un código en algún lenguaje de programación como por ejemplo: SQL, Java, C, etc.
La gran mayoría de las bases de datos relacionales clásicas de gran tamaño, como Oracle, SQL Server, etc., son objeto-relacionales.
- Modelo de bases de datos deductivas
En este modelo las bases de datos almacenan la información y permiten realizar deducciones a través de inferencias. Es decir, se derivan nuevas informaciones a partir de las que se han introducido explícitamente en la base de datos por parte del usuario.
Las bases de datos deductivas son también llamadas bases de datos lógicas, al basarse en lógica matemática. Surgieron para contrarrestar las limitaciones del modelo relacional para la respuesta a consultas recursivas y la deducción de relaciones indirectas entre los datos almacenados.
Es la definición del estándar del lenguaje de consulta de base de datos (Structured Query Language), también denominado SQL3. Fue creado en 1999.
Es la definición del estándar del lenguaje de consulta de base de datos (Structured Query Language), también denominado SQL3. Fue creado en 1999.
OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (OnLine Analytical Processing;). Su objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. La principal característica que potencia a OLAP, es que es lo más rápido a la hora de ejecutar sentencias SQL de tipo ;SELECT en contraposición con OLTP que es la mejor opción para operaciones de tipo INSERT ;UPDATE; y DELETE.
Es un tipo de dato empleado para almacenar grandes cantidades de información, hasta 4 gigabytes. Se emplea en bases de datos documentales, para almacenamiento de fotografías, vídeo o voz
Es una evaluación que realiza la mente entre conceptos que, al interactuar, muestran sus propiedades de forma discreta, necesitando utilizar la abstracción para lograr entender las unidades que componen el problema, creando un punto axiomático o circunstancial, que nos permitirá trazar una línea lógica de causa efecto, entre los diferentes puntos inferidos en la resolución del problema. Una vez resuelto el problema, nace lo que conocemos como postulado. Utilizada a menudo en los motores de inferencia de los Sistemas Expertos
que puede repetirse indefinidamente. Un programa o función que se llama a sí mismo. La recursividad permite definir un objeto (problemas, estructuras de datos) en términos de sí mismo. Casos típicos de estructuras de datos definidas de manera recursiva son los árboles y las listas ligadas. Algunos ejemplos de problemas que se definen recursivamente son el factorial de un número, la serie de Fibonacci, etc.
