772 resultados para Fundamentos de las Bases de Datos
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The importance of establishing controls that allow you to diminish the inherent risk that has the data contained in a database make necessary implement audit procedures. Two types of audits applicable to the database exist essentially, the audit of object and the audit of transactions, some system database manager provide mechanisms for the first type, whereas to make the audits of transaction, is necessary to create our own procedures or to go to solution of third.
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En esta memoria hacemos contribuciones dentro del campo de los lenguajes de bases de datos. Nos hemos propuesto tres objetivos fundamentales: 1. Mejorar la expresividad de los lenguajes de bases de datos actuales. 2. Desarrollar semánticas formales para nuestras propuestas de lenguajes de bases de datos extendidos. 3. Llevar a cabo la implementación de las semánticas anteriores en sistemas de bases de datos prácticos. Hemos conseguido estos tres objetivos en distintas áreas dentro de las bases de datos. Por un lado, en el campo de las bases de datos deductivas, proponemos HH:(C). Este lenguaje extiende las capacidades de los lenguajes de bases de datos deductivos con restricciones dado que permite consultas hipotéticas y cuanti cación universal. Por otro lado, utilizamos el estudio dentro de las bases de datos deductivas y lo aplicamos a las bases de datos relacionales. En concreto proponemos HR-SQL que incorpora consultas hipotéticas y de niciones recursivas no lineales y mutuamente recursivas. La idea tras esta propuesta es superar algunas limitaciones expresivas del lenguaje estándar de de nición de bases de datos SQL. A continuación introducimos ambas aproximaciones. Las fórmulas de Harrop hereditarias con restricciones, HH(C), se han usado como base para lenguajes de programación lógica con restricciones. Al igual que la programación lógica da soporte a lenguajes de bases de datos deductivas como Datalog (con restricciones), este marco se usa como base para un sistema de bases de datos deductivas que mejora la expresividad de los sistemas aparecidos hasta el momento. En el segundo capítulo de esta memoria se muestran los resultados teóricos que fundamentan el lenguaje HH:(C) y una implementación concreta de este esquema que demuestra la viabilidad y expresividad del esquema. Las principales aportaciones con respecto a Datalog son la incorporación de la implicación intuicionista, que permite formular hipótesis, y el uso de cuanti cadores incluso en el lenguaje de restricciones. El sistema está diseñado de forma que soporta diferentes sistemas de restricciones. La implementación incluye varios dominios concretos y también funciones de agregación y restricciones de integridad que son habituales en otros lenguajes de bases de datos relacionales. El signi cado del lenguaje se de ne mediante una semántica de pruebas y el mecanismo operacional se de ne mediante una sem ánica de punto jo que es correcta y completa con respecto a la primera. Para el cómputo de las consultas hipotéticas y de las funciones de agregación se hace uso de una noción de estrati cación más compleja que la que usa Datalog. La semántica de punto jo desarrollada constituye un marco apropiado que lleva a la implementación de un sistema concreto...
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[ES] Se estudian las características comunes y específicas de los gestores personales de bases de datos de referencias bibliográficas más utilizados: Reference Manager, EndNote, ProCite, RefWorks y EndNote Web. Los Apartados analizados son: la entrada de datos, el control de autoridades, los comandos de edición global, la personalización de algunos aspectos de las bases de datos, la exportación de las referencias, la visualización de los Registros, la inserción de citas bibliográficas y la generación automática de bibliografías.
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[ES]La utilización de indicadores bibliométricos como los índices de citas y el factor de impacto se han convertido en herramientas imprescindibles tanto para la evaluación de la actividad investigadora como para la medición de la actividad económica y social de un país. El artículo analiza los indicadores para la evaluación de la calidad en la actividad investigadora y profundiza en la utilización de las bases de datos como herramienta de estudios bibliométricos.
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Durante el segundo curso de la licenciatura en Publicidad y Relaciones Públicas, los alumnos de la universidad de Alicante cursan la asignatura troncal Documentación Informativa. El objetivo es enseñarles herramientas de búsqueda y recuperación de la información como son los catálogos bibliográficos, las bases de datos o las publicaciones electrónicas. Además de aprender a manejar estas herramientas, se persigue en todo momento estimular el sentido crítico en lo que respecta al uso de recursos electrónicos. Los alumnos presentan como proyecto final la búsqueda de documentación esencial, pertinente y relevante en torno a un tema de su propia elección. La importancia del aprendizaje de destrezas y estrategias en este nivel de su formación es fundamental para futuras aplicaciones académicas y laborales.
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Debido a que en la segunda mitad del siglo XX se produjo un incremento importante en el numero de instituciones y personas que se dedican de manera profesional a la investigación en todos los campos de conocimiento, fue necesario un desarrollo de mejores herramientas para sistematizar la información de las investigaciones y hacerla más accesible. Es por eso que surgen las bases de datos o bancos de datos. El texto se centra en la definición, tipos, características, planeación, diseño y desarrollo de estas bases de datos.
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NIPO: 176-87-0003-5
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Se trata de un análisis de la importancia de las bases de datos como nueva forma de almacenamiento y recuperación de la información. Se tratan temas como el concepto de base de datos, su proceso de creación y mantenimiento .
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Contiene información sobre las bases de datos de la Biblioteca CEPAL, del CLADES y del CELADE.
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Incluye Bibliografía
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[ES]El objetivo de este Trabajo es el de actualizar un entorno de gestión de bases de datos existente a la versión 11.2 del software de bases de datos Oracle y a una plataforma hardware de última generación. Se migran con tiempo de parada cero varias bases de datos dispersas en distintos servidores a un entorno consolidado de dos nodos dispuestos en alta disponibilidad tipo "activo-activo" mediante Oracle RAC y respaldado por un entorno de contingencia totalmente independiente y sincronizado en tiempo real mediante Oracle GoldenGate. Se realiza un estudio del entorno actual y, realizando una estimación de crecimiento, se propone una configuración de hardware y software mínima para implementar con garantías de éxito los requerimientos del entorno de gestión de bases de datos a corto y medio plazo. Una vez adquirido el hardware, se lleva a cabo la instalación, actualización y configuración del Sistema Operativo y el acceso redundado de los servidores a la cabina de almacenamiento. Posteriormente se instala el software de clúster de Oracle, el software de la base de datos y se crea una instancia que albergará los esquemas requeridos de las bases de datos a consolidar. Seguidamente se migran los esquemas al entorno consolidado y se establece la replicación de éstos en tiempo real con la máquina de contingencia usando en ambos casos Oracle GoldenGate. Finalmente se crea y prueba un esquema de copias de seguridad que incluye copias lógicas y físicas de la propia base de datos y de archivos de configuración del clúster a partir de los cuales será posible restaurar el entorno completamente.
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El presente trabajo desarrolla un servicio REST que transforma frases en lenguaje natural a grafos RDF. Los grafos generados son grafos dirigidos, donde los nodos se forman con los sustantivos o adjetivos de las frases, y los arcos se forman con los verbos. Se utiliza dentro del proyecto p-medicine para dar soporte a las siguientes funcionalidades: Búsquedas en lenguaje natural: actualmente la plataforma p-medicine proporciona un interfaz programático para realizar consultas en SPARQL. El servicio desarrollado permitiría generar esas consultas automáticamente a partir de frases en lenguaje natural. Anotaciones de bases de datos mediante lenguaje natural: la plataforma pmedicine incorpora una herramienta, desarrollada por el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid, para la anotación de bases de datos RDF. Estas anotaciones son necesarias para la posterior traducción de las bases de datos a un esquema central. El proceso de anotación requiere que el usuario construya de forma manual las vistas RDF que desea anotar, lo que requiere mostrar gráficamente el esquema RDF y que el usuario construya vistas RDF seleccionando las clases y relaciones necesarias. Este proceso es a menudo complejo y demasiado difícil para un usuario sin perfil técnico. El sistema se incorporará para permitir que la construcción de estas vistas se realice con lenguaje natural. ---ABSTRACT---The present work develops a REST service that transforms natural language sentences to RDF degrees. Generated graphs are directed graphs where nodes are formed with nouns or adjectives of phrases, and the arcs are formed with verbs. Used within the p-medicine project to support the following functionality: Natural language queries: currently the p-medicine platform provides a programmatic interface to query SPARQL. The developed service would automatically generate those queries from natural language sentences. Memos databases using natural language: the p-medicine platform incorporates a tool, developed by the Group of Biomedical Engineering at the Polytechnic University of Madrid, for the annotation of RDF data bases. Such annotations are necessary for the subsequent translation of databases to a central scheme. The annotation process requires the user to manually construct the RDF views that he wants annotate, requiring graphically display the RDF schema and the user to build RDF views by selecting classes and relationships. This process is often complex and too difficult for a user with no technical background. The system is incorporated to allow the construction of these views to be performed with natural language.
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El trabajo se enmarca dentro de los proyecto INTEGRATE y EURECA, cuyo objetivo es el desarrollo de una capa de interoperabilidad semántica que permita la integración de datos e investigación clínica, proporcionando una plataforma común que pueda ser integrada en diferentes instituciones clínicas y que facilite el intercambio de información entre las mismas. De esta manera se promueve la mejora de la práctica clínica a través de la cooperación entre instituciones de investigación con objetivos comunes. En los proyectos se hace uso de estándares y vocabularios clínicos ya existentes, como pueden ser HL7 o SNOMED, adaptándolos a las necesidades particulares de los datos con los que se trabaja en INTEGRATE y EURECA. Los datos clínicos se representan de manera que cada concepto utilizado sea único, evitando ambigüedades y apoyando la idea de plataforma común. El alumno ha formado parte de un equipo de trabajo perteneciente al Grupo de Informática de la UPM, que a su vez trabaja como uno de los socios de los proyectos europeos nombrados anteriormente. La herramienta desarrollada, tiene como objetivo realizar tareas de homogenización de la información almacenada en las bases de datos de los proyectos haciendo uso de los mecanismos de normalización proporcionados por el vocabulario médico SNOMED-CT. Las bases de datos normalizadas serán las utilizadas para llevar a cabo consultas por medio de servicios proporcionados en la capa de interoperabilidad, ya que contendrán información más precisa y completa que las bases de datos sin normalizar. El trabajo ha sido realizado entre el día 12 de Septiembre del año 2014, donde comienza la etapa de formación y recopilación de información, y el día 5 de Enero del año 2015, en el cuál se termina la redacción de la memoria. El ciclo de vida utilizado ha sido el de desarrollo en cascada, en el que las tareas no comienzan hasta que la etapa inmediatamente anterior haya sido finalizada y validada. Sin embargo, no todas las tareas han seguido este modelo, ya que la realización de la memoria del trabajo se ha llevado a cabo de manera paralela con el resto de tareas. El número total de horas dedicadas al Trabajo de Fin de Grado es 324. Las tareas realizadas y el tiempo de dedicación de cada una de ellas se detallan a continuación: Formación. Etapa de recopilación de información necesaria para implementar la herramienta y estudio de la misma [30 horas. Especificación de requisitos. Se documentan los diferentes requisitos que ha de cumplir la herramienta [20 horas]. Diseño. En esta etapa se toman las decisiones de diseño de la herramienta [35 horas]. Implementación. Desarrollo del código de la herramienta [80 horas]. Pruebas. Etapa de validación de la herramienta, tanto de manera independiente como integrada en los proyectos INTEGRATE y EURECA [70 horas]. Depuración. Corrección de errores e introducción de mejoras de la herramienta [45 horas]. Realización de la memoria. Redacción de la memoria final del trabajo [44 horas].---ABSTRACT---This project belongs to the semantic interoperability layer developed in the European projects INTEGRATE and EURECA, which aims to provide a platform to promote interchange of medical information from clinical trials to clinical institutions. Thus, research institutions may cooperate to enhance clinical practice. Different health standards and clinical terminologies has been used in both INTEGRATE and EURECA projects, e.g. HL7 or SNOMED-CT. These tools have been adapted to the projects data requirements. Clinical data are represented by unique concepts, avoiding ambiguity problems. The student has been working in the Biomedical Informatics Group from UPM, partner of the INTEGRATE and EURECA projects. The tool developed aims to perform homogenization tasks over information stored in databases of the project, through normalized representation provided by the SNOMED-CT terminology. The data query is executed against the normalized version of the databases, since the information retrieved will be more informative than non-normalized databases. The project has been performed from September 12th of 2014, when initiation stage began, to January 5th of 2015, when the final report was finished. The waterfall model for software development was followed during the working process. Therefore, a phase may not start before the previous one finishes and has been validated, except from the final report redaction, which has been carried out in parallel with the others phases. The tasks that have been developed and time for each one are detailed as follows: Training. Gathering the necessary information to develop the tool [30 hours]. Software requirement specification. Requirements the tool must accomplish [20 hours]. Design. Decisions on the design of the tool [35 hours]. Implementation. Tool development [80 hours]. Testing. Tool evaluation within the framework of the INTEGRATE and EURECA projects [70 hours]. Debugging. Improve efficiency and correct errors [45 hours]. Documenting. Final report elaboration [44 hours].
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La publicación de los resultados de programas de screening (exámenes médicos orientados a un grupo genérico de la población) es de sumo interés para la comunidad científica. A pesar de eliminar datos personales como DNI, nombre, etc, el resto de la información, los llamados cuasi-identificadores (código postal, género, edad, profesión, o información de la cita médica incluyendo el centro y la hora) pueden ser utilizados para desvelar la identidad de los participantes en el programa. En particular, la información de la cita médica puede resultar comprometedora si, ya sea intencionadamente o por casualidad, se descubre que una persona determinada ha acudido a un determinado centro en una fecha concreta. bastaría entonces con consultar los resultados del test para saber si el individuo cuyos cuasi-identificadores conocemos padece la enfermedad. El objetivo de este trabajo es programar la asignación de citas, de manera que se aumente el nivel de anonimato de las bases de datos finales. Para ello, se pretende que personas con características comunes (edad, etc.) acudan a la misma cita (hora y centro), dificultando la identificación de los resultados médicos de un individuo aunque se conozcan sus datos personales, ya que se encontrarán con varias personas con los que comparte los mismos cuasi-identificadores.
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Material en valencià de l’assignatura Fonaments de les Bases de Dades.