Bases de Datos Deductivas

Base de datos Lógicas, base de datos expertos y base de datos de conocimientos:

– Base de datos lógicas: Las bases de datos lógicas son construidas con registros homogéneos de manera parecida a las relacionales. Adicionalmente se agregan restricciones lógicas y reglas de composición parecidas a las de Prolog, que permiten (en principio) deducir información que originalmente no está contenida en la base de datos.

– Base de datos de conocimientos: Una Base de Conocimiento (o knowledgebase en inglés; KB, kb or Δ) es un tipo especial de base de datos para la gestión del conocimiento. Provee los medios para la recolección, organización y recuperación computarizada de conocimiento.

Prolog:

Prolog consulta una base de conocimiento. Al iniciar una sesión Prolog, esta base de conocimiento almacena un conocimiento básico que incluye, entre otras cosas, conceptos y definiciones de la aritmética de los números naturales.  Sintaxis:

Datalog:

Sistema LDL:

El proyecto Logic Data Languaje (Lenguaje Lógico de Dato: LDL) de Microelectronics and Computer Corporation (MCC) se inició en 1984 con dos objetivos primarios:

  • Crear un sistema que extendiera el modelo relacional y a la vez aprovechara algunas de las características positivas de un SGBDR (Sistema de Gestión de Base de Datos Relacionales).
  • Mejorar la funcionalidad de un SGBD de modo que operara como un SGBD deductivo y además permitiera la creación de aplicaciones de propósito general

Cláusula de horn:

Una fórmula lógica es una  cláusula de horn si es una cláusula (disyunción de literales) con, como máximo, un literal positivo. Se llaman así por el lógico Alfred Horn, el primero en señalar la importancia de estas cláusulas en 1951.

Esto es un ejemplo de una cláusula de Horn:

\neg p \or \neg q \vee \cdots \vee \neg t \vee u

Una fórmula como esta tambien puede reescribirse de forma equivalente como una implicacion:

(p \wedge q \wedge \cdots \wedge t) \rightarrow u

Una cláusula de Horn con exactamente un literal positivo es una cláusula “definite”; en álgebra universal las cláusulas “definites” resultan (aparecen) como cuasi-identidades. Una cláusula de Horn sin ningún literal positivo es a veces llamada cláusula objetivo (goal) o consulta (query), especialmente en programación lógica.

Una fórmula de Horn es una cadena textual (string) de cuantificadores existentiales o universales seguidos por una conjunción nde cláusulas de Horn. En prolog:

hija(A,B) :- mujer (A), padre (B,A)

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BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS Y ARQUITECTURA CLIENTE SERVIDOR

Relación entre fiabilidad y disponibilidad:Fiabilidad y disponibilidad: si se produce un fallo en una localidad de un sistema distribuido, es posible que las demás localidades puedan seguir trabajando. En particular, si los datos se repiten en varias localidades, una transacción que requiere un dato específico puede encontrarlo en más de una localidad. Así, el fallo de una localidad no implica necesariamente la desactivación del sistema. El sistema debe detectar cuando falla una localidad y tomar las medidas necesarias para recuperarse del fallo. El sistema no debe seguir utilizando la localidad que falló. Por último, cuando se recupere o repare esta localidad, debe contarse con mecanismos para reintegrarla al sistema con el mínimo de complicaciones. La disponibilidad es fundamental para los sistemas de bases de datos que se utilizan en aplicaciones de tiempo real. Por ejemplo, si una línea aérea no puede tener acceso a la información, es posible que pierda clientes a favor de la competencia.

 

Tecnicas de Fragmentación, replicación, reparto de datos para el diseño de base de datos distribuidas:

– Fragmentación: El sistema divide la relación en varios fragmentos y guarda cada fragmento en un sitio diferente.

– Replicación: El sistema conserva varias réplicas (copias) idénticas de la relación y guarda cada réplica en un sitio diferente. La alternativa a las réplicas es almacenar solamente una copia de la relación r.

– Reparto: Si una relación dada (es decir, un fragmento dado de una relación ) se puede presentar en el nivel físico mediante varias copias almacenadas o réplicas, en muchos sitios distintos.

 

Tipos de bases de datos distribuidas:

– Multi Base de Datos Distribuida: Cuando una base de datos distribuida es muy homogénea se dice que es multi base de datos distribuida.

– Base de Datos Federada: Cuando una base de datos distribuida tiene mucha autonomía local se dice que es federada.

– Homogéneas: Si todos los servidores y clientes utilizan un software identico.

– Heterogéneo: Si todos los servidores y clientes no utilizan un software identico.

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