Estructuras y Mecanismos Avanzados en Bases de Datos Oracle

Metadatos y Tipos de Objeto en Bases de Datos

Las tablas del diccionario de datos almacenan los metadatos de los tipos de objeto (OO), como los user_types. Es importante destacar que en un objeto de tipo no se pueden añadir restricciones (constraints) de ningún tipo; las validaciones sobre los atributos deben ser implementadas mediante triggers o procedimientos almacenados.

Estructuras de Datos Complejas

VARRAYS

Los VARRAYS implementan conjuntos o filas con un número limitado de elementos. Se recomiendan para atributos multivalorados con menos de 10 valores por ocurrencia, que mantengan esa cantidad y sean poco volátiles. El mantenimiento de los VARRAYS se realiza mediante procedimientos almacenados o utilizando las APIs proporcionadas por el gestor de bases de datos.

Tablas Anidadas

Las Tablas Anidadas sirven para implementar atributos tipo fila y son recomendadas para atributos compuestos multivalorados sin una cantidad predefinida y que pueden cambiar con el tiempo.

Tipos de Datos LOB (Large Objects)

Los LOBs (Objetos Binarios Grandes) son estructuras que permiten el almacenamiento y manipulación de información multimedia en la base de datos. Se distinguen los siguientes tipos:

• BLOB (Binary Large Object): Almacena datos binarios no estructurados que la base de datos no interpreta. Ofrece una capacidad de almacenamiento de 8 a 128 TB en versiones de Oracle superiores a la 10. Puede almacenar documentos, hojas de cálculo (Excel), imágenes, mapas, etc.
• CLOB (Character Large Object): Almacena conjuntos de caracteres, similar a cualquier tipo CHAR. Su capacidad de almacenamiento es de 8 a 128 TB. Actualmente, su uso es limitado, manteniéndose principalmente por compatibilidad.
• BFILE (Binary File): Permite el acceso de lectura a archivos binarios de gran tamaño almacenados fuera de la base de datos. Este tipo almacena una dirección que referencia el archivo externo.

Triggers en Bases de Datos

Los triggers pueden ser utilizados como complementos para la integridad referencial, para aplicar reglas de negocio, duplicar o replicar información, o para auditar cambios de datos, entre otras funciones.

Tipos de Triggers

Existen 14 tipos de triggers, definidos por el tipo de transacción y por el nivel de ejecución:

• Row-Level Triggers: Se ejecutan una vez por cada fila afectada en una transacción. Es el tipo más común y se utiliza con frecuencia en aplicaciones de auditoría de datos y en la gestión de datos distribuidos.
• Statement-Level Triggers: Se ejecutan una vez por cada transacción, independientemente del número de filas afectadas. Se utiliza para reforzar la seguridad en ciertas transacciones.
• Before and After Triggers: Son aquellos que se disparan antes o después de un evento (INSERT, UPDATE, DELETE). Según el acceso requerido a los datos (valores old o new), se puede determinar el tipo de trigger.
• Instead of Triggers: Se utilizan para indicar al gestor de bases de datos qué acciones realizar en lugar de las que serían ejecutadas por el trigger original, especialmente útiles en vistas no actualizables.

Manejo de Excepciones SQL

Las excepciones son mecanismos de manejo de errores utilizados en bloques SQL. Oracle ofrece excepciones predefinidas para errores comunes. Aunque no es obligatorio incluirlas en los bloques, es altamente recomendable, ya que en caso de presentarse algún error, el control se transfiere al manejador de excepciones correspondiente, permitiendo una gestión robusta de los errores.

Estrategias de Modelado de Bases de Datos

Durante el proceso de modelado, los integrantes del equipo de desarrollo pueden seguir varias estrategias, las cuales se pueden agrupar en dos categorías principales:

• Enfoque Centralizado: Toda la base de datos se modela de una vez, considerando el sistema en su totalidad desde el inicio.
• Enfoque por Vistas: Se modela una parte de la base de datos en función de un conjunto específico de requerimientos, individualizado para un grupo de usuarios y sin considerar la organización en su totalidad. Cuando se construyen varias vistas, es probable que se requiera una integración posterior, ya que los requerimientos pueden repetirse a lo largo de la organización, lo que puede llevar a la duplicidad de estructuras y de información en las vistas individuales.

Integración de Vistas en el Modelado de Datos

El proceso de Integración de Vistas busca disminuir la redundancia de los modelos y garantizar la consistencia de los datos para toda la organización que los utiliza. En otras palabras, se busca reducir la duplicidad de las fuentes de datos y consolidar la información.