Primeros Aportes A La Universidad Tecnologica De Nayarit

Estos son mis primeros aportes a la universidad tecnologica de nayarit en mis primeros 15 dias de trabajo y ahora 30 de octubre del 2009 mi primer pago de quincena jejejeje

Sisema Para Solicitudes De Servicio
Sistema Para Captura De Encuesta De Satisfacción De Servicios Informaticos
Sistema Para Buzon De Sugerencias De La Universidad Tecnologica De Nayarit

Campeón De La WWE

WWE Championship Randy Orton vs Jhon Cena ( Iron Man 60 Minutos)

La lucha empieza con un Cena que se va con todo sobre Orton, tanto es el castigo que Cena aprovecha para aplicar el Stfu y llevarse la primera victoria en menos de 5 minutos de lucha.

1-0 Jhon Cena.

Luego del conteo Orton se desespera y se va con todo sobre Cena, pero este logra revertir la fuerza de Orton y cuando iba aplicar el You Can See Me, Orton conecta el RKO para ganar e igualar el marcador.

1-1 Randy Orton

Luego del Conteo es turno de Cena castigar a Orton, pero Randy logra golpear a Cena con un microfono en la cabeza lo que ocasione que Cena derrame mucha sangre de su cabeza.

Jhon Cena logra aplicar el cambio de Aptitud, pero queda sin fuerza para ejecutar el conteo, donde Orton pone su mano sobre Cena y el conteo llega a 3 para los dos.

2-2 Jhon Cena - Randy Orton.

El cuerpo medico ingresa para ayudar a Cena pero este se niega, y desde la tercera cuerda conecta un super cambio de aptitud sobre Orton para ponerse encima en el marcador.

3-2 Jhon Cena.

Despues ingresa Legacy y castiga fuertemente a Cena, luego deja a Orton sobre Cena y el conteo llega a 3.

3-3 Randy Orton.

Ingresa Koffi Kingston con una silla y logra espantar a Legacy que se va lejos del ring. La lucha se traslada hacia la entrada, donde Orton golpea a Cena sobre el equipo piroctenico y realiza el conteo para ponerse al frente en el marcador.

4-3 Randy Orton.

La lucha se vuelve muy fuuerte y Cena y Orton logran acabar con varios pines hasta que se coloca 5-5 el marcador.

5-5 Jhon Cena - Randy Orton.

Al final y faltando pocos segundos Cena aplica el StFu pero cuando faltaban 5 segundos Orton se rinde

Ubuntu El Nuevo Diseño En 3D

TRANSACCIONES

Conjunto de acciones que deben ser ejecutadas exitosamente para que los cambios realizados por ellas sean aceptados como permanentes.
Importancia
Las transacciones en una base de datos es nos permiten mantener la integridad de los datos ya que el programa soporta transacciones implícitas y explicitas.
Las estrategias en el uso de transacciones en las bases de datos:
1.-Tomar en cuenta que tipo de transacción se utiliza ya que el programa lo puede tomar como una transacción implícita a nivel de registro.
2.-Tomar en cuenta que SQL no inicia transacciones explicitas.
3.-No cerrar la aplicación cuando se ejecuta una sentencia SQL ya que el programa inicia con transacciones implícitas y el programa necesita terminar primero con la transacción en ejecución.
4.-Si no se tiene en cuenta la estrategia anterior se podría solucionar con la sentencia rollback o commit.

ROLLBACK Y COMMIT

Importancia
La sentencia commit: permite los cambios realizados en el contexto de la transacción que se utiliza y se aceptaran de forma permanente.
La sentencia rollback: al igual que el commit permite los cambios realizados en contexto de la transacción utilizada pero en diferencia es que esta sentencia los desecha.

referencia: http://www.danysoft.info/free/dei02.pdf

FUNCIONES AGREGADAS

GROUP BY
Combina los registros con valores idénticos, en la lista de campos especificados, en un único registro.
Para cada registro se crea un valor sumario si se incluye una función SQL agregada, como por ejemplo Sum o Count, en la instrucción SELECT.
Su sintaxis es: SELECTcampos FROM tabla WHERE criterio GROUP BY campos del grupo GROUP BY es opcional.
Los valores de resumen se omiten si no existe una función SQL agregada en la instrucción SELECT. Los valores Null en los campos GROUP BY se agrupan y no se omiten. No obstante, los valores Null no se evalúan en ninguna de las funciones SQL agregadas. Se utiliza la cláusula WHERE para excluir aquellas filas que no desea agrupar, y la cláusula HAVING para filtrar los registros una vez agrupados. A menos que contenga un dato Memo u Objeto OLE , un campo de la lista de campos GROUP BY puede referirse a cualquier campo de las tablas que aparecen en la cláusula FROM, incluso si el campo no esta incluido en la instrucción SELECT, siempre y cuando la instrucción SELECT incluya al menos una función SQL agregada. Todos los campos de la lista de campos de SELECT deben o bien incluirse en la cláusula GROUP BY o como argumentos de una función SQL agregada. SELECT Id_Familia, Sum(Stock)FROM Productos GROUP BY Id_Familia; Una vez que GROUP BY ha combinado los registros, HAVING muestra cualquier registro agrupado por la cláusula GROUP BY que satisfaga las condiciones de la cláusula HAVING. HAVING es similar a WHERE, determina qué registros se seleccionan. Una vez que los registros se han agrupado utilizando GROUP BY, HAVING determina cuales de ellos se van a mostrar.

Ejemplo: SELECT Id_Familia Sum(Stock) FROM Productos GROUP BY Id_Familia HAVINGSum(Stock) > 100 AND NombreProducto Like BOS*;

AVG
Calcula la media aritmética de un conjunto de valores contenidos en un campo especificado de una consulta.
Su sintaxis es la siguiente: Avg(expr)
En donde expr representa el campo que contiene los datos numéricos para los que se desea calcular la media o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dicho campo. La media calculada por Avg es la media aritmética (la suma de los valores dividido por el número de valores). La función Avg no incluye ningún campo Null en el cálculo.

Ejemplo: SELECT Avg(Gastos) AS Promedio FROM Pedidos WHERE Gastos > 100;

Count
Calcula el número de registros devueltos por una consulta.
Su sintaxis es la siguiente: Count(expr)
En donde expr contiene el nombre del campo que desea contar. Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL). Puede contar cualquier tipo de datos incluso texto. Aunque expr puede realizar un cálculo sobre un campo, Count simplemente cuenta el número de registros sin tener en cuenta qué valores se almacenan en los registros. La función Count no cuenta los registros que tienen campos null a menos que expr sea el carácter comodín asterisco (*). Si utiliza un asterisco, Count calcula el número total de registros, incluyendo aquellos que contienen campos null. Count(*) es considerablemente más rápida que Count(Campo). No se debe poner el asterisco entre dobles comillas ('*'). SELECT Count(*) AS Total FROM Pedidos; Si expr identifica a múltiples campos, la función Count cuenta un registro sólo si al menos uno de los campos no es Null. Si todos los campos especificados son Null, no se cuenta el registro. Hay que separar los nombres de los campos con ampersand (&).

Ejemplo: SELECT Count(FechaEnvío & Transporte) AS Total FROM Pedidos;

Max, Min
Devuelven el mínimo o el máximo de un conjunto de valores contenidos en un campo especifico de una consulta.
Su sintaxis es: Min(expr) Max(expr)
En donde expr es el campo sobre el que se desea realizar el cálculo. Expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL).

Ejemplo: SELECT Min(Gastos) AS ElMin FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT Max(Gastos) AS ElMax FROM Pedidos WHERE Pais = 'España';

StDev, StDevP
Devuelve estimaciones de la desviación estándar para la población (el total de los registros de la tabla) o una muestra de la población representada (muestra aleatoria) .
Su sintaxis es: StDev(expr) StDevP(expr)
En donde expr representa el nombre del campo que contiene los datos que desean evaluarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos. Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL) StDevP evalúa una población, y StDev evalúa una muestra de la población. Si la consulta contiene menos de dos registros (o ningún registro para StDevP), estas funciones devuelven un valor Null (el cual indica que la desviación estándar no puede calcularse).

Ejemplo: SELECT StDev(Gastos) AS Desviacion FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT StDevP(Gastos) AS Desviacion FROM Pedidos WHERE Pais = 'España';

Sum
Devuelve la suma del conjunto de valores contenido en un campo especifico de una consulta.
Su sintaxis es: Sum(expr)
En donde expr respresenta el nombre del campo que contiene los datos que desean sumarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos. Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL).

Ejemplo: SELECT Sum(PrecioUnidad * Cantidad) AS Total FROM DetallePedido;

Var, VarP
Devuelve una estimación de la varianza de una población (sobre el total de los registros) o una muestra de la población (muestra aleatoria de registros) sobre los valores de un campo.
Su sintaxis es: Var(expr) VarP(expr)
VarP evalúa una población, y Var evalúa una muestra de la población. Expr el nombre del campo que contiene los datos que desean evaluarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos. Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL) Si la consulta contiene menos de dos registros, Var y VarP devuelven Null (esto indica que la varianza no puede calcularse). Puede utilizar Var y VarP en una expresión de consulta o en una Instrucción SQL.

Ejemplo: SELECT Var(Gastos) AS Varianza FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT VarP(Gastos) AS Varianza FROM Pedidos WHERE Pais = 'España';


refererencias:
http://basededatos.umh.es/sql/sql04.htm#GROUPBY

Data Architect:

Es una herramienta de diseño de modelado e integración de datos para la empresa.
Además nos sirve para crear un sistema de información usando un diagrama que relacione datos entregados por el usuario, además, puede ayudar y facilitar la organización de un sistema administrativo, mediante la creación de un modelo lógico que almacene los datos seleccionados, de acuerdo a las necesidades de cada usuario.

Ventajas

ü  Instalación Ilimitada.

ü  Extensible.

ü  Que El código fuente está disponible para todos sin costo.
Ahorros considerables en costos de operación.
Que el software ha sido diseñado y creado para tener un mantenimiento y ajuste mucho menor que los productos de los proveedores comerciales, conservando todas las características, estabilidad y rendimiento.
Estabilidad y confiabilidad legendarias.
Mejor soporte que los proveedores comerciales.
Multiplataforma.
Diseñado para ambientes de alto volumen.
Herramientas gráficas de diseño y administración de bases de datos

Desventajas

Limitado en el monto de datos a ser manejados. Porque todos los cálculos son construidos cuando se genera el cubo, no es posible incluir grandes cantidades de datos en el cubo en si mismo. Esto no quiere decir que los datos del cubo no deriven de una gran cantidad de datos. Si es posible, pero en este caso, solo la información de alto nivel puede ser incluida en este. 

Ultima versión del software:

PostgreSQL:

· Cumple completamente con ACID

· Cumple con ANSI SQL

· Integridad referencial

· Replicación (soluciones comerciales y no comerciales) que permiten la duplicación de bases de datos maestras en múltiples sitios de replica

· Interfaces nativas para ODBC, JDBC, C, C++, PHP, Perl, TCL, ECPG, Python y Ruby

· Reglas

· Vistas

· Triggers

· Unicode

· Secuencias

· Herencia

· Outer Joins

· Sub-selects

· Una API abierta

· Procedimientos almacenados

· Soporte nativo SSL

· Lenguajes procedurales

· Respaldo en caliente

· Bloqueo a nivel mejor-que-fila

· Índices parciales y funcionales

· Autentificación Kerberos nativa

· Soporte para consultas con UNION, UNION ALL y EXCEPT

· Extensiones para SHA1, MD5, XML y otras funcionalidades

· Herramientas para generar SQL portable para compartir con otros sistemas compatibles con SQL

· Sistema de tipos de datos extensible para proveer tipos de datos definidos por el usuario, y rápido desarrollo de nuevos tipos

· Funciones de compatibilidad para ayudar en la transición desde otros sistemas menos compatibles con SQL

PESRPECTIVAS COMO NUEVO USUARIO

Lo que entiendo yo sobre este programa es que permite crear diagramas para relacionar datos introducidos por el usuario de manera organizada creando modelos lógicos que permitan almacenar datos que el usuario introduzca de una base de datos.

 

Referencia:

www.google.com

     http://apuntes.rincon delvago.com/data-architect 

Transformacion Del Modelo Entidad Relacion a Relacional

Para transformar un modelo entidad-relación a modelo relacional seguiremos las siguientes reglas:

• Toda entidad del modelo entidad-relación se transforma en una tabla.
• Cualquier atributo de una entidad se transforma en un campo dentro la tabla, manteniendo las claves primarias.
• Las relaciones N:M se transforman en una nueva tabla que tendrá como clave primaria la concatenación de los atributos clave de las entidades que relaciona.
• En las relaciones 1:N se pueden tener dos casos:
• Si la entidad que participa con cardinalidad máxima uno lo hace también con cardinalidad mínima uno, entonces se propaga el atributo de la entidad que tiene cardinalidad máxima 1 a la que tiene cardinalidad máxima N, desapareciendo el nombre de la relación. Si existen atributos en la relación éstos también se propagarán.
• Si la entidad que participa con cardinalidad máxima uno lo hace también cardinalidad mínima cero, entonces se crea una nueva tabla formada por las claves de cada entidad y los atributos de la relación. La clave primaria de la nueva tabla será el identificador de la entidad que participa con cardinalidad máxima N.

• En el caso de las relaciones 1:1 también pueden darse dos casos:
• Si las entidades poseen cardinalidades (0,1), la relación se convierte en una tabla.
• Si una de las entidades posee cardinalidad (0,1) y la otra (1,1), conviene propagar la clave de la entidad con cardinalidad (1,1) a la tabla resultante de la entidad con cardinalidad (0,1). Si ambas entidades poseen cardinalidades (1,1) se puede propagar la clave de cualquiera de ellas a la tabla resultante de la otra.
• En el caso de las relaciones N-arias se aplica la misma regla que para las relaciones N:M
• En el caso de las relaciones reflexivas supondremos que se trata de una relación binaria con la particularidad que las dos entidades son iguales y aplicaremos las reglas vistas en los puntos anteriores.

Transformacion De Los Conceptos De Entidad Relacion Extendido En Relaciones

Originalmente, el modelo entidad-relación sólo incluía los conceptos de entidad, relación y atributo. Más tarde, se añadieron otros conceptos, como los atributos compuestos y las jerarquías de generalización, en lo que se ha denominado modelo entidad-relación extendido.
Un ejemplo seria el siguiente:














Atributo compuesto:
es un atributo con varios componentes, cada uno con un significado por sí mismo.

Jerarquias de generalizacion:

Una entidad E es una generalización de un grupo de entidades E1, E2, ... E, si cada ocurrencia de cada una de esas entidades es también una ocurrencia de E. Todas las propiedades de la entidad genérica E son heredadas por las subentidades.

Cada jerarquía es total o parcial, y exclusiva o superpuesta. Una jerarquía es total si cada ocurrencia de la entidad genérica corresponde al menos con una ocurrencia de alguna subentidad. Es parcial si existe alguna ocurrencia de la entidad genérica que no corresponde con ninguna ocurrencia de ninguna subentidad. Una jerarquía es exclusiva si cada ocurrencia de la entidad genérica corresponde, como mucho, con una ocurrencia de una sola de las subentidades. Es superpuesta si existe alguna ocurrencia de la entidad genérica que corresponde a ocurrencias de dos o más subentidades diferentes.

NOTA PERSONAL SOBRE LOS TEMAS:

en mi opinion personal la tranformacion del modelo entidad relacion a relacional nos sirve para realizar una tabla de identificadores donde relacionemos el identificador con los identificadores de los atributos claves para que exista una relacion mas detallada.

en mi opinion personal la transformacion del modelo entidad relacion extendido en relaciones es que existia el modelo entidad relacion pero no especificaba bien los atributos de forma detallada si no que omitia varios aspectos ya que por esa causa se realizo el MERE para cubrir los aspectos que se omitian de cualquier atributo ya que puede estar conmpuesto de varios aspectos y tambien se realiza una jerarquizacion para didivir el atributo en otros atributos que contenga

pues eso es lo que yo entendi sobre los modelos entidad relacion y sus tranformaciones.

http://www.alejandrox.com/2007/10/transformacion-del-modelo-entidad-relacion-al-modelo-relacional/
http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node83.html