Bases de datos especializadas

Un NoSQL que originalmente se refiere a no SQL o no relacional es una base de datos que proporciona un mecanismo para el almacenamiento y la recuperación de datos. Las bases de datos NoSQL se utilizan en aplicaciones web en tiempo real y big data y su uso está aumentando con el tiempo. Los sistemas NoSQL también se denominan a veces No solo SQL para enfatizar el hecho de que pueden admitir lenguajes de consulta similares a SQL. En este artículo, veremos acerca de las bases de datos especializadas y sus aplicaciones en DBMS y los subtemas relacionados con ellas.

Bases de datos especializadas:

Una colección de información enfocada en uno o más campos de estudio específicos se conoce como bases de datos especializadas. La información se almacena de tal manera que el usuario puede localizarla y recuperarla de forma rápida y sencilla .

Por qué usar bases de datos especializadas:

• Información autorizada garantizada: cuando alguien busca en una base de datos, encuentra un artículo que también será preciso y confiable.
• Proporcione acceso de texto completo: los enlaces de texto estarán disponibles para cualquier persona dentro de los resultados de búsqueda.

Hay varios tipos de bases de datos especializadas:

• RDBMS: Sigue una estructura de tablas, es simple de usar y fácil de entender. Es compatible con el lenguaje de consulta estructurado (SQL). RDMS se utiliza para tareas de aplicaciones tradicionales, como la administración y el procesamiento de datos. MS SQL Server, MySQL, SQLite, MariaDB son ejemplos de RDBMS.
• OODBMS: agrega funcionalidades de DBMS a un lenguaje de programación. Cuando se trata de integración con el lenguaje host: integración perfecta con C++/Small talk. Lenguaje de consulta: el procesamiento de consultas está relativamente desorganizado.
• ORDBMS: ORDBMS es un sistema de gestión de base de datos relacional orientado a objetos basado en el modelo de base de datos relacional y orientado a objetos. Agrega nuevos tipos de datos a RDBMS. Cuando se trata de la integración con el idioma del host, la integración ocurre solo a través de SQL incorporado en un idioma del host. Lenguaje de consulta: los estándares de compilación de SQL están disponibles.
• Modelos de datos basados ​​en objetos: como sugiere el nombre, el modelo de datos basado en objetos es un modelo que se basa en la programación orientada a objetos que relaciona los métodos que no son más que procedimientos con objetos que pueden beneficiarse de las jerarquías de clases. Los objetos son los niveles de abstracción que incluyen propiedades y acciones. Este tipo de modelo de datos es uno que trata de centrarse en cómo expresar los datos. Los datos aquí se dividen en diferentes unidades en las que cada unidad tiene algunas propiedades definitorias. El modelo de datos orientado a objetos también admite un sistema de tipo rico, tipos estructurados y de colección. Ejemplos de modelos de datos basados ​​en objetos:
  • Modelo de datos ER (relación de entidad)
  • Modelo de datos semánticos
  • Modelo de datos funcional
• Modelos de datos semiestructurados: estos modelos de datos se planificaron como una evolución del modelo de datos relacional. Es un modelo de base de datos en el que no hay partición entre los datos y el esquema. Permite la representación de datos con una estructura viable. En estos datos, los elementos del modelo pueden tener diferentes números de atributos, pero un elemento puede contener elementos con estructuras diferentes. Es un modelo de datos donde los valores de los datos y los componentes del esquema se sincronizan correctamente. Hay algunas características de los modelos de datos semiestructurados:
  • Uno puede cambiar el esquema fácilmente.
  • Proporciona un formato viable para intercambiar los datos entre diferentes tipos de bases de datos.
  • El formato de transferencia de datos puede ser transferible.

Algunas bases de datos especializadas más importantes son las siguientes:

• PubMed: Tiene más de 29 millones de referencias. Incluye sus fuentes de MEDLINE (la base de datos de citas de revistas de la Biblioteca Nacional de Medicina), PubMed Central (PMC, un archivo gratuito de artículos biomédicos y de ciencias de la vida) y muchos más. Como indican las fuentes este tipo de bases de datos es ideal para:
  • escuela de Medicina
  • Escuela de Profesiones de la Salud
  • Escuela de Graduados en Ciencias Biomédicas
• Embase: Tiene más de 29 millones de registros, incluye sus fuentes de Emtree, literatura biomédica internacional, etc. Como indican las fuentes este tipo de bases de datos es ideal para:
  • Escuela de Graduados en Ciencias Biomédicas
  • Facultad de Farmacia
  • escuela de Medicina
• Scopus: Tiene 49 millones de registros, incluidas fuentes de Ciencias de la vida, Ciencias físicas/de la salud, Ciencias sociales.
• CINAHL: significa Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature y se pronuncia como “sin-all”. Incluye fuente de Enfermería, etc.

Aplicaciones de bases de datos especializadas: 

• Compara RDBMS, OODBMS y ORDBMS.
• ORDBMS es un DBMS relacional que tiene ciertas extensiones propias.