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Introducción
Bases de Datos OO

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Definición
• Cuando se juntan las funcionalidades de
una base de datos con las de un lenguaje
orientado a objetos, se obtiene un sistema
de manejo de base de datos orientado a
objetos (ODBMS).
– Persistencia de datos transparente
– Control de concurrencia
– Restauración de datos
– Consultas asociativas

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Persistencia Transparente
• La Persistencia transparente en un ODBMS
se refiere a la habilidad de manipular
directamente los objetos guardados en la
base usando un programa orientado a
objetos.
• Esto se contrasta con la utilización de SQL
o una llamada a ODBC o JDBC.
• Usar un base de datos orientada a objetos
significa que se obtiene un mayor
desempeño y menos código para escribir.

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Diferencia de Modelo

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Cuando usar ODBMS
• Cuando se necesite alto rendimiento
en datos complejos
• También se utiliza para reducir el
tiempo de implementación
(considerando que los programadores
conocen acerca de ODBMS)

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Datos Complejos
• Falta de identificación única
• Relaciones muchos a muchos
• Acceso a través de trayectorias
• Uso frecuente de código de tipos

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Datos Complejos

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Datos Complejos

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Mitos de las ODBMS
• Aprender ODBMS es más difícil que
aprender RDBMS. -> Falso
– Para utilizar ODBMS solamente necesito
conocer el lenguaje OO.
– Aprender interfaces SQL (SQL-92,
JDBC, SQLJ, SQL:1999) es más
complejo que aprender interfaces de
persistencia transparente (ODMG 3.0 y
JDO)

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Mitos de las ODBMS
• Las ODBMS son lentas -> Falso
– Una de las principales ventajas de una
ODBMS es que pude ser de 10 a 1000
veces más rápida que una RDBMS
dependiendo de la complejidad de los
datos.
• No se pueden realizar Queries en las
ODBMS -> Falso
– Existe OQL que es el equivalente a SQL
en las Bases OO

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Mitos de las ODBMS
• Las ODBMS no son escalables ->
Falso
– Las ODBMS son utilizadas en
corporaciones que manejan terabytes de
datos
• Air France
• Real-Time Event Engine
• Stanford Linear Accelerator (SLAC)