106819 - BASES DE DATOS

Tipo de asignatura: optativa

Coordinador: Juan José Pons López

trimestre: Tercer trimestre

Créditos: 6

Curso académico: 2025

Curso de impartición: 4

• Catalá

En la asignatura se ofrece material oficial de ORACLE en inglés y castellano.

Introducción a las bases de datos se centra, en su primera parte, en el modelo de datos relacional y los mecanismos que permiten el acceso y manipulación de bases de datos relacionales (SQL) y en la segunda parte, en la modelización conceptual de datos. El objetivo de la materia es ofrecer al estudiantado una primera visión de lo que es una base de datos.

Esta asignatura es la primera asignatura incluida en el área de las bases de datos. 

El aula (física o virtual) es un espacio seguro, libre de actitudes machistas, racistas, homófobas, Transfobia y discriminatorias, ya sea hacia el alumnado o hacia el profesorado. Confiamos que entre todas y todos podamos crear un espacio seguro donde nos podamos equivocar y aprender sin tener que sufrir prejuicios otros. 

Bloque 1. Introducción a las bases de datos

Conceptos básicos de bases de datos. Sistemas de Ficheros. Sistemas de Bases de datos. Concepto de sistema gestor de bases de datos (SDBD). Ventajas e inconvenientes de las BD

Bloque 2. El modelo relacional

Conceptos básicos del modelo relacional. Estructura del modelo. Restricciones de integridad. Ejercicios.

Bloque 3. El lenguaje de definición de datos (DDL)

Tipos de datos. Creación de tablas y restricciones de integridad. Creación de vistas. Resolución de ejercicios.

Bloque 4. El lenguaje de manipulación de datos (DML)

Consultas sobre una única mesa. Consultas sobre varias tablas. Consultas resumen. Agrupaciones. Uso de subconsultas. Funciones. Modificaciones de la base de datos. Resolución de ejercicios.

Bloque 5. Introducción al modelo conceptual de datos y diseño lógico

Proceso de diseño de una base de datos. Modelos de datos. Conceptos básicos del modelo conceptual. Reglas de negocio. Entidades y asociaciones. Entidades débiles. Entidades reflexivas. Entidades asociativas. Generalizaciones. Creación de modelos conceptuales. Transformación del modelo conceptual: Transformación de las asociaciones un_a_molts, molts_a_molts, un_a_un y reflexivas, transformación de las entidades asociativas, de las entidades débiles y transformación de las generalizaciones. Mejoras del modelo lógico inicial.

Convocatoria Ordinaria

La asignatura se evalúa a partir de las calificaciones de las siguientes actividades:

TEORÍA: PRUEBA ESCRITA DE TODOS LOS BLOGS

PRÁCTICAS: PRÁCTICA 1, PRÁCTICA 2, PRÁCTICA 3, PRÁCTICA 4

El cálculo de la parte de teoría y prácticas de la asignatura se calcula teniendo en cuenta estas fórmulas:

TEORÍA= 0.60 PRUEBA ESCRITA DE TODOS LOS BLOGS

PRÁCTICA=0,1 PRÁCTICA1 + 0,1 PRÁCTICA2 + 0,1 PRÁCTICA3+0,1 PRÁCTICA4

Y la calificación final se obtiene:

• Si TEORÍA <5 la calificación final de la asignatura es la nota de TEORÍA
• En caso contrario, la calificación final de la asignatura es TEORÍA + PRÁCTICA

Convocatoria de Recuperación

La parte teórica de la asignatura (TEORIA) se puede recuperar siempre y cuando la nota final de la asignatura sea inferior a 5 (excluidos los no presentados). Las prácticas no se pueden recuperar, en ningún caso.

Para los estudiantes que asistan al examen de recuperación la calificación de la parte de TEORÍA será la obtenida en esta prueba y la calificación final se calculará con las ponderaciones detalladas anteriormente y en ningún caso será superior a 5.

consideraciones
Cualquier forma de fraude académico será sancionada de acuerdo a la normativa de evaluación del centro. En caso de que se detecten indicios de fraude, incluido el uso indebido de herramientas de inteligencia artificial generativa, el profesorado de la asignatura podrá convocar al estudiante a una entrevista individual con el objetivo de verificar su autoría.
Dada la naturaleza fundamental de esta asignatura, se requiere al estudiante no sólo que proporcione soluciones a determinados problemas, sino que sea capaz de generarlas de forma autónoma, sin ningún tipo de ayuda externa. Por este motivo, el uso de inteligencias artificiales generativas (IAG) para la resolución de los problemas planteados en la asignatura -ya sea en ejercicios, prácticas o pruebas- es contraproducente, queda estrictamente prohibido y será considerado un caso de fraude por plagio. En este sentido, no se permite el uso de IAG para generar código de programación, ni siquiera en forma de fragmentos, aunque éste sea posteriormente modificado o personalizado. El uso crítico de IAGs como vehículo para resolver dudas sobre la materia no se considera un mal uso de estos mecanismos siempre y cuando esto no entre en contradicción con lo antes indicado y el estudiante no pierda de vista el hecho de que puede obtener respuestas incorrectas y/o no ajustadas a los contenidos de la materia.

No está permitido utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG) en las actividades de evaluación de la asignatura. El estudiante es el responsable del contenido de las actividades que presenta.

Abraham Silberschatz; Henry Korth ; Sundararajarao Sudarshan. Fundamentos de Bases de Datos. Sexta edición. Madrid-McGraw-Hill-Education, 2014. ISBN 978-84-481-9033-0.

Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe. Fundamentales of Database Systems, Global Edition, Seventh Edition. Pearson

Jason Price. Oracle database 12c SQL. Editorial Oracle Press McGraw-Hill Osborne Media, 2013.

Thomas M. Connolly; Carolyn E. Begg. Sistemas de Bases de Datos. Pearson Addison-Wesley, 2005.