BUSCAR V

Las funciones BUSCAR V 

BUSCARV es una potente función que nos ayudará en un sinfín de situaciones. Veamos una de ellas: Localizar los datos de un cliente por su número de teléfono.

Ésta función localizará en una lista ordenada un determinado valor, y si lo encuentra nos devuelve el valor almacenado en la celda correspondiente a la columna indicada de la misma fila que el valor buscado.

Los argumentos son:

• valor_buscado: el valor que vamos a buscar. Habitualmente es una referencia a una celda donde escribimos el valor a buscar.

• matriz_buscar_en: es el rango de celdas donde buscamos el valor_buscado, incluyendo también todas las columnas de los datos asociados al valor buscado. El valor buscado debe estar en la primera columna del rango que forma la lista. Ésta debe de estar ordenada en orden ascendente por la primera columna; no es obligatorio que sea la columna A de la hoja de cálculo. En el caso de que la lista de valores se pueda ampliar posteriormente, es recomendable asignar a este rango todas las filas disponibles en la hoja de cálculo, como se muestra en la imagen.

• Índice: es la columna donde se encuentra el valor que queremos consultar. Las columnas se numeran empezando por el número 1. En el ejemplo, el índice 2 que se corresponde con la segunda columna de la lista nos devolverá la razón social del cliente.

• Ordenado: define el comportamiento de la búsqueda en el caso de no encontrar exactamente el dato buscado. Si indicamos:

• • FALSO(), si la búsqueda no encuentra el valor exacto, nos devolverá en la celda un mensaje de error #N/A, que significa que no ha sido encontrada ninguna coincidencia.

• • VERDADERO(), si la búsqueda no encuentra el valor exacto, nos devolverá el dato correspondiente al valor mayor más próximo.

Veamos un ejemplo. Supongamos una lista con las siguientes columnas: Teléfono, Nombre, Domicilio, Población, Código Postal y Provincia. Ésta lista puede estar almacenada en la misma hoja o en una hoja distinta del documento, e incluso en otro documento.

En nuestro ejemplo, la lista se almacena a partir de la celda A8, si bien no es obligatorio que la primera columna utilizada por la lista sea laA.

En la celda B2 introduciremos el dato a buscar, en nuestro caso el teléfono del cliente.

En la celda B3 introduciremos la fórmula con la función BUSCARV, que para nuestro ejemplo será:

 =BUSCARV(B2;A$8:F$65536;2;FALSO()) 

El rango de celdas donde se buscará el teléfono, incluyendo el resto de datos asociados es A$8:F$65536, pues hemos seleccionado hasta la última fila en previsión de que se añadan nuevos clientes a la lista.

Dado que en la celda B3 queremos que se muestre el nombre del cliente, el índice solicitado es 2, correspondiente a la segunda columna del rango de la lista.

Indicamos el argumento Ordenado como FALSO(), pues en caso de no encontrar una coincidencia exacta preferimos que muestre un mensaje de error en lugar de los datos correspondientes al cliente con el número de teléfono inmediatamente posterior al dato buscado (y no encontrado).

En las celdas B4, B5 y B6 insertaremos otras fórmulas con la función BUSCARV, en las que todos sus argumentos serán iguales a la introducida en B3, a excepción del argumento índice, que será distinto según la columna que contenga la información que queremos mostrar.

CELDA	FÓRMULA	INFORMACIÓN DE
B4	=BUSCARV(B2;A$8:F$65536;3;FALSO())	Domicilio
B5	=BUSCARV(B2;A$8:F$65536;5;FALSO())	Población
B6	=BUSCARV(B2;A$8:F$65536;6;FALSO())	Provincia

BASES DE DATOS

Una base de datos o banco de datos (en ocasiones abreviada con la sigla BD o con la abreviatura b. d.) es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. En este sentido, una biblioteca puede considerarse una base de datos compuesta en su mayoría por documentos y textos impresos en papel e indexados para su consulta. Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital (electrónico), que ofrece un amplio rango de soluciones al problema de almacenar datos.

Existen programas denominados sistemas gestores de bases de datos, abreviado SGBD, que permiten almacenar y posteriormente acceder a los datos de forma rápida y estructurada. Las propiedades de estos SGBD, así como su utilización y administración, se estudian dentro del ámbito de la informática.

Las aplicaciones más usuales son para la gestión de empresas e instituciones públicas. También son ampliamente utilizadas en entornos científicos con el objeto de almacenar la información experimental.

Aunque las bases de datos pueden contener muchos tipos de datos, algunos de ellos se encuentran protegidos por las leyes de varios países. Por ejemplo, en España los datos personales se encuentran protegidos por la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal (LOPD).

Tipos de base de datos

Las bases de datos pueden clasificarse de varias maneras, de acuerdo al contexto que se esté manejando, la utilidad de las mismas o las necesidades que satisfagan.

Bases de datos estáticas Según la variabilidad de los datos almacenados Bases de datos dinámicas

Son bases de datos de sólo lectura, utilizadas primordialmente para almacenar datos históricos que posteriormente se pueden utilizar para estudiar el comportamiento de un conjunto de datos a través del tiempo, realizar proyecciones, tomar decisiones y realizar análisis de datos para inteligencia empresarial.

Éstas son bases de datos donde la información almacenada se modifica con el tiempo, permitiendo operaciones como actualización, borrado y adición de datos, además de las operaciones fundamentales de consulta. Un ejemplo de esto puede ser la base de datos utilizada en un sistema de información de un supermercado, una farmacia, un videoclub o una empresa.

Según el contenidoBases de datos bibliográficasBases de datos de texto completo

Sólo contienen un subrogante (representante) de la fuente primaria, que permite localizarla. Un registro típico de una base de datos bibliográfica contiene información sobre el autor, fecha de publicación, editorial, título, edición, de una determinada publicación, etc. Puede contener un resumen o extracto de la publicación original, pero nunca el texto completo, porque si no, estaríamos en presencia de una base de datos a texto completo (o de fuentes primarias —ver más abajo). Como su nombre lo indica, el contenido son cifras o números. Por ejemplo, una colección de resultados de análisis de laboratorio, entre otras.

Directorios

Almacenan las fuentes primarias, como por ejemplo, todo el contenido de todas las ediciones de una colección de revistas científicas.

Bases de datos o "bibliotecas" de información química o biológica

Un ejemplo son las guías telefónicas en formato electrónico.

Son bases de datos que almacenan diferentes tipos de información proveniente de la química, las ciencias de la vida o médicas. Se pueden considerar en varios subtipos:

• Las que almacenan secuencias de nucleótidos o proteínas.
• Las bases de datos de rutas metabólicas.
• Bases de datos de estructura, comprende los registros de datos experimentales sobre estructuras 3D de biomoléculas-
• Bases de datos clínicas.
• Bases de datos bibliográficas (biológicas, químicas, médicas y de otros campos): PubChem, Medline, EBSCO host.Modelos de bases de datos

Además de la clasificación por la función de las bases de datos, éstas también se pueden clasificar de acuerdo a su modelo de administración de datos.

Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), así como de los métodos para almacenar y recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas: son abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos; por lo general se refieren aalgoritmos, y conceptos matemáticos.

Bases de datos jerárquicas

Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de datos:

Artículo principal: Base de datos jerárquica.

En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas.

Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de aplicaciones que manejan un gran volumen de información y datos muy compartidos permitiendo crear estructuras estables y de gran rendimiento.

Base de datos de red

Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de representar eficientemente la redundancia de datos.

Artículo principal: Base de datos de red.

Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la modificación del concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida en el modelo jerárquico).

Bases de datos transaccionales

Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores más que por usuarios finales.

Son bases de datos cuyo único fin es el envío y recepción de datos a grandes velocidades, estas bases son muy poco comunes y están dirigidas por lo general al entorno de análisis de calidad, datos de producción e industrial, es importante entender que su fin único es recolectar y recuperar los datos a la mayor velocidad posible, por lo tanto la redundancia y duplicación de información no es un problema como con las demás bases de datos, por lo general para poderlas aprovechar al máximo permiten algún tipo de conectividad a bases de datos relacionales.

Bases de datos relacionales

Un ejemplo habitual de transacción es el traspaso de una cantidad de dinero entre cuentas bancarias. Normalmente se realiza mediante dos operaciones distintas, una en la que se decrementa el saldo de la cuenta origen y otra en la que incrementamos el saldo de la cuenta destino. Para garantizar la atomicidad del sistema (es decir, para que no aparezca o desaparezca dinero), las dos operaciones deben ser atómicas, es decir, el sistema debe garantizar que, bajo cualquier circunstancia (incluso una caída del sistema), el resultado final es que, o bien se han realizado las dos operaciones, o bien no se ha realizado ninguna.

Artículo principal: Modelo relacional.

Artículo principal: Base de datos relacional.

Éste es el modelo utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postulados sus fundamentos en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos. Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las tuplas, ycampos (las columnas de una tabla).

En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.

El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

Durante su diseño, una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos.

Bases de datos multidimensionales

Durante los años 80 la aparición de dBASE produjo una revolución en los lenguajes de programación y sistemas de administración de datos. Aunque nunca debe olvidarse que dBase no utilizaba SQL como lenguaje base para su gestión.

Artículo principal: Base de datos multidimensional.

Bases de datos orientadas a objetos

Son bases de datos ideadas para desarrollar aplicaciones muy concretas, como creación de Cubos OLAP. Básicamente no se diferencian demasiado de las bases de datos relacionales (una tabla en una base de datos relacional podría serlo también en una base de datos multidimensional), la diferencia está más bien a nivel conceptual; en las bases de datos multidimensionales los campos o atributos de una tabla pueden ser de dos tipos, o bien representan dimensiones de la tabla, o bien representan métricas que se desean estudiar.

Artículo principal: Base de datos orientada a objetos.

Este modelo, bastante reciente, y propio de los modelos informáticos orientados a objetos, trata de almacenar en la base de datos losobjetos completos (estado y comportamiento).

Una base de datos orientada a objetos es una base de datos que incorpora todos los conceptos importantes del paradigma de objetos:

• Encapsulación - Propiedad que permite ocultar la información al resto de los objetos, impidiendo así accesos incorrectos o conflictos.
• Herencia - Propiedad a través de la cual los objetos heredan comportamiento dentro de una jerarquía de clases.
• Polimorfismo - Propiedad de una operación mediante la cual puede ser aplicada a distintos tipos de objetos.

En bases de datos orientadas a objetos, los usuarios pueden definir operaciones sobre los datos como parte de la definición de la base de datos. Una operación (llamada función) se especifica en dos partes. La interfaz (o signatura) de una operación incluye el nombre de la operación y los tipos de datos de sus argumentos (o parámetros). La implementación (o método) de la operación se especifica separadamente y puede modificarse sin afectar la interfaz. Los programas de aplicación de los usuarios pueden operar sobre los datos invocando a dichas operaciones a través de sus nombres y argumentos, sea cual sea la forma en la que se han implementado. Esto podría denominarse independencia entre programas y operaciones.

Bases de datos documentales

SQL:2003, es el estándar de SQL92 ampliado, soporta los conceptos orientados a objetos y mantiene la compatibilidad con SQL92.

Permiten la indexación a texto completo, y en líneas generales realizar búsquedas más potentes. Tesaurus es un sistema de índices optimizado para este tipo de bases de datos.

Un sistema de base de datos deductiva, es un sistema de base de datos pero con la diferencia de que permite hacer deducciones a través de inferencias. Se basa principalmente en reglas y hechos que son almacenados en la base de datos. Las bases de datos deductivas son también llamadas bases de datos lógicas, a raíz de que se basa en lógica matemática. Este tipo de base de datos surge debido a las limitaciones de la Base de Datos Relacional de responder a consultas recursivas y de deducir relaciones indirectas de los datos almacenados en la base de datos