Ensenator, sistema informático para el estudio de catastros históricos con bases de datos relacionales

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DOI:

https://doi.org/10.3989/estgeogr.2023154.154

Palabras clave:

Sistema software, Ensenada, Martín de Garay, Arenas de San Juan (Ciudad Real), El Escorial (Madrid), Catastros Históricos

Resumen


El objetivo de esta investigación ha sido el desarrollo de un sistema software basado principalmente en bases de datos relacionales, que permita el registro y análisis de catastros históricos.

En cuanto a requisitos funcionales, la base de datos debía ser lo suficientemente robusta como para soportar el almacenamiento simultáneo de catastros de diferentes poblaciones y épocas. La versión inicial del sistema debía aportar una funcionalidad completa y, al mismo tiempo, debía servir como núcleo sobre el que se pudieran desarrollar versiones más avanzadas en el futuro.

Por otro lado, los requisitos técnicos establecidos para el software también fueron exigentes. El sistema debía ser capaz de funcionar en un ordenador personal. Esto no debería impedir la escalabilidad del software, de modo que también pudiera ser instalado en servidores más potentes de una universidad o centro de investigación o, incluso, publicarse en Internet. El sistema se debería construir sobre tecnologías maduras, de amplio uso, como bases de datos relacionales y hojas de cálculo, para evitar problemas de pronta obsolescencia tecnológica. En la medida de lo posible se deberían seleccionar herramientas gratuitas para evitar costes de licencias.

Estos objetivos han sido alcanzados con el desarrollo de un sistema al que hemos denominado Ensenator y que ha sido validado con la carga del catastro de Ensenada de Arenas de San Juan (Ciudad Real) de 1752 y del catastro de Martín de Garay de El Escorial (Madrid) de 1818. En este artículo se describe el diseño y funcionamiento del sistema Ensenator.

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Publicado

2023-12-30

Cómo citar

Maeso Buenasmañanas, M. Ángel. (2023). Ensenator, sistema informático para el estudio de catastros históricos con bases de datos relacionales. Estudios Geográficos, 84(295), e149. https://doi.org/10.3989/estgeogr.2023154.154

Número

Sección

Artículos