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Qué es SQL

by Donal Sandro Noblejas Huaman

Hola mi nombre es donal Sandro Noblejas Huamán de Lima Perú 🇵🇪 hoy vengo con el primer artículo de  Base de Datos y como siempre y en cada uno de ellos completamente solo y me agrada porque se aprende, y como siempre sin empresas, personas, familiares, ni el estado ni ningún tipo de ayuda cuidado con los estafadores solo en mis tiempos libres redactando jejeje, bueno ahí vamos.

Hablamos del lenguaje que “hablan” la mayoría de bases de datos.

Toda la información que encuentras en Internet está contenida en bases de datos. También almacenan datos sobre empleados y clientes de grandes empresas, investigaciones científicas y sociológicas, horarios de vuelos al aeropuerto más cercano a usted y mucho más.

Trabajar manualmente con estas cantidades ciclópeas de información sería largo, tedioso e improductivo. Por eso se les ocurrió SQL, un lenguaje especial para comunicarse con la base de datos.

¿Qué es SQL?

SQL ( Structured Query Language , o lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de programación declarativo (lenguaje de consulta) que se utiliza para crear, procesar y almacenar datos en bases de datos relacionales.

Es imposible escribir un programa en SQL puro; está destinado únicamente a interactuar con bases de datos: obtener, agregar, cambiar y eliminar información en ellas, control de acceso, etc.

Por lo tanto, antes de aprender SQL, es necesario comprender cómo se estructuran las bases de datos .

¿Qué bases de datos utilizan SQL?

Todas las bases de datos se pueden dividir en dos tipos: relacionales y no relacionales . Se necesita el lenguaje SQL para trabajar con el primero.

SQL está tan estrechamente relacionado con las bases de datos relacionales que todas las bases de datos no relacionales, a diferencia de ella, comenzaron a llamarse NoSQL. Entonces resulta que SQL es un lenguaje de programación y NoSQL es un tipo de base de datos.

A menudo se dice que las bases de datos  relacionales son un conjunto de tablas bidimensionales. Como Excel: con columnas, filas y celdas. Es una visualización clara, aunque no del todo precisa.

Imaginemos que estamos creando una base de datos para una pequeña empresa constructora. Diseña casas de campo y cede proyectos a contratistas que se dedican a la propia construcción.

¿En qué se diferencia una base de datos de una tabla? Los que están en la base de datos:

  • Las columnas y filas no tienen una posición específica. No se puede decir que la columna de estado esté antes o después de la columna num_floors , y el nombre de Anastasia esté antes o después del nombre de Gregorio 
  • Cada columna dicta su dominio, es decir, el tipo de datos al que pueden pertenecer sus valores. Por ejemplo las columnas de costo y  num_floors solo pueden almacenar números y la columna de cliente solo puede almacenar cadenas.
  • Cada línea debe ser única y no puede repetir ninguna otra línea.

Debido a estas diferencias, se utiliza una terminología diferente cuando se hace referencia a las bases de datos. La columna se llama atributo , la fila se llama registro o tupla y la base de datos en sí se llama  relación entre sí.

Normalización en bases de datos relacionales.

Volvamos a la base de datos de nuestra empresa de Ingeniería. Puede parecer conveniente, pero en realidad no está exento de inconvenientes.

Tomemos como ejemplo la casa que se está construyendo para María de Ingeniería. Ahora recién se está diseñando y aún no hemos elegido un contratista para ello. Por lo tanto, el valor del atributo del contratista es NULL , lo que significa que el campo está vacío. Pero tarde o temprano elegiremos un contratista, por ejemplo, XYZ . Luego, además del nombre del contratista, tendremos que volver a ingresar su número de teléfono. Ahora el valor de este atributo también es NULL . Hasta ahora esto es fácil de hacer.

En una base de datos real sobre el contratista se almacenará mucha más información: dirección, correo, RUC, datos bancarios, etc. Para reescribir toda esta información cada vez, tendrás que hacer muchos movimientos innecesarios, y este no es nuestro método.

Si el contratista cambia repentinamente su número de teléfono, todos los registros antiguos tendrán información desactualizada. Y podrían existir cientos y miles de registros de este tipo (si nuestra empresa logra un éxito total). Exactamente la misma situación con los datos de los clientes. Hacer un seguimiento de tantos matices es problemático y nuestra base de datos corre el riesgo de convertirse en un depósito de falsificaciones.

Para evitar que esto suceda, las bases de datos relacionales utilizan la normalización . Esto ocurre cuando una tabla se divide ( descompone ) en varias y a cada registro se le asigna una clave única mediante la cual se puede identificar.

Hay seis formas normales en total . Cuanto mayor sea el número del formulario, más reglas debe obedecer. Adaptemos la base de datos de nuestra empresa constructora a la tercera forma normal.

Ahora, si algún cliente o contratista cambia su número de teléfono, solo deberá realizar el cambio una vez. Agregar nuevas entradas ahora también será más fácil.

Las tablas están unidas entre sí mediante claves. Vienen en tres tipos.

Primario  : indica el registro con el que se relaciona. No puede haber varios registros en la misma relación con la misma clave principal y el valor de la clave principal no puede ser NULL . La clave principal puede ser cualquier valor único. Por ejemplo, en la tabla de contratistas se podría utilizar el TIN si estuviera en nuestra base de datos.

Foreign : contiene una referencia a la clave principal de otra tabla y vincula una tabla con otra.

Parent es la clave principal a la que hace referencia la clave externa.

Lenguaje de programación SQL: cómo administrar bases de datos

Otra diferencia entre las bases de datos relacionales y las tablas normales es que no se pueden realizar cambios directamente en ellas. Para ello necesitas un DBMS, o sistema de gestión de bases de datos .

Un DBMS  es un intermediario que recibe comandos del usuario sobre qué hacer con la base de datos y los ejecuta. Estos comandos están escritos en lenguaje SQL.

SQL es un lenguaje declarativo . Esto significa que al escribir código decimos lo que queremos obtener del programa. La lógica de cómo exactamente el DBMS realizará la tarea está oculta para nosotros.

Por supuesto, si desea que sus consultas sean más rápidas y  eficientes , o proteger sus bases de datos , conocer los algoritmos DBMS es útil. Pero incluso sin comprender estas sutilezas, puedes escribir en SQL.

Todos los comandos SQL se dividen en  cuatro tipos :

  • DDL (lenguaje de definición de datos o lenguaje de descripción de datos). Se utilizan para crear, modificar y eliminar tablas enteras.
  • DML (Data Manipulation Language, o lenguaje de gestión de datos). Se aplican al contenido de tablas para crear, cambiar, eliminar atributos y registros. Si necesita obtener información de una base de datos, utilice operadores DML.
  • DCL (Data Control Language, o lenguaje de control de datos). Son necesarios para otorgar y revocar el acceso a bases de datos a usuarios específicos.
  • TCL (Transaction Control Language, o lenguaje de control de transacciones). Le permite gestionar transacciones. Una transacción es un conjunto de varios comandos que se ejecutan uno por uno. Si uno de los comandos dentro de una transacción no funciona, entonces se cancelan todas las acciones ya realizadas. Es decir, la transacción puede completarse por completo o no completarse en absoluto.

¿Dónde se utiliza SQL?

En  el índice TOPDB, la popularidad de los DBMS está determinada por la frecuencia con la que se buscan en Google. En diciembre de 2022, los primeros cinco lugares los ocupan los DBMS relacionales: juntos proporcionan más del 70% de las consultas de búsqueda.

La calificación de DB-Engines arroja cifras similares. En diciembre de 2022, la proporción de DBMS relacionales es del 71,7%.

Sin bases de datos no habrá sitios web, ni aplicaciones de red, ni grandes sistemas de información; es necesario almacenar toda la información en algún lugar. Al mismo tiempo, las bases de datos relacionales son la mayoría y para gestionarlas se necesita SQL. Por lo tanto, hay pocas vacantes para desarrolladores backend sin el requisito de hablar SQL. Al menos no encontramos ninguno.

Pero la capacidad de trabajar con bases de datos es útil no sólo para un programador.

Los analistas de datos trabajan directamente con información sin procesar. Cuanto mejor y más libremente se comuniquen con la base de datos, más fácil les resultará obtener y procesar los datos necesarios en la forma requerida.

Los especialistas en marketing también encontrarán útil SQL para resolver problemas analíticos.

Testers necesitarán acceder a la base de datos porque es un componente importante de cualquier producto de información.

Ejecutivos , gerentesconsultores de negocios , gracias a la información de la base de datos, podrán comprender mejor cómo funciona su negocio y tomar decisiones más informadas.

Cómo trabajar con SQL: operadores básicos

Las consultas SQL son similares al  inglés natural y aparecen como oraciones completas.

Por ejemplo, si queremos obtener el número de teléfono de XYZ en la base de datos de nuestra empresa constructora, debemos escribir el siguiente comando:

SELECT tel

FROM contractors

WHERE id=1;

Se puede traducir de la siguiente manera “Seleccione un valor de la columna tel en la tabla de contratistas , donde el valor de la columna id es igual a uno”. Símbolo ; significa el final del comando.

Las sentencias SQL no se comunican directamente con la base de datos, sino con el DBMS. Muchos fabricantes de DBMS querían ampliar la funcionalidad de las consultas, por lo que agregaron sus propias extensiones al lenguaje.

Así es como SQL desarrolló dialectos que eran incompatibles entre sí . Por ejemplo, PL/SQL , PL/pgSQL , T-SQL . Pero la estructura de las solicitudes y los principales comandos “integrados” no cambian de un dialecto a otro.

Aquí hay una lista de las declaraciones SQL más comunes.

CREATE DATABASE : crea una base de datos.

DROP DATABASE : elimina una base de datos.

USE : indica el DBMS en qué base de datos trabajará en el futuro.

CREATE TABLE : crea una nueva tabla dentro de la base de datos.

DROP TABLE : elimina una tabla.

INSERT : agrega datos a la tabla. Se utiliza junto con los operadores INTO (apunta a una tabla) y  VALUES (pasa los valores que se agregarán).

UPDATE : actualiza los datos de la tabla. ACTUALIZAR apunta a la tabla misma y luego se usa el operador SET , después de lo cual se escriben nuevos valores para los atributos. Para apuntar a un registro específico, utilice la cláusula WHERE.

DELETE : elimina datos de la tabla. Usado antes de la declaración FROM.

SELECT : selecciona datos. Se pasa el nombre del atributo o atributos. Si necesita seleccionar todos los atributos, escriba SELECT * . Encontrado antes de la declaración FROM.

FROM: apunta a la tabla a la que accede el comando.

WHERE : especifica la condición o condiciones que debe cumplir la fila. Escrito después del operador FROM. Un elemento de instrucción opcional. Si no se especifica, el comando se aplica a todos los registros de la tabla.

ORDER BY  : ordena los resultados de la consulta. El valor predeterminado es el orden ascendente. Para ordenar en orden descendente, puede utilizar la palabra DESC .

JOIN : combina los valores de varias columnas. Hay varios tipos : interno (INNER), externo (OUTER), izquierdo (LEFT) y derecho (RIGHT).

Escribamos alguna consulta a la base de datos de nuestra empresa constructora.

SELECT *

FROM houses

WHERE status <> “no construct”

ORDER BY cost DESC;

Significa: seleccione todas las columnas de la tabla de casas cuyo estado sea “No construida” y ordénelas en orden descendente según el atributo de costo .

También hay funciones agregadas en SQL . Le permiten realizar operaciones adicionales con datos y se especifican en lugar de atributos. Las funciones agregadas se escriben en el formato FUNCTION(ATTRIBUTE).

Éstos son algunos de ellos.

COUNT: cuenta el número de registros en una columna.

SUM: agrega el contenido de los valores de la columna.

MIN: indica el valor mínimo en la columna.

MAX: indica el valor máximo en la columna.

AVG: calcula el valor promedio en la columna.

ROUND: redondea el valor de la columna.

Existen operadores especiales para trabajar con instrucciones que contienen funciones agregadas.

GROUP BY: agrupa los valores de salida para las columnas a las que se ha aplicado la función agregada.

HAVING: funciona como WHERE, pero se puede aplicar a funciones agregadas.

Por supuesto, estos no son todos los operadores, funciones y palabras clave que se encuentran en SQL. Pero este conjunto ya ofrece amplias oportunidades para trabajar con bases de datos.

que recordar

  • SQL  es un lenguaje de programación para trabajar con bases de datos relacionales.
  • Las bases de datos más comunes son relacionales . Se pueden considerar como un conjunto de tablas bidimensionales unidas entre sí mediante claves.
  • SQL no accede a las bases de datos directamente, sino a través de sistemas de gestión de bases de datos o DBMS .
  • Los fabricantes de DBMS escriben sus propias extensiones para los dialectos del lenguaje SQL . Pero la sintaxis básica es la misma para todos ellos.
  • Las consultas SQL constan de  declaraciones y forman oraciones completas similares al inglés natural.

Si se requiere un nivel avanzado. Para diseñar bases de datos utilizando código SQL, crear tablas, escribir programas, debe hacer el mismo esfuerzo que para aprender un lenguaje de programación de alto nivel: C++, C#, Delphi, Fortran, Java, JavaScript, Ruby, Python, Perl.

Aprender SQL se puede comparar con el ajedrez. Es fácil aprender las reglas del ajedrez, pero jugar bien al ajedrez es un asunto completamente diferente. Se necesita práctica, mucha, mucha práctica.

Dónde empezar a familiarizarse con SQL

Puede aprender los conceptos básicos de SQL por su cuenta: con la ayuda de libros, videos de capacitación en YouTube y resolviendo problemas en simuladores en línea. O tomar un curso sobre SQL con tarea y comentarios del profesor.

Lecturas para el autoaprendizaje de SQL:

“Introducción a los Sistemas de Bases de Datos” . Descripción compacta de bases de datos, lenguaje SQL, conceptos básicos, tareas. El libro tiene como objetivo dominar la esencia y la comprensión profunda del material, y no solo una presentación formal

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Y más 

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Si los libros de texto le aburren fácilmente, este libro es para usted. Es uno de los libros más legibles que he encontrado sobre SQL, probablemente debido a su conjunto de datos práctico y con el que se puede identificarse, lo que hace que comprender los ejemplos sea bastante interesante.

El libro está escrito por Anthony DeBarros, un periodista con un profundo interés en el análisis de datos y la narración. Quizás por eso el libro sea tan práctico y fácil de leer. Aquí tenéis una gran entrevista con el autor para que la disfrutéis.

Este libro me presentó PostgreSQL ya que la mayoría de los ejemplos están escritos en él. De hecho, es un sistema de gestión de bases de datos bastante interesante. Disfruté especialmente el capítulo sobre PostGIS.

El libro tiene alrededor de 20 capítulos; Los primeros 10 le dan una buena idea de cómo funcionan las bases de datos y los conceptos básicos de SQL. Luego, el libro profundiza en temas un poco más avanzados, como funciones estadísticas, trabajo con datos de fecha y hora, minería de texto, uso de datos espaciales a través de PostGIS y trabajo con JSON y mantenimiento de bases de datos.

6. SQL para análisis de datos

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Los libros tratados hasta ahora se centran principalmente en SQL con algunos aspectos de análisis de datos. Sin embargo, el SQL utilizado específicamente para el análisis de datos debe tener un énfasis especial en estadísticas, preparación de datos, importación y exportación (desde y hacia diversas fuentes) y análisis especiales (como series de tiempo).

Y aquí es donde el libro SQL para análisis de datos aporta valor. Es una lectura obligada para los analistas de datos o incluso para los empresarios que buscan aprovechar al máximo sus datos mediante SQL.

Este libro le ayudará a comprender cómo descubrir conocimientos utilizando datos. También entra en detalles sobre cómo mejorar la eficiencia y la automatización; El último capítulo tiene un estudio de caso sobre la preparación de datos y la respuesta a preguntas en tiempo real que creo que realmente disfrutará.

Cualquier persona interesada en el análisis de datos puede leer este artículo sobre los 5 mejores libros de análisis de datos para obtener algunas recomendaciones adicionales.

7. Dirígete primero a SQL

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La serie Head First utiliza conceptos de ciencia cognitiva y neurobiología para diseñar el aprendizaje sobre cómo funciona nuestro cerebro y recupera información.

Head First SQL es estrictamente para principiantes. Si ya comprende SQL y los datos en general, es posible que este no sea el mejor libro para usted.

Head First SQL tiene muchas ayudas visuales y un tono extremadamente conversacional. El libro está dirigido a SQL y no entra en muchos detalles sobre las bases de datos. Se lo recomendaría a estudiantes y principiantes que encuentren aburridos otros libros de SQL. Si bien el aprendizaje definitivamente se mantiene, el libro puede parecer un poco lento a veces, especialmente para las personas que tienen algunos conocimientos de SQL.

Sin embargo, el libro puede ser una lectura decente para alguien que desee aprender SQL.

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8. Programación de bases de datos SQL

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Este es un paso más hacia SQL avanzado. En mi opinión, no es para completos novatos, pero si ya tienes algo de experiencia, te beneficiarás mucho al leerlo.

La programación de bases de datos SQL de Chris Fehily es un buen libro de referencia de SQL. Aquí encontrará respuestas a preguntas comunes sobre el lenguaje y su sintaxis, comandos y funciones. Las respuestas están en un lenguaje sencillo, por lo que es bastante fácil captar y retener este conocimiento.

¿Para quién es este libro? En mi opinión, será útil para analistas y científicos de datos que quieran aprender mejor SQL y mejorar sus habilidades. El libro tiene toneladas de ejemplos bastante realistas y bastante comprensibles. También es útil para los desarrolladores que necesitan comprobar rápidamente cómo implementar una solución determinada en su aplicación y no quieren molestarse con la documentación.

Aquí aprenderá SQL estándar, pero cualquiera de las consultas SQL analizadas debería funcionar en cualquier sistema de administración de bases de datos (Oracle, MySQL, PostgreSQL, etc.). Esta es una gran ventaja, considerando que la mayoría de los libros están orientados a sólo uno de los muchos dialectos de SQL.

En general, este es un buen libro que tendrá a mano mientras trabaja en proyectos, en lugar de acumular polvo en el estante con otras ofertas más teóricas.

Si está interesado en este enfoque de SQL, la práctica y la capacitación, le recomiendo nuestro Conjunto de práctica de SQL . Está lleno de ejercicios interactivos que llevarán su SQL al siguiente nivel.

9. Funciones de ventana T-SQL: para análisis de datos y más

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Conozco a Itzik Ben-Gan de YouTube. Este tipo realmente sabe de lo que habla (y escribe). Viaja por el mundo y enseña T-SQL a la gente. Ha escrito algunos artículos realmente bonitos sobre este dialecto. Vale la pena prestarles atención a todos ellos. Sin embargo, elegí este específicamente. ¿Por qué? Porque puede escribir sobre funciones de ventana SQL y hacerlo soportable para la gente común como yo.

Las funciones de ventana son una de las características más nuevas de SQL. Si los conoces y sabes utilizarlos bien, ¡felicidades! Si no, vale la pena tomarse el tiempo para aprenderlos; hacen la vida más fácil. Pero las funciones en sí no son fáciles: son uno de los temas más avanzados en SQL.

Este libro ofrece buenos ejemplos de consultas SQL. Encontrará funciones de agregación, clasificación, distribución, compensación y conjunto ordenado. También proporciona ejemplos de optimización de código. Todo está escrito en SQL Server 2019 y basado en la base de datos de Azure, por lo que este libro es perfecto para los expertos en Microsoft.

Si desea dominar las funciones de ventana, le recomiendo el curso Funciones de ventana en MS SQL Server . Hay más de 200 ejercicios interactivos que le ayudarán a unirse a las filas de expertos en SQL.

10. Análisis empresarial: la ciencia de la toma de decisiones basada en datos

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Este es un enfoque ligeramente diferente al tema del análisis de datos. Si has leído mis artículos anteriores, sabrás que me gusta tejer algo menos obvio en este tipo de piezas. Este libro es esa elección menos obvia: un tratado de alto nivel sobre diversos temas de análisis.

¿No sabes qué es el análisis prescriptivo? Yo tampoco lo sabía antes de leer este libro. Vale la pena mantener el listón alto y desarrollarse en diferentes direcciones. Y créanme, vale la pena leer este libro.

Primero, aprenderá qué significa el análisis en un contexto empresarial. También aprenderá los conceptos básicos de estadística y matemáticas. Y descubrirá cómo probar hipótesis y correlaciones. Con el tiempo, todo esto lo llevará a un lugar donde podrá tomar decisiones comerciales informadas basadas en los datos recopilados. Y de eso se trata.

Aunque los temas tratados aquí son complejos, el autor no utiliza un lenguaje académico. Me gustan mucho los estudios de caso presentados para ilustrar las teorías. Gracias a esto, incluso un humanista como yo puede hacer frente a la avalancha de información matemática y estadística eso creo.

LearnSQL.com ofrece varios cursos que pueden ayudar con el análisis empresarial. ¿Interesado? Comience con de informes SQL . Encontrará cursos sobre informes , análisis de tendencias de ingresos y seguimiento de tendencias de comportamiento de los clientes. ¡Saca aún más provecho de tus datos!

¿En qué se diferencia la información del insight? Busque el libro de Dinesh Kumar y encuentre la respuesta usted mismo.

Autor Donal Sandro Noblejas Huamán

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