Publicación de Cesar Espinoza Astudillo

Perfeccionando mi uso de base de datos.

Actualizar datos entre dos bases de datos diferentes Método para actualizar datos entre bases de datos diferentes pero con tablas comunes

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Las consultas SQL no son solo líneas de código; son respuestas a tus preguntas. 🤔💻 Descubre el poder del lenguaje de las bases de datos.  #SQLQueries #DataAnalysis

Llaves en Bases de Datos: Claves para la Integridad y Relación de Datos 🔐 En el mundo de las bases de datos, las llaves son fundamentales para asegurar que cada registro sea único y que las relaciones entre tablas sean coherentes. Hoy, exploraremos dos conceptos esenciales: las llaves primarias y las llaves foráneas. ¿Qué es una llave en una base de datos? 🤔 Una llave es un identificador que hace único a un registro de información. Existen dos tipos principales: 👉 Llave primaria: Es una columna o conjunto de columnas en una tabla cuyos valores identifican de manera exclusiva una fila. Esto asegura que no haya duplicados en la base de datos, manteniendo la integridad de la información. 👉 Llave foránea: Es una columna o conjunto de columnas en una tabla cuyos valores corresponden a los valores de la llave primaria de otra tabla. Esta relación referencial permite que los datos se distribuyan y conecten de manera coherente, formando la base de las consultas entre tablas. ¿Por qué son importantes las llaves? 🔑 Las llaves son esenciales para mantener la estructura y la integridad de una base de datos relacional. La clave primaria impone exclusividad, asegurando que cada fila en la tabla tenga un identificador único. Por otro lado, la clave foránea conecta tablas, permitiendo crear relaciones complejas y consultas de datos históricos. 🚧 Diseñar tu base de datos teniendo en cuenta la exclusividad de las llaves primarias y la coherencia de las llaves foráneas es crucial para un sistema robusto y eficiente. #BasesDeDatos #LlavePrimaria #LlaveForanea #SQL #DBMS #IntegridadDeDatos #DesarrolloDeSoftware

Hablando sobre sentencias en #SQL para ELIMINAR DATOS nos encontramos con las opciones: DELETE, TRUNCATE y DROP TABLE. ¿Cómo saber cuál usar en una situación determinada? 1️⃣ DELETE: es un comando DML que se utiliza sólo para eliminar datos/registros de una tabla, no para eliminar la tabla de la base de datos. 2️⃣ TRUNCATE: es similar a DELETE, más rapido, pero esta operación es un comando DDL que borra registros de una tabla sin eliminar la estructura de la misma. Es importante recordar que no podemos usarla con WHERE y que estas transacciones no pueden revertirse en algunos motores de bases de datos. 3️⃣ DROP TABLE: es otra operación DDL, pero no se utiliza para eliminar simplemente los datos de una tabla, sino que elimina TODA la estructura de la tabla de la base de datos, junto con cualquier dato almacenado en la tabla. También debemos recordar que hay motores de bases de datos en donde las modificaciones que produce esta sentencia son irreversibles. ¿Conocias estas 3 formas de eliminar datos? 🤔 LOS LEO! 💪 #DataAnalysis #QuerySQL #BasesDeDatos

𝗘𝗧𝗟 𝗲𝗻 𝗕𝗶𝗴𝗤𝘂𝗲𝗿𝘆, 𝘀𝗶𝗺𝗽𝗹𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮 𝘁𝘂 𝗳𝗹𝘂𝗷𝗼 𝗱𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗰𝗼𝗻 🚀𝘄𝗶𝘁𝗵🚀 la cláusula WITH en SQL permite crear subconsultas reutilizables y mejorar la legibilidad del código. Desarrollo 𝟭. 𝗖𝗿𝗲𝗮𝗿 𝘂𝗻𝗮 𝘃𝗶𝘀𝘁𝗮 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗼𝗿𝗮𝗹 (𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀_𝗰𝗿𝘂𝗱𝗼𝘀): Esta vista nos permite trabajar con los datos sin modificar la tabla original. 𝟮. 𝗟𝗶𝗺𝗽𝗶𝗮𝗿 𝗹𝗼𝘀 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀: En la siguiente vista (datos_limpios), reemplazamos los valores nulos de la columna 'columna_x' por un valor por defecto. Puedes pensar en esto como arreglar errores o inconsistencias en los datos. 𝟯. 𝗦𝗲𝗹𝗲𝗰𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮𝗿 𝗹𝗼𝘀 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗹𝗶𝗺𝗽𝗶𝗼𝘀: Finalmente, seleccionamos todos los datos de la vista 'datos_limpios' para obtener el resultado final, ya listo para ser analizado o utilizado en otras tareas." #ETL #BigQuery #GoogleCloud #DataEngineering #DataScience #SQL

3 validaciones de calidad de datos que podés implementar hoy en SQL y sin librerías: 1️⃣ Valores nulos Asegurate de que los campos críticos no contengan valores nulos, ya que esto puede afectar la precisión de tus análisis y modelos. Un simple chequeo puede ayudar a identificar rápidamente datos incompletos. Tené en cuenta que IS NOT NULL no es lo mismo que distinto a cadena de texto vacía! 2️⃣ Formatos consistentes Validá que los formatos de campos como fechas, números y códigos postales sigan una estructura uniforme. Esto mejora la coherencia de los datos y facilita su procesamiento. Acá podés usar el operador CAST de tu motor de base de datos o expresiones regulares. 3️⃣ Rangos esperados Definí rangos aceptables para los valores numéricos. Por ejemplo, si estás trabajando con precios o cantidades de unidades, asegurate de que los valores estén dentro de los límites razonables (por ejemplo >0). ⭐️ PRO Tip: Todas las consultas SQL que uses para crear validaciones deben devolver las filas que NO cumplen con la condición que estás evaluando, de esta forma cuando fallen podrás volver a ejecutar la misma query para encontrar los registros anómalos y corregirlos. Implementar estas validaciones es un primer paso clave hacia datos más confiables, incluso sin necesidad de herramientas complejas. Una Cultura de datos de alta calidad comienza con acciones pequeñas que impactan a largo plazo. ¿Qué otras validaciones con SQL estás aplicando? Que tengas una semana de alta calidad! 📈

Las recomendaciones que da Joaquín son muy básicas a nivel de comprobaciones, pero son por donde deberíamos de empezar todos cuando afrontamos una batería de pruebas. Tengo que tengo comprobado que estas tres medidas y alguna más de estas simples (como por ejemplo la búsqueda de duplicados), despejan el 99 % de los posibles errores de tu proceso. Pienso que junto a la toma de requisitos, el periodo de pruebas de cualquier proceso es la parte más importante. De hecho, personalmente este es el área de mi trabajo donde he identificado que debo de trabajar y mejorar más, ya que al fin y al cabo, el periodo de pruebas se hace justo antes de entregarle el trabajo al cliente (a veces mano a mano con él) y ahí es donde se demuestra que tu proceso hace lo que se te ha pedido, aunque le falte optimización, por ejemplo.

La optimización de consultas se vuelve super importante cuando una base de datos maneja grandes volúmenes de datos o cuando las consultas tardan mucho en ejecutarse, afectando el rendimiento general del sistema y la experiencia del usuario. Te contamos algunos aspectos a tener en cuenta en el proceso de optimización de consultas: ➡️Identificación de consultas problemáticas: Analizar y reconocer consultas que afectan negativamente el rendimiento de la base de datos. Estas consultas pueden ser aquellas que requieren mucho tiempo para ejecutarse o que consumen demasiados recursos del sistema. ➡️Uso de índices eficientes: Los índices son estructuras de datos que mejoran la velocidad de recuperación de registros en una base de datos. La creación de índices adecuados en columnas relevantes puede acelerar significativamente la velocidad de ejecución de las consultas. ➡️Revisión y ajuste del código SQL: La redacción eficiente del código SQL puede marcar una gran diferencia en el rendimiento. Realizar ajustes en la forma en que se escriben las consultas, evitando consultas complejas innecesarias o mal escritas, puede mejorar el tiempo de respuesta de la base de datos. ¿Necesitás optimizar las consultas en tu BD? Contactános hoy 🌐www.knowhow.com.uy ✉️info@knowhow.com.uy 📞29028262 📍25 de mayo 713 of 407, 503