Publicación de John Andersson Cardozo Buitrago

🚀 ¡Llevando SQL al siguiente nivel con JSON! 🚀 ¿Sabías que ahora puedes combinar la robustez de SQL con la flexibilidad de JSON? 🌐📊 Las bases de datos relacionales y los documentos JSON solían vivir en mundos separados, pero ¡eso ha cambiado! Aquí te dejo algunos puntos clave sobre por qué deberías integrar JSON en tus consultas SQL: 1️⃣ Estructuras de Datos Flexibles: JSON te permite almacenar datos no estructurados junto a tus tablas tradicionales, ideal para manejar información variable y anidada. 2️⃣ Consultas Potentes: Utiliza funciones SQL como JSON_VALUE, JSON_QUERY, y JSON_MODIFY para extraer y manipular datos JSON directamente en tus consultas. ¡Más poder en tus manos! 3️⃣ Interoperabilidad Mejorada: Aumenta la compatibilidad entre tus aplicaciones modernas y tu base de datos. Almacena datos en JSON y consulta sin problemas desde tus aplicaciones front-end. 4️⃣ Rendimiento Optimizado: Las bases de datos modernas optimizan el almacenamiento y la consulta de datos JSON, haciendo que las operaciones sean más rápidas y eficientes. 🔧 Ejemplo Práctico: SELECT name, JSON_VALUE(attributes, '$.age') AS age FROM users WHERE JSON_VALUE(attributes, '$.subscription') = 'premium'; ¡Mira cómo extraemos datos específicos de un campo JSON en una tabla SQL! 🔍💡 Implementar JSON en SQL es una forma poderosa de modernizar tus bases de datos, hacerlas más versátiles y listas para los desafíos del futuro. 🌟 ¿Ya has integrado JSON en tus consultas SQL? #SQL #JSON #BaseDeDatos #Innovación #Tecnología #BigData

¡Hola a todos! 👋 Hoy quiero compartir algunos insights sobre dos tipos fundamentales de bases de datos en el desarrollo de software: las bases de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL). Entender sus diferencias y saber cuándo usar una u otra es crucial para el diseño de sistemas eficientes y escalables. Bases de Datos Relacionales (SQL): Las bases de datos relacionales utilizan un modelo basado en tablas para almacenar datos, con relaciones definidas entre las tablas. Características clave: 📊 Estructura: Datos organizados en tablas con filas y columnas. 🛠️ Esquema Fijo: Requiere un esquema predefinido y estructurado. 🔍 Consultas Complejas: Soporta consultas complejas usando SQL (Structured Query Language). 🔒 ACID: Asegura transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), garantizando la integridad de los datos. Bases de Datos No Relacionales (NoSQL): Las bases de datos NoSQL utilizan varios modelos para almacenar datos (documentos, grafos, clave-valor, columnas, etc.), ofreciendo flexibilidad y escalabilidad: 📂 Estructura Flexible: No requieren un esquema fijo, permitiendo almacenar datos no estructurados o semi-estructurados. ⚖️ Escalabilidad Horizontal: Diseñadas para escalar horizontalmente distribuyendo la carga en múltiples servidores. 🌐 Variedad de Modelos: Incluye bases de datos de documentos (MongoDB), grafos (Neo4j), clave-valor (Redis) y columnas (Cassandra). ⚖️ CAP Theorem: A menudo priorizan consistencia, disponibilidad y tolerancia a particiones, ajustando estos atributos según las necesidades. Ejemplos de Casos de Uso 💼 SQL: Una aplicación de banca en línea donde la consistencia y las transacciones ACID son críticas para asegurar la integridad de los datos financieros. 🌐 NoSQL: Una red social que maneja un gran volumen de datos no estructurados, como publicaciones de usuarios, comentarios y likes, requiriendo escalabilidad y flexibilidad en la estructura de datos. Elegir la base de datos correcta puede ser decisivo para el éxito de tu proyecto. Considera tus necesidades específicas y los requisitos de tu aplicación antes de tomar una decisión. #BasesDeDatos #SQL #NoSQL #DesarrolloDeSoftware #TechLead #DataManagement Fuente: https://lnkd.in/e3Vbimv3

Crea una tabla con datos con ayuda de IA: Definir los campos de la tabla: id_cliente: Identificador único del cliente (clave primaria). nombre: Nombre del cliente. apellido: Apellido del cliente. email: Dirección de correo electrónico del cliente. teléfono: Número de teléfono del cliente. fecha_registro: Fecha en la que el cliente se registró. Puedes definir a tu gusto, lo preferente si incursionas es una base de datos relacional. Recuerda que debes definir si quieres los datos para crear la tabla o en caso contrario que te genere los datos para generar un archivo .CSV Puedes utilizar las siguientes instrucciones para generar tu base en "MySQL" "Genera una tabla con 10 registros siguiendo los parametros: id_cliente nombre apellido email teléfono fecha_registro" La IA te proporcionara comandos para generar tu tabla en "MySQL" y los datos ficticios para su llenado. Otra herramienta donde puedes generarla es en DeepNote. Para el .CSV especifica que quieres generarlo en este formato y lo unico que tendrás que hacer es copiar y pegar en un bloc de notas y guardar con la extension .csv Desde excel puedes abrir el archivo para validar que los datos esten segmentados de forma correcta.

 ¿Cómo procesa SQL nuestras consultas realmente? Aunque escribimos consultas de arriba hacia abajo, el motor de base de datos sigue un orden lógico interno para ejecutarlas. Este esquema ilustra perfectamente ese flujo, desde la selección de tablas (FROM) hasta el filtrado final (LIMIT). 👩💻 Claves a recordar: El FROM y los JOIN son el punto de partida: aquí se combinan los datos que luego serán filtrados y procesados. El WHERE actúa antes del agrupamiento (GROUP BY), filtrando filas individuales. El HAVING trabaja sobre datos ya agrupados, un detalle que a menudo pasa desapercibido. Finalmente, se ordenan (ORDER BY) y limitan (LIMIT) los resultados para ajustarse a lo que necesitamos. 💡 Dato curioso: ¿Sabías que los motores de bases de datos modernos como PostgreSQL y MySQL optimizan automáticamente el orden en que evalúan las consultas, incluso si no sigues las mejores prácticas? Por eso es importante entender cómo trabajan internamente para que nuestras consultas sean más predecibles y eficientes. hashtag #SQL hashtag #BasesDeDatos hashtag #DataScience hashtag #IngenieríaDeSistemas hashtag #OptimizaciónDeConsultas Créditos por la imagen a: ByteByteGo

Escoger base de datos👩💻 Una de las cosas que más bloquea al diseñar un producto o plataforma digital es escoger una base de datos. Los equipos no son capaces de escoger debido a dualismos técnicos que compiten entre si: + SQL o NoSQL + Escalabilidad vertical u horizontal + Tablas o documentos + Mantener relaciones en base de datos o en código + Disponibilidad o consistencia La gran mayoría de nosotros nunca hemos tenido que escoger una base de datos. Es normal. Así que todo esto nos viene muy grande. Después de algo de experiencia te dejo mis reflexiones personales: + Para análisis de logs o monitoreo sin duda una NoSQL + Con una relación n:n("ene a ene") que implica contabilidad o entidades del core me voy a una SQL + Priorizo más la consistencia que la disponibilidad + Las tablas no son tan guays como los documentos + Evito anidar en documentos o tener muchas relaciones entre colecciones + Prefiero delegar las relaciones a la base de datos que tenerlas en código Espero que con esto os sea más sencillo escoger una base de datos SQL o una NoSql. Para grafos poco puedo aportar porque nunca las he usado. Cualquier aportación es bienvenida y estoy abierto a otros enfoques. La intención es compartir y no crear dogmas que alimentan egos innecesarios. #SQL #NoSQL

Mr Datos - Creación y uso avanzado de vistas en SQL Puedes leer mas https://lnkd.in/e35-8cMe #bigdata #Analisisdedatos #Dataanalytics #Data #Datamart #Datasciencs #Analistadedatos #MrDatos #PowerBI Aprovecha al Máximo las Vistas en tu Base de Datos SQL Las vistas en una base de datos SQL son consultas predefinidas que se almacenan en la base de datos y pueden ser tratadas como tablas virtuales. Permiten simplificar consultas complejas, proporcionar una capa de abstracción sobre la estructura de la base de datos y restringir el acceso a ciertos datos. Aquí te muestro cómo aprovechar al máximo las vistas con técnicas avanzadas de creación y uso: 1. Creación de Vistas con JOINs y Agregaciones: Puedes crear vistas que involucren JOINs entre múltiples tablas y agregaciones para proporcionar resultados complejos de manera simplificada. Ejemplo: CREATE VIEW VistaVentasTotales ASSELECTYEAR\(FechaVenta\) AS Anio,MONTH\(FechaVenta\) AS Mes,SUM\(Monto\) AS TotalVentasFROM VentasGROUP BY YEAR\(FechaVenta\), MONTH\(FechaVenta\); 2. Vistas Actualizables: Las vistas actualizables te permiten modificar los datos subyacentes a través de la vista. Esto se logra mediante la definición de una vista con ciertas restricciones y reglas. Ejemplo: CREATE VIEW VistaClientesActivos ASSELECT * FROM Clientes WHERE Estado = 'Activo' WITH CHECK OPTION; 3. Vistas Indexadas: Puedes mejorar el rendimiento de consultas complejas utilizando vistas indexadas, que son vistas precalculadas con índices para acelerar las consultas. Ejemplo: CREATE INDEX idx_VistaVentasTotales ON VistaVentasTotales \(Anio, Mes\); 4. Uso de Vistas en Procedimientos Almacenados: Puedes utilizar vistas dentro de procedimientos almacenados para encapsular lógica de negocio compleja y mejorar la modularidad de tu base de datos. Ejemplo: CREATE PROCEDURE ObtenerVentasPorMes\(\)BEGINSELECT * FROM VistaVentasTotales;END; 5. Vistas de Vistas: También puedes crear vistas que se basen en otras vistas, lo que te permite construir capas de abstracción y modularidad en tu base de datos. Ejemplo: CREATE VIEW VistaVentasTrimestrales ASSELECTAnio,CEIL\(Mes / 3\) AS Trimestre,SUM\(TotalVentas\) AS TotalTrimestreFROM VistaVentasTotalesGROUP BY Anio, CEIL\(Mes / 3\); Aprovecha estas técnicas avanzadas de creación y uso de vistas para optimizar la eficiencia y la modularidad de tu base de datos SQL. Las vistas son una herramienta poderosa que te permite simplificar consultas complejas y mejorar la seguridad y el rendimiento de tu sistema de base de datos.

Mr Datos - Creación y uso avanzado de vistas en SQL Puedes leer mas https://lnkd.in/eTUcsa6X #bigdata #Analisisdedatos #Dataanalytics #Data #Datamart #Datasciencs #Analistadedatos #MrDatos #PowerBI Aprovecha al Máximo las Vistas en tu Base de Datos SQL Las vistas en una base de datos SQL son consultas predefinidas que se almacenan en la base de datos y pueden ser tratadas como tablas virtuales. Permiten simplificar consultas complejas, proporcionar una capa de abstracción sobre la estructura de la base de datos y restringir el acceso a ciertos datos. Aquí te muestro cómo aprovechar al máximo las vistas con técnicas avanzadas de creación y uso: 1. Creación de Vistas con JOINs y Agregaciones: Puedes crear vistas que involucren JOINs entre múltiples tablas y agregaciones para proporcionar resultados complejos de manera simplificada. Ejemplo: CREATE VIEW VistaVentasTotales ASSELECTYEAR\(FechaVenta\) AS Anio,MONTH\(FechaVenta\) AS Mes,SUM\(Monto\) AS TotalVentasFROM VentasGROUP BY YEAR\(FechaVenta\), MONTH\(FechaVenta\); 2. Vistas Actualizables: Las vistas actualizables te permiten modificar los datos subyacentes a través de la vista. Esto se logra mediante la definición de una vista con ciertas restricciones y reglas. Ejemplo: CREATE VIEW VistaClientesActivos ASSELECT * FROM Clientes WHERE Estado = 'Activo' WITH CHECK OPTION; 3. Vistas Indexadas: Puedes mejorar el rendimiento de consultas complejas utilizando vistas indexadas, que son vistas precalculadas con índices para acelerar las consultas. Ejemplo: CREATE INDEX idx_VistaVentasTotales ON VistaVentasTotales \(Anio, Mes\); 4. Uso de Vistas en Procedimientos Almacenados: Puedes utilizar vistas dentro de procedimientos almacenados para encapsular lógica de negocio compleja y mejorar la modularidad de tu base de datos. Ejemplo: CREATE PROCEDURE ObtenerVentasPorMes\(\)BEGINSELECT * FROM VistaVentasTotales;END; 5. Vistas de Vistas: También puedes crear vistas que se basen en otras vistas, lo que te permite construir capas de abstracción y modularidad en tu base de datos. Ejemplo: CREATE VIEW VistaVentasTrimestrales ASSELECTAnio,CEIL\(Mes / 3\) AS Trimestre,SUM\(TotalVentas\) AS TotalTrimestreFROM VistaVentasTotalesGROUP BY Anio, CEIL\(Mes / 3\); Aprovecha estas técnicas avanzadas de creación y uso de vistas para optimizar la eficiencia y la modularidad de tu base de datos SQL. Las vistas son una herramienta poderosa que te permite simplificar consultas complejas y mejorar la seguridad y el rendimiento de tu sistema de base de datos.

🚀✨ ¡𝐇𝐨𝐲 𝐞𝐧 𝐜𝐥𝐚𝐬𝐞 𝐝𝐞 𝐒𝐐𝐋 𝐡𝐞𝐦𝐨𝐬 𝐝𝐚𝐝𝐨 𝐮𝐧 𝐩𝐚𝐬𝐨 𝐠𝐢𝐠𝐚𝐧𝐭𝐞! 🎉🖥️ 🔍 ¡Exploramos los procedimientos almacenados y los controles de flujo! 🌊📊 𝘼𝙥𝙧𝙚𝙣𝙙𝙞𝙢𝙤𝙨 𝙖 𝙪𝙨𝙖𝙧 𝙗𝙪𝙘𝙡𝙚𝙨 (𝙇𝙊𝙊𝙋, 𝙒𝙃𝙄𝙇𝙀, 𝙍𝙀𝙋𝙀𝘼𝙏) 🔄 𝙮 𝙘𝙤𝙣𝙙𝙞𝙘𝙞𝙤𝙣𝙖𝙡𝙚𝙨 (𝙄𝙁, 𝘾𝘼𝙎𝙀) 🔀 para automatizar procesos y tomar decisiones en nuestras bases de datos. 🧠💡 📜 𝔸𝕢𝕦í 𝕒𝕝𝕘𝕦𝕟𝕠𝕤 𝕙𝕚𝕘𝕙𝕝𝕚𝕘𝕙𝕥𝕤: Procedimientos almacenados para organizar y ejecutar secuencias de comandos 💾💼 Bucles que nos permiten repetir tareas automáticamente 🔄💪 Condicionales que nos ayudan a tomar decisiones lógicas en nuestros scripts 🧩🤔 ✨ Además, ¡𝙣𝙤𝙨 𝙨𝙪𝙢𝙚𝙧𝙜𝙞𝙢𝙤𝙨 𝙚𝙣 𝙚𝙡 𝙢𝙪𝙣𝙙𝙤 𝙙𝙚 𝙡𝙖𝙨 𝙛𝙪𝙣𝙘𝙞𝙤𝙣𝙚𝙨 𝙎𝙌𝙇!🎯🔢 Estas son súper útiles para crear operaciones personalizadas y reutilizables. 🔄🔧 🌟 𝘾𝙖𝙧𝙖𝙘𝙩𝙚𝙧í𝙨𝙩𝙞𝙘𝙖𝙨 𝙙𝙚 𝙡𝙖𝙨 𝙛𝙪𝙣𝙘𝙞𝙤𝙣𝙚𝙨 𝙦𝙪𝙚 𝙖𝙥𝙧𝙚𝙣𝙙𝙞𝙢𝙤𝙨: 🄳🄴🅃🄴🅁🄼🄸🄽🄸🅂🅃🄸🄲: 🧠🔍 Funciones que siempre devuelven el mismo resultado para los mismos valores de entrada. ¡Perfectas para cálculos constantes! 📏🧮 🄽🄾🅃 🄳🄴🅃🄴🅁🄼🄸🄽🄸🅂🅃🄸🄲: 🎲🔄 Funciones que pueden devolver resultados diferentes aun con los mismos valores de entrada, como aquellas que dependen de datos en tiempo real. ⏰📊 🄲🄾🄽🅃🄰🄸🄽🅂 🅂🅀🄻: 📄📊 Funciones que contienen declaraciones SQL que no leen ni modifican datos. Ideales para operaciones ligeras y rápidas. 🚀⚡ 🄽🄾 🅂🅀🄻: ❌🔍 Funciones que no contienen ninguna declaración SQL. Son autónomas y no interactúan con la base de datos. 🛠️🚫 🅁🄴🄰🄳🅂 🅂🅀🄻 🄳🄰🅃🄰: 📚🔍 Funciones que leen datos de la base de datos pero no los modifican. Perfectas para consultas complejas. 📊💡 🄼🄾🄳🄸🄵🄸🄴🅂 🅂🅀🄻 🄳🄰🅃🄰: 📝🔄 Funciones que pueden realizar cambios en los datos de la base de datos, como inserciones, actualizaciones o eliminaciones. 💾✏️ 💡 ¡𝕃𝕒𝕤 𝕗𝕦𝕟𝕔𝕚𝕠𝕟𝕖𝕤 𝕤𝕠𝕟 𝕖𝕤𝕖𝕟𝕔𝕚𝕒𝕝𝕖𝕤 𝕡𝕒𝕣𝕒 𝕖𝕤𝕥𝕣𝕦𝕔𝕥𝕦𝕣𝕒𝕣 𝕪 𝕤𝕚𝕞𝕡𝕝𝕚𝕗𝕚𝕔𝕒𝕣 𝕟𝕦𝕖𝕤𝕥𝕣𝕠 𝕔ó𝕕𝕚𝕘𝕠 𝕊ℚ𝕃, 𝕞𝕖𝕛𝕠𝕣𝕒𝕟𝕕𝕠 𝕝𝕒 𝕖𝕗𝕚𝕔𝕚𝕖𝕟𝕔𝕚𝕒 𝕪 𝕝𝕒 𝕣𝕖𝕦𝕥𝕚𝕝𝕚𝕫𝕒𝕔𝕚ó𝕟! 🌐💪 📈🚀 ¡Cada día más cerca de dominar SQL! 💪🧑💻 #SQLMaster #DatabaseNinja #LearningJourney 🖱️💬 ¿Algún consejo o recurso favorito para mejorar en SQL? ¡Déjamelo saber en los comentarios! 📚🗣️ #SQL #Database #DataScience #CodingLife #Learning #SQLProcedures #Functions #Programming #SQLLife #Deterministic #TechJourney #DatabaseMagic #TechCommunity #SQLPower #LearningSQL #SQLMastery

🔎 ¿Cómo procesa SQL nuestras consultas realmente? Aunque escribimos consultas de arriba hacia abajo, el motor de base de datos sigue un orden lógico interno para ejecutarlas. Este esquema ilustra perfectamente ese flujo, desde la selección de tablas (FROM) hasta el filtrado final (LIMIT). 👩💻 Claves a recordar: El FROM y los JOIN son el punto de partida: aquí se combinan los datos que luego serán filtrados y procesados. El WHERE actúa antes del agrupamiento (GROUP BY), filtrando filas individuales. El HAVING trabaja sobre datos ya agrupados, un detalle que a menudo pasa desapercibido. Finalmente, se ordenan (ORDER BY) y limitan (LIMIT) los resultados para ajustarse a lo que necesitamos. 💡 Dato curioso: ¿Sabías que los motores de bases de datos modernos como PostgreSQL y MySQL optimizan automáticamente el orden en que evalúan las consultas, incluso si no sigues las mejores prácticas? Por eso es importante entender cómo trabajan internamente para que nuestras consultas sean más predecibles y eficientes. #SQL #BasesDeDatos #DataScience #IngenieríaDeSistemas #OptimizaciónDeConsultas Créditos por la imagen a: ByteByteGo

Hoy quiero hablarte de uno de los comandos más simples pero esenciales en SQL: CREATE DATABASE. 🛠️ Este comando es el primer paso para construir cualquier sistema de bases de datos, permitiéndote crear y organizar toda tu información de manera estructurada. 🌐 ¿Por qué es importante? Crear una base de datos desde cero te da control total sobre cómo almacenar, acceder y gestionar tus datos. Desde ahí, todo es cuestión de optimización y eficiencia. Si estás comenzando con SQL, CREATE DATABASE es el inicio de grandes proyectos. ¡A seguir aprendiendo! 🚀 #SQL #BasesDeDatos #AprendiendoSQL #Tecnología #Datos