¿Qué es SQL? Tutorial completo y conceptos básicos.

¿Qué es SQL?

SQL es el lenguaje estándar para trabajar con bases de datos relacionales. Se utiliza para insertar, buscar, actualizar y eliminar registros, y también puede optimizar y mantener bases de datos. SQL es un estándar ANSI e ISO, por lo que la misma sintaxis básica se ejecuta en motores como PostgreSQL, MySQL, Oracley SQL Server.

Formulario completo de SQL

SQL significa lenguaje de consulta estructurado, pronunciado como “SQL” o “See-Quel”. IBM lo desarrolló en la década de 1970, y las bases de datos relacionales como MySQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, y SAP Sybase utiliza ANSI SQL como base.

Cómo utilizar SQL

Para ejecutar una consulta SQL, se escribe una instrucción que especifica la operación, la tabla de destino y las condiciones de filtro. Una consulta SELECT que devuelve miembros mayores de 30 años tiene este aspecto:

SELECT * FROM Members WHERE Age > 30;

La sintaxis en las bases de datos es en gran medida similar porque todos los motores principales implementan el estándar ANSI. Algunos productos RDBMS agregan dialectos propietarios, por ejemplo T-SQL en SQL Server y PL/SQL en Oracle.

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¿Para qué se utiliza SQL?

Estas son las razones importantes para usar SQL:

• Ayuda a los usuarios a acceder a los datos en el sistema RDBMS.
• Te ayuda a describir los datos.
• Le permite definir los datos en una base de datos y manipular esos datos específicos.
• Con la ayuda de SQL, puede crear y eliminar bases de datos y tablas.
• SQL permite utilizar funciones en una base de datos, crear vistas y escribir procedimientos almacenados.
• Puede establecer permisos sobre tablas, procedimientos y vistas.
• SQL admite tareas analíticas como la elaboración de informes, la inteligencia empresarial y la alimentación de datos a sistemas de aprendizaje automático.

Una breve historia de SQL

Aquí hay hitos importantes de la historia de SQL:

• 1970 – El Dr. Edgar F. “Ted” Codd describió un modelo relacional para bases de datos.
• 1974 – El lenguaje de consulta estructurado apareció en IBM Investigación
• 1978 - IBM Lanzó System/R.
• 1986 – ANSI estandarizó SQL como SQL-86.
• 1989 – Se publicó la primera versión comercial del estándar SQL.
• 1999 – SQL:1999 añadió disparadores y características orientadas a objetos.
• SQL:2003 – Funciones de ventana y características XML.
• SQL:2006 – Compatibilidad con el lenguaje de consulta XML.
• SQL:2011 – Compatibilidad con bases de datos temporales.
• SQL:2016 – JSON, reconocimiento de patrones de filas, funciones de tablas polimórficas.
• SQL:2023 – Consultas de grafos de propiedades (SQL/PGQ) y manejo más estricto de JSON.

Tipos de sentencias SQL

Aquí hay cinco tipos de sentencias SQL de uso común:

• Lenguaje de definición de datos (DDL)
• Lenguaje de manipulación de datos (DML)
• Lenguaje de control de datos (DCL)
• Lenguaje de control de transacciones (TCL)
• Lenguaje de consulta de datos (DQL)

Proceso SQL

Cuando se ejecuta un comando SQL, el motor de la base de datos analiza la instrucción, selecciona un plan de ejecución y lo ejecuta en la capa de almacenamiento.

Los componentes importantes en este proceso son:

• Motor de consultas SQL
• Motor de optimización
• Despachador de consultas
• Motor de consultas clásico

El motor de consultas clásico gestiona las consultas que no son SQL, mientras que el motor de consultas SQL procesa la carga de trabajo estructurada.

Estándares SQL

SQL abarca la creación, eliminación, recuperación y modificación de filas de bases de datos, y el control de acceso. Es un estándar ANSI (Instituto Nacional Estadounidense de Estándares) e ISO, y la edición actual es ISO / IEC 9075: 2023, comúnmente llamado SQL:2023. El estándar se divide en varias partes:

Motores SQL modernos

Cada motor implementa la mayor parte del núcleo ANSI y añade sus propias extensiones:

• PostgreSQL 17: Software de código abierto con estricto cumplimiento de estándares y amplio soporte para JSON.
• MySQL 8: Popular entre las aplicaciones web; admite funciones de ventana, CTE y un modo de almacenamiento de documentos.
• Microsoft SQL Server 2022: Motor empresarial con inteligencia de consultas y Azure Duplicación sináptica.
• Oracle Database 23ai: Combina SQL con búsqueda vectorial y vistas de dualidad JSON-relacional.
• SQLite: Motor ligero basado en archivos integrado en aplicaciones móviles y navegadores.

Almacenes en la nube como Amazon corrimiento al rojo, Google BigQuery y Snowflake también exponen dialectos SQL ANSI, lo que hace que el lenguaje sea portátil desde una computadora portátil hasta análisis a escala de petabytes.

Elementos del lenguaje SQL

Estos son los elementos importantes del lenguaje SQL:

• Keywords: Palabras reservadas como SELECT, FROM o WHERE que se utilizan en la construcción de cada instrucción.
• Identificadores: Nombres de objetos de la base de datos, como identificadores de usuario, tablas y columnas.
• Cuerdas: Cadenas literales o expresiones con tipos de datos VARCHAR o CHAR.
• Expresiones: Se forma a partir de constantes, operadores SQL, nombres de columnas y subconsultas.
• Condiciones de búsqueda: Filtrar filas o controlar el flujo mediante instrucciones como IF.
• Valores especiales: Valores como CURRENT_TIMESTAMP se utilizan en expresiones y valores predeterminados de columna.
• Variables: La mayoría de los motores admiten variables locales, globales y a nivel de conexión en los procedimientos almacenados.
• Comentarios: Los comentarios de una sola línea (–) y de bloque (/* */) documentan el SQL pero no se ejecutan.
• Valor nulo: NULL indica un valor desconocido, ausente o no aplicable.

¿Qué es una base de datos en SQL?

A base de datos de CRISPR Medicine News Es una colección de tablas que almacenan datos estructurados. Una tabla contiene filas (registros o tuplas) y columnas (atributos).

Cada columna almacena un tipo específico de información, por ejemplo, nombres, fechas, cantidades en dólares o números. Las relaciones entre las tablas se establecen mediante claves primarias y foráneas, lo que hace que la base de datos sea relacional.

¿Qué es NoSQL?

NoSQL es una categoría de Sistemas de gestión de bases de datos cuyo rasgo principal es la no adhesión a los conceptos relacionales. NoSQL significa “No solo SQL”. La categoría creció con gigantes de Internet como Google, Facebook, y Amazon, que manejan volúmenes de datos gigantescos.

Cuando las bases de datos relacionales manejan grandes volúmenes de datos, los tiempos de respuesta pueden ralentizarse. Se puede aumentar la capacidad actualizando el hardware o distribuir la carga entre varios servidores.

Las bases de datos NoSQL son no relacional tiendas diseñadas para aplicaciones web. No siempre usan SQL ni imponen esquemas estrictos, y ACID (AtomLas propiedades de hielo, consistencia, aislamiento y durabilidad no siempre están garantizadas, aunque los sistemas modernos como MongoDB y Cassandra Ahora ofrece modos transaccionales configurables.

Por qué tiene sentido aprender SQL después de NoSQL

Dado que NoSQL escala mejor que los modelos relacionales, es posible que te preguntes: ¿Por qué alguien seguiría aprendiendo SQL?Las bases de datos NoSQL están especializadas y son las más adecuadas para conjuntos de datos no estructurados de gran tamaño, pero la mayoría de las aplicaciones empresariales siguen dependiendo de las bases de datos relacionales y sus herramientas.

Las bases de datos relacionales conservan las siguientes ventajas sobre NoSQL:

• Modelo maduro de almacenamiento y gestión de datos, fundamental para los usuarios empresariales.
• Compatibilidad con vistas, lo que permite a los usuarios ver solo los datos autorizados.
• Compatibilidad con procedimientos almacenados que transfieren la lógica de negocio a la base de datos.
• Modelos de seguridad más robustos, controles de acceso basados ​​en roles y funciones de auditoría.
• SQL es la lengua franca de las herramientas de BI, paneles de control e IA que necesitan datos de entrada estructurados.

La demanda de profesionales que puedan manejar bases de datos relacionales sigue en aumento. crecerPor lo tanto, aprender los conceptos básicos de SQL sigue teniendo un claro valor.

SQL e IA: Herramientas de conversión de texto a SQL

SQL es ahora un lenguaje de programación objetivo para los asistentes de IA. Texto a SQL Las herramientas traducen preguntas en lenguaje sencillo, como "mostrar los 10 principales clientes por ingresos del último trimestre", a SQL ejecutable. Las opciones más populares incluyen: Copiloto de GitHub, Vanna AI, Microsoft Copiloto en Azure SQL y Oracle Seleccione IA. Siempre revise el código SQL generado para comprobar su corrección, seguridad e indexación antes de ejecutarlo en datos de producción.

Los mejores libros para aprender SQL

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Preguntas Frecuentes