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Bases de Datos Teórico
1 - Clave primaria (PK): es aquel campo o conjunto de ellos que identifican de manera única (no
se puede repetir) los registros dentro de una tabla, se usa en bases de datos relacionales (de muchos a uno, de uno a muchos entre tablas) Debe contener un valor único para cada registro de la tabla de datos No puede contener un valor nulo. Esto es, debe contener siempre un valor
2 - Clave foránea (FK): es una clave que se usa en una tabla secundaria y que coincide con la
clave primaria en una tabla primaria relacionada. Las claves foráneas pueden tener valores duplicados (multiplicidad) en la tabla secundaria. Una llave foránea indica como están relacionadas las tablas
3- Índice:
Un índice es un conjunto de datos previamente diseñados de una tabla y que permite localizar de forma rápida las filas en las tabla, además de permitir recuperar las filas de la tabla ordenadas por esa misma columna. Mejorar la capacidad de busqueda
3 - Que es una base de datos relacional?
Una base de datos relacional basa su modelo en que mucha de la información se encuentra normalizada en tablas, es decir que para obtener la información puede encontrarse en varias tablas que se relacionan por medio de llaves basados en esquemas como lo son estrella y copo de nieve.
4- Modelo entidad relación: es donde se especifican todas las cosas que va a tener la bases de
datos, nos dirá todas las tablas y relaciones futuras que habrán en la base de datos Un diagrama entidad-relación, también conocido como modelo entidad relación o ERD, es un tipo de diagrama de flujo que ilustra cómo las "entidades", como personas, objetos o conceptos, se relacionan entre sí dentro de un sistema. emplean un conjunto definido de símbolos, tales como rectángulos, diamantes, óvalos y líneas de conexión para representar la interconexión de entidades, relaciones y sus atributos. Son un reflejo de la estructura gramatical y emplean entidades como sustantivos y relaciones como verbos.
5 - Modelo estrella: Un esquema de estrella es un tipo de esquema de base de datos relacional
que consta de una sola tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones.
Tabla de hechos: pueden almacenar observaciones o eventos, y pueden ser pedidos
de ventas, existencias, tasas de cambio, temperaturas, etc.
Tablas de dimensiones: describen entidades empresariales (las cosas que se
modelan). Las entidades pueden incluir productos, personas, lugares y conceptos, incluido el propio tiempo. La tabla más coherente de un esquema de estrella es una tabla de dimensiones de fecha.
6 - Funciones agregación: Las funciones de agregación en SQL nos permiten efectuar
operaciones sobre un conjunto de resultados, pero devolviendo un valor agregado para todos ellos. Es decir, nos permiten obtener medias, máximos, etc... Sobre un conjunto de valores. COUNT: devuelve el número total de filas seleccionadas por la consulta. MIN: devuelve el valor mínimo del campo que especifiquemos. MAX: devuelve el valor máximo del campo que especifiquemos. SUM: suma los valores del campo que especifiquemos. Sólo se puede utilizar en columnas numéricas. AVG: devuelve el valor promedio del campo que especifiquemos. Sólo se puede utilizar en columnas numéricas. GROUP BY: La sentencia GROUP BY identifica una columna seleccionada para utilizarla para agrupar resultados. Divide los datos en grupos por los valores de la columna especificada, y devuelve una fila de resultados para cada grupo.
7 - Vistas: Una vista es una tabla virtual cuyo contenido está definido por una consulta. Al igual
que una tabla, una vista consta de un conjunto de columnas y filas de datos con un nombre. Sin embargo, a menos que esté indizada, una vista no existe como conjunto de valores de datos almacenados en una base de datos, Se pueden hacer nuevas consultas sobre las vistas.
8 - COUNT: La función devuelve el número de filas de la consulta, es decir, el número de registros
que cumplen una determinada condición.
9 - Diferencia entre una bodega de datos y una base de datos transaccional:
Una base de datos transaccional esta enfocada en almacenar información Near real time o cercana al tiempo real y la bodega de datos usa arquitecturas basadas en cargas batch o cargas de información a finalizar el día; otra de las diferencias es su volumetría, las bases de datos transaccionales guardan pocos registros en sus tablas a comparación de las bodegas de datos que guardan años de historia en ellas.
10 - Tipos de datos: esto define los posibles valores que se permitirán almacenar, la forma de
guardarlos y hasta el espacio requerido para cada columna. Numéricos: enteros, reales, numeric, decimal o Money
AND: y select *from libros where (autor='Borges') and (precio<=20);
OR: y/o select *from libros where autor='Borges' or editorial='Planeta';
NOT: select * from libros where not editorial=’planeta’
ALL:
BETWEEN: trabajar intervalo de valores
IN:
12 – Subselect: Las subconsultas simples son aquellas que devuelven una única fila. Si además
devuelven una única columna, se las llama subconsultas escalares , ya que devuelven un único valor. El operador puede ser >,<,>=,<=, !=, = o IN.
SELECT nombre_empleado, paga
FROM empleados
WHERE paga <
(SELECT paga FROM empleados
WHERE nombre_empleado=’Martina’)
13 - funciones string:
Sintaxis CONCAT (string_value1, string_value2 [, string_valueN]) LTRIM (expresión_caracteres) RTRIM (expresión de caracteres) SUBSTRING (expresión, inicio, longitud) ASCII (expresión de caracteres) REPLICATE (string_expression, integer_expression) REVERSE (string_expression) SUPERIOR (expresión de caracteres) TRIM (cadena [caracteres de]) STRING_SPLIT (cadena, separador) MATERIAL (expresión de caracteres, inicio, longitud, reemplazar con expresión) REPLACE (string_expression, string_pattern, string_replacement)
14 - agregar meses a una fecha (dateadd, extract month)
----Nomenglatura ANSI (internacional palabras que todos los motores de bases de datos reconocen) select a.firstname, b.namecity from Clients a inner join Citys b on b.ID_CITY = a.ID_CITY order by b.namecity; select namecity,count (namecity) as cantidad from Citys group by namecity; select * from citys; select * from types; select * from Clients; select * from Productos; select a.firstname, b.description, c.namecity from Clients a inner join types b on a.id_type = b.id_type inner join Citys c on a.ID_CITY = c.ID_CITY where a.ID_TYPE = '2' and c.NAMECITY = 'Bogota'; ----mostrar cuantos masculinos y cuantos femeninos hay por ciudad
---PRIMERA PARTE ES UNIR LAS DOS TABLAS QUE PUEDEN CONTESTARE LA PREGUNTA INICIAL
SELECT *
FROM Clients T INNER JOIN types T ON (T1.ID_type = T2.ID_type); -----SEGUNDA PARTE ES VALIDAR QUE NO SE ME HAYA DUPLICADO LA INFORMACION AL HACER EL JOIN ---NO SE ABRIO Y SE VALIDA CON EL COUNT SELECT COUNT (*) FROM Clients T
INNER JOIN types T ON (T1.ID_type = T2.ID_type);
----TERCERA PARTE AGREGAR LA TABLA QUE HACE FALTA SELECT * FROM Clients T INNER JOIN types T ON (T1.ID_type = T2.ID_type) INNER JOIN citys T ON (T1.ID_CITY = T3.ID_City); -----CUARTA PARTE VALIDAR QUE NO SE HAYA DUPLICADO LA INFORMACION SELECT COUNT(*) FROM Clients T
SELECT t2.Description, T3.NameCity, COUNT (*) as conteo FROM Clients T INNER JOIN types T ON (T1.ID_type = T2.ID_type) INNER JOIN citys T ON (T1.ID_CITY = T3.ID_City) GROUP BY T3.NameCity,t2.Description order by T3.NameCity; SELECT * FROM Clients T INNER JOIN types T ON (T1.ID_type = T2.ID_type) INNER JOIN citys T ON (T1.ID_CITY = T3.ID_City); select id_producto, PRECIO, NOMBRE_PRODUCTO from productos where id_producto = 7777;
