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1. MySQL Workbench

¿En qué consiste?
Es una herramienta visual que permite conectarse y gestionar bases de datos MySQL.

Características:

-Diseño de bases de datos (diagramas ER).

-Exploración de tablas, relaciones y procedimientos.

-Ejecución de consultas SQL.

-Administración de usuarios y permisos.

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¿En qué consiste?

Aplicación universal para acceder y explorar estructuras de datos en diferentes sistemas de bases de datos.

Características:

-Compatible con MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLite, MongoDB, etc.

-Interfaz visual para examinar tablas, vistas, índices.

-Editor SQL con resaltado de sintaxis.

-Soporte para estructuras relacionales y NoSQL.

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3. pgAdmin

¿En qué consiste?
Herramienta oficial para acceder a bases de datos PostgreSQL.

Características:

-Navegación por esquemas, funciones, roles y tablas.

-Ejecución y análisis de consultas SQL.

-Interfaz gráfica amigable.

-Permite ver y modificar estructuras.

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4. MongoDB Compass

¿En qué consiste?
Es una interfaz visual para explorar y gestionar estructuras de datos en MongoDB (NoSQL).

Características:

-Muestra colecciones y documentos en formato JSON.

-Permite crear índices y validar esquemas.

-Soporta filtros y agregaciones sin necesidad de código.

-Ideal para datos semi-estructurados.

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5. SQL Server Management Studio (SSMS)

¿En qué consiste?
Herramienta de acceso y administración para bases de datos Microsoft SQL Server.

Características:

-Interfaz gráfica para consultar, crear y modificar estructuras.

-Editor de SQL avanzado.

-Soporte para funciones, vistas, disparadores y más.

-Diagnóstico y monitoreo de rendimiento.

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6. SQL (Structured Query Language)

¿En qué consiste?
Lenguaje estándar para consultar y manipular estructuras de datos en bases de datos relacionales.

Características:

-Sintaxis sencilla: SELECT, WHERE, JOIN, etc.

-Permite filtrar, ordenar, agrupar y unir datos.

-Compatible con MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, etc.

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7. MongoDB Query Language (MQL)

¿En qué consiste?
Lenguaje específico para consultar datos en estructuras NoSQL de MongoDB.

Características:

-Basado en sintaxis tipo JSON.

-Soporta filtros complejos, agregaciones y búsquedas anidadas.

-Permite trabajar con estructuras semi-estructuradas

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8. Apache Hive / Impala

¿En qué consiste?
Herramientas usadas en entornos Big Data para consultar grandes volúmenes de datos estructurados.

Características:

-Usa una variante de SQL.

-Ideal para análisis en Hadoop.

-Hive es más general, Impala es más rápida para consultas interactivas.

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9. Power BI / Tableau (modo consulta)

¿En qué consiste?
Plataformas de inteligencia de negocios que permiten consultar y visualizar estructuras de datos sin escribir código.

Características:

-Conectan a múltiples fuentes de datos.

-Permiten filtrar, agrupar y explorar datos visualmente.

-Soporte para gráficos, mapas y dashboards interactivos.

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https://www.youtube.com/watch?v=Dg6jGpGqN0k