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7. ¿Qué diferencias hay entre embeber y referenciar en MongoDB?

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7. ¿Qué diferencias hay entre embeber y referenciar en MongoDB?

# data[].attributes.body
Los sistemas embebidos están contenidos dentro de el mismo, los referenciados estas en documentos separados

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7. ¿Cuáles son los tipos de validaciones que podemos encontrar en MongoDB?

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7. ¿Cuáles son los tipos de validaciones que podemos encontrar en MongoDB?

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https://www.mongodb.com/docs/manual/core/schema-validation/

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Docs Home → Develop Applications → MongoDB Manual

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6.¿Cuál es la metodología más recomendada para el modelamiento de datos?

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6.¿Cuál es la metodología más recomendada para el modelamiento de datos?

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https://apiumhub.com/es/tech-blog-barcelona/principales-herramientas-modelado-datos/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Cada día se crean quintillones de bytes de datos, y este ritmo se acelera a diario. Con tanta información a nuestra disposición, cada vez es más importante para las organizaciones y empresas acceder a los datos relevantes y analizarlos para predecir resultados y mejorar los servicios. Para acceder a los datos de forma adecuada y extraer el máximo provecho de ellos, es esencial modelar los datos correctamente. El modelado de datos se convierte en algo fundamental porque permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en los datos y cumplir diversos objetivos empresariales.

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de visualización y representación de datos para su almacenamiento en un almacén de datos. El modelado en sí puede incluir diagramas, símbolos o texto para representar los datos y la forma en que se interrelacionan. Debido a la estructura que el modelado de datos impone a los datos, el proceso de modelado de datos aumenta posteriormente la coherencia en la denominación, las reglas, la semántica y la seguridad, al tiempo que mejora el análisis de los datos. El objetivo es ilustrar los tipos de datos utilizados y almacenados en el sistema, las relaciones entre estos tipos de datos, las formas en que los datos pueden agruparse y organizarse y sus formatos y atributos.

Modelos de datos

1. Modelado conceptual de datos
Comienza con el análisis de las principales necesidades de la empresa y la determinación de la relación entre las entidades más importantes. Piensa en esto como la imagen general de cómo quiere que tus datos interactúen en toda la empresa.

2. Modelado lógico de datos
Un poco más complicada que la modelización conceptual de datos, esta se centra en cómo funciona cada pieza del rompecabezas dentro de cada función empresarial específica. Se empieza a ver cómo los detalles técnicos del modelo apoyarán los objetivos de la empresa.

3. Modelado físico de datos
Se trata de un proyecto real para el diseño del modelo de datos. En esta fase, se establece con precisión cómo se implantará cada base de datos y cómo interactuarán las bases de datos, las aplicaciones y las funciones en detalle forense.

Métodos de modelado de datos

Los modelos de datos jerárquicos se organizan jerárquicamente en estructuras tipo árbol.

Los modelos de datos relacionales se organizan en relaciones mediante tablas.

Los modelos de red organizan los datos en una estructura de grafos.

Los modelos de objetos utilizan los objetos, las clases y la herencia para almacenar los datos. Se utilizan para aplicaciones complejas, así como en el sistema de gestión de archivos.

Los modelos de esquema de estrella son representaciones en forma de estrella con la tabla de hechos en el centro.

El modelo entidad-relación es útil para desarrollar un diseño conceptual para la base de datos. Este modelo es fácil de diseñar con un modelo ER construido.

Principales ventajas del modelado de datos

Los modelos de datos permiten a los desarrolladores definir reglas que controlan la calidad de los datos, lo que reduce la posibilidad de errores.

Garantiza que todos los objetos de datos requeridos por la base de datos estén representados con precisión.

Un modelo de datos ayuda a diseñar la base de datos a nivel conceptual, físico y lógico.

También es útil para identificar los datos que faltan y los redundantes.

El modelado de datos facilita a los desarrolladores, arquitectos de datos, analistas de negocio y otras partes interesadas la visualización y comprensión de las relaciones entre los datos de una base de datos o almacén de datos.

Aumenta la coherencia de la documentación y el diseño del sistema en toda la empresa.

Facilitar el mapeo de datos en toda la organización.

Mejorar la comunicación entre los desarrolladores y los equipos de inteligencia empresarial.

El modelo de datos ofrece una imagen clara de los requisitos del negocio.

Principales herramientas de modelado de datos

1. erwin Data Modeler
El software de modelado de datos número 1 del mundo. Es una galardonada herramienta de modelado de datos utilizada para encontrar, visualizar, diseñar, desplegar y estandarizar activos de datos empresariales de alta calidad. Descubra y documente cualquier dato desde cualquier lugar para conseguir coherencia, claridad y reutilización de artefactos en iniciativas de integración de datos a gran escala, gestión de datos maestros, gestión de metadatos, Big Data, inteligencia empresarial y análisis, todo ello mientras se da soporte a los esfuerzos de gobernanza e inteligencia de datos. Los modelos de datos de erwin reducen la complejidad, facilitando el diseño, el despliegue y la comprensión de las fuentes de datos para satisfacer las necesidades del negocio. erwin DM también automatiza y estandariza las tareas de diseño del modelo, incluidas las consultas complejas, para mejorar la alineación del negocio, garantizar la integridad de los datos y simplificar la integración.

2. Moon Modeler
Herramienta de modelado de datos para MongoDB, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite y GraphQL. Con esta herramienta puedes dibujar diagramas ER, crear un diagrama ER a partir de bases de datos existentes o importar un esquema GraphQL, compartir tus diagramas perfectos en formato PDF imprimible de alta calidad y previsualizar y guardar scripts SQL, código JavaScript o scripts de creación de esquemas.

3. Toad Data Modeler
Modelado de bases de datos fácil de usar y multiplataforma. Con esta herramienta podrás visualizar las estructuras de las bases de datos y comprender mejor las bases de datos y las relaciones existentes. Crea modelos de datos lógicos y físicos de alta calidad. Realiza ingeniería inversa de las estructuras de bases de datos existentes para verlas en un diagrama. Generar informes detallados en HTML, RTF o PDF. Además, puedes crear estructuras de bases de datos de calidad o realizar cambios en los modelos existentes de forma automática, y proporcionar documentación en múltiples plataformas. Construye modelos complejos de relaciones de entidades lógicas y físicas, y realice fácilmente ingeniería inversa y prospectiva de las bases de datos. Además, puedes conectar múltiples bases de datos de forma nativa y simultánea, incluyendo Oracle, SAP, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, DB2, Ingres y Microsoft Access. Sincroniza los modelos con las bases de datos existentes mediante las funciones de generación de scripts de cambio y actualización de modelos. Convierte fácilmente las estructuras de datos de una plataforma de base de datos a otra para apoyar las iniciativas de migración empresarial.

4. Vertabelo
Vertabelo te permite transformar su navegador en un modelador de bases de datos totalmente profesional. Diseña a cualquier nivel que desees. Lógico, físico, todo está ahí. Genera scripts DDL y de migración para los DBMS más populares. Además, es como Google Docs para el modelado de bases de datos. Crea, comparte y accede a tus modelos de bases de datos en cualquier momento y lugar. Es compatible con las bases de datos más populares.

¡Espero que hayas encontrado este artículo interesante! Si necesitas ayuda con el modelado de datos, ¡háznoslo saber! Somos expertos en este campo!

# data[].attributes.attachment_link.title
Herramientas de modelado de datos, ventajas y métodos | Apiumhub

# data[].attributes.attachment_link.description
Cada día se crean quintillones de bytes de datos, y este ritmo se acelera a diario. Con tanta información a nuestra disposición, cada vez es más importante para las organizaciones y empresas acceder a los datos relevantes y analizarlos para predecir resultados y mejorar los servicios.

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5.¿Cuál es la diferencia entre JSON y BSON?

# data[].attributes.subject
5.¿Cuál es la diferencia entre JSON y BSON?

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BSON contiene más tipos de datos en comparación con JSON.

# data[].attributes.body
En MongoDB, los registros de datos se almacenan como documentos BSON. Aquí, BSON significa representación binaria de documentos JSON. El documento se crea utilizando pares de campo-valor o pares clave-valor y el valor del campo puede ser de cualquier tipo BSON.

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4. ¿Qué son los documentos y colecciones?

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4. ¿Qué son los documentos y colecciones?

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Las bases de datos, las colecciones y los documentos son partes importantes de MongoDB, sin ellos no puede almacenar datos en el servidor MongoDB. Una base de datos contiene una colección, y una colección contiene documentos y los documentos contienen datos, están relacionados entre sí.

# data[].attributes.headline
Completa las lecciones de “Conceptos básicos de SQL”y “Consultas de SQL más avanzadas”.

# data[].attributes.subject
Completa las lecciones de “Conceptos básicos de SQL”y “Consultas de SQL más avanzadas”.

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3. ¿Qué significa que MongoDB tenga un esquema flexible?

# data[].attributes.subject
3. ¿Qué significa que MongoDB tenga un esquema flexible?

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Un esquema de documento es un objeto JSON que le permite definir la forma y el contenido de los documentos y los documentos incrustados en una colección. Los esquemas de documentos siguen la misma especificación de esquema JSON que la validación de documentos en el servidor MongoDB.

# data[].attributes.body
Mongoose es una librería para Node.js que nos permite escribir consultas para una base de datos de MongooDB, con características como validaciones, construcción de queries, middlewares, conversión de tipos y algunas otras, que enriquecen la funcionalidad de la base de datos.

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https://notisystem.com/mongodb-como-crear-y-configurar-una-cuenta-en-mongodb-atlas/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Antes de empezar la configuración debemos de entender que es MongoDB Atlas, que ventajas y características nos ofrece a comparación de tenerlo en modo local.

MongoDB Atlas es la base de datos como servicio que permite implementar, utilizar y escalar una base de datos de MongoDB con tan solo unos pocos clics.

Las características que ofrece MongoDb Atlas son:

Automatización: la manera más fácil de crear, lanzar y escalar aplicaciones en MongoDB.

Flexibilidad: La única base de datos como servicio con tofo lo necesario para las aplicaciones modernas.

Seguridad: disponible varios niveles de seguridad.

Escalabilidad: gran escalabilidad sin interumpir la actividad.

Alta disponibilidad: implementaciones con tolerancia a errores y autoreparación predeterminadas.

Alto rendimiento: el rendimiento necesario para las cargas de trabajo más exigentes.

Ejecución

Puesta en marcha de un clúster en segundos.

Implementaciones replicadas y sin interrupción.

Total escalabilidad: escalado horizontal o vertical en tan solo unos clics y sin interrumpir la actividad.

Revisiones automáticas y actualizaciones simplificadas para las nuevas funciones de MongoDB.

Protección y seguridad

Autenticación y cifrado.

Copias de seguridad continuas con recuperación en un punto en el tiempo.

Supervición detallada y alertas personalizadas.

Libertad de movimiento

Modelo de planes de precio según demanda: se factura por hora.

Compatible con diferentes tipos de de servicios de nube (AWS, GCP, Azure).

Parte de un paquete de productos y servicios para todas las fases de la aplicación.

La configuración se realizará desde una cuenta free, MongoDb Atlas tambien ofrece una versión de pago.

Nos dirigimos a la página oficial de MongoDB y seleccionamos y nos registramos con un correo.

Una vez puesto los datos y haber presionado en el botón " Get started free" nos redireccionará a la siguiente ventana donde nos muestra lo que tendrá nuestro clúster.

Continuamos dando clic en Create clúster.

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Mongodb - ¿Como crear y configurar una cuenta en mongodb atlas? -

# data[].attributes.attachment_link.description
Te pueden interesar✔ Apoyos Económicos Te puede interesar✔ Inscripciones del 1 al 25 de Enero Enlace Patrocinado 💰APOYO de 500 MIL 💰 BONO MADRE SOLTERA👩‍👧‍👧 MI CASA YA 2023 ✅ Antes de empezar la configuración debemos de entender que es MongoDB Atlas, que ventajas y características nos ofrece a comparación de tenerlo en modo local.

# data[].attributes.body
MongoDB Atlas es un servicio de Cloud Database (o Base de Datos en la Nube), que te permite crear y administrar tu BBDD Mongo desde cualquier lugar del mundo, a través de su plataforma.

Además, MongoDB Atlas no solo está orientado a ser accesible desde el navegador, sino que, fue desarrollado con el objetivo de aliviar el trabajo de los desarrolladores, al quitarles la necesidad de instalar y administrar entornos de BBDD, los que a veces pueden ser lentos y engorrosos.

# data[].attributes.headline
UPDATE: Actualiza o modifica los registros de una tabla dependiendo de la condición que especifiquemos.

# data[].attributes.subject
UPDATE: Actualiza o modifica los registros de una tabla dependiendo de la condición que especifiquemos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La sentencia UPDATE es una sentencia SQL que pertenece al grupo DML(Data Manipulation Language) "Lenguaje de manipulación de datos en español " la cual nos permite actualizar o modificar los registros de una tabla dependiendo de la condición que especifiquemos.
↡ Ejemplos desarrollados al final ↡ Sintaxis:
UPDATE Nombre_tabla SET Nombre_campo = ValorWHERE condición1, condición2,...

DONDE:

Consideraciones a tener en cuenta

Si no se especifica la cláusula WHERE dentro de la sentencia se actualizará toda la columna de datos.

Cuando el tipo de dato es diferente al de la columna que se que quiere actualizar, la consulta retornará un mensaje de error.

Al infringir una restricción de clave primaria durante la actualización de datos la consulta retornará un mensaje de error.

Al actualizar tablas con grandes volúmenes de datos el rendimiento de la base de datos puede verse afectado durante la actualización.

Si se desea actualizar una o más tablas se puede combinar con la sentencia SELECT.

Sentencia UPDATE combinada con sentencia SELECT

Cuando necesitamos actualizar una o más tablas o necesitamos poner varias condiciones, se debe combinar la sentencia UPDATE con la sentencia SELECT. Este es un proceso que debe realizarse con cuidado ya que si la sentencia SELECT está mal creada, como resultado la actualización de datos también estará incorrecta.
Ejemplo:
UPDATE VEN  SET VEN.TOTAL = VEN.SUBTOTAL + VEN.IMPUESTOFROM VENTASDETALLE VENINNER JOIN PRODUCTOS PRO  ON (VEN.ProductoID = PRO.ProductoID)WHERE PRO.Precio > 0

CASOS DESARROLLADOS
TABLA VENTAS
Caso desarrollado #1

Actualizar el valor de la columna DESCUENTO = 20 de todos los registros que tengan DESCUENTO=0 y volver a calcular el TOTAL de esos registros, la columna TOTAL deberá ser igual a TOTAL = SUBTOTAL + IMPUESTO - DESCUENTO.

Código SQL "

UPDATE VENTAS  SET DESCUENTO = 20, TOTAL=SUBTOTAL+IMPUESTO-DESCUENTOWHERE DESCUENTO=0

Resultado "

# data[].attributes.attachment_link.title
▷ SQL - LA SENTENCIA UPDATE | CODIGO SQL

# data[].attributes.attachment_link.description
La sentencia UPDATE es una sentencia SQL que pertenece al grupo DML(Data Manipulation Language) "Lenguaje de manipulación de datos en español " la cual nos permite actualizar o modificar los registros de una tabla dependiendo de la condición que especifiquemos. ↡ Ejemplos desarrollados al final ↡ Sintaxis: UPDATE Nombre_tabla SET Nombre_campo = ValorWHERE condición1, condición2,...

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INSERT: Esta sentencia nos ayuda a insertar o ingresar filas de datos en las tablas de nuestra base de datos.

# data[].attributes.subject
INSERT: Esta sentencia nos ayuda a insertar o ingresar filas de datos en las tablas de nuestra base de datos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La sentencia Insert es una sentencia SQL que pertenece al grupo DML(Data Manipulation Language) "Lenguaje de manipulación de datos en español " la cual nos permite insertar o ingresar filas de datos en las tablas de nuestra base de datos.
↡ Ejemplos desarrollados al final ↡ Sintaxis:
INSERT INTO mi_tabla(campo1,campo2,campo3,...)VALUES (valor1,valor2,valor3,...)
Donde:

Campo: Son los nombres de los campos que se van a insertar.

Valor: Los valores que se van a insertar.

Los valores que se van a insertar deben estar en el mismo orden y ser del mismo tipo de la tabla.

Consideraciones al insertar una fila

Si necesita actualizar una fila de datos insertada en una tabla, es necesario usar la sentencia UPDATE.

Si ha creado una clave primaria en una tabla y trata de INSERTAR una fila de datos con un valor que ya se encuentra registrado, el motor de base de datos le arrojará un error

Si necesita insertar varios registros de otra tabla con alguna condición se debe combinar con la SENTENCIA SELECT.

Si existe un campo AUTONUMÉRICO creado en la tabla que deseamos INSERTAR, ese campo no deberá ser especificado en la sentencia insert porque nos arrojará un mensaje de error.

Ejemplos sentencia Insert
TABLA DIRECCIONES_RESTAURANTES
Caso desarrollado #1

Insertar 2 direcciones a la tabla DIRECCIONES_RESTAURANTES.

CODIGO SQL "

INSERT INTO DIRECCIONES_RESTAURANTESVALUES (6,'CALLE DECIMA Y LA OCTAVA','2452120','098745'), (6,'CALLE DECIMA Y LA OCTAVA','2452120','098745')

NOTA: Cuando solo se especifica los valores a insertar mas no las columnas , los valores deben ir en el orden y el tipo correcto como estén definidos en la tabla.

RESULTADO "

Caso desarrollado #2

Insertar 3 direcciones a la tabla DIRECCIONES_RESTAURANTES pero solamente especificar el ID y la Dirección sin el Teléfono ni el Código postal.

CODIGO SQL "

INSERT INTO DIRECCIONES_RESTAURANTES (ID, Direccion)VALUES (8,'AV PRIMERA Y VICTOR EMILIO'), (9,'AV BOLIVAR Y LA NOVENA'), (10,'LIBERTADOR Y LA CUARTA')

NOTA: Cuando al insertar no se especifican todos los campos de un registro, esos campos se insertarán con valor NULL a menos que se especifique un valor por defecto.

RESULTADO "

Sentencia Insert Into Select

Cuando necesitemos insertar filas de datos en una tabla pero tomando valores de otra tabla y con ciertas condiciones, tenemos que hacer uso de la sentencia INSERT INTO SELECT, para poder hacer esto debemos realizar la siguiente sintaxis:

Sintaxis:

INSERT INTO mi_tabla(campo1,campo2,campo3,...)SELECT campo1, campo2, campo3 FROM otra_tablaWHERE condición1, condición2,...

NOTA: Los campos recuperados con la sentencia SELECT deben ser del mismo tipo que el campo a insertar y estar en el mismo orden que se especificaron en el insert.

Caso desarrollado #3

Creamos una Tabla llamada DIRECCIONES_2 y la llenamos con la mismos datos que la tabla DIRECCIONES_RESTAURANTES.

CODIGO SQL "

CREATE TABLE DIRECCIONES_2( ID INT NOT NULL, DIRECCION CHAR(250), TELEFONO CHAR(10), CODIGO_POSTAL CHAR(10) )

CODIGO_POSTAL,TELEFONO, DIRECCION, ID
INSERT INTO DIRECCIONES_2(CODIGO_POSTAL,TELEFONO, DIRECCION, ID)SELECT FROM DIRECCIONES_RESTAURANTES

NOTA: Como observamos en la sentencia anterior, debemos colocar los campos en el mismo orden tanto en el INSERT INTO como en el SELECT.

# data[].attributes.attachment_link.title
▷ LENGUAJE SQL - SENTENCIA INSERT | CODIGO SQL

# data[].attributes.attachment_link.description
La sentencia Insert es una sentencia SQL que pertenece al grupo DML(Data Manipulation Language) "Lenguaje de manipulación de datos en español " la cual nos permite insertar o ingresar filas de datos en las tablas de nuestra base de datos. ↡ Ejemplos desarrollados al final ↡ Sintaxis: INSERT INTO mi_tabla(campo1,campo2,campo3,...)VALUES (valor1,valor2,valor3,...)

# data[].attributes.headline
SELECT: Permite recuperar información de una o más tablas en la base de datos, dependiendo de las condiciones que especifiquemos.

# data[].attributes.subject
SELECT: Permite recuperar información de una o más tablas en la base de datos, dependiendo de las condiciones que especifiquemos.

# data[].attributes.attachment_link.description
La sentencia Select es una sentencia SQL que pertenece al grupo DML(Data Manipulation Language) «Lenguaje de manipulación de datos en español » la cual nos...

# data[].attributes.headline
DELETE: Elimina todos los registros de una tabla.

# data[].attributes.subject
DELETE: Elimina todos los registros de una tabla.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Una de las sentencias SQL más importantes es SELECT, ya que permite realizar consultas sobre los datos almacenados en la base de datos.

Sintaxis SQL SELECT

SELECT * FROM nombretabla

SELECT columna1, columna2 FROM nombretabla

Para los ejemplos, tendremos la siguiente tabla de personas denominada "personas"

Estos son los datos almacenados en la tabla "personas"

Si queremos consultar todos los datos de la tabla "personas"

SELECT * FROM personas

Este será el resultado:

Si queremos consulta todos los nombres y primer apellido de todas las personas

SELECT nombre, apellido1 FROM personas

Este será el resultado:

Copyright © 2012 11sql.com Todos los derechos reservados.

# data[].attributes.attachment_link.description
Una de las sentencias SQL más importantes es SELECT, ya que permite realizar consultas sobre los datos almacenados en la base de datos.

# data[].attributes.headline
Manipulación de Base de Datos:DML (Data Manipulation Language)

# data[].attributes.subject
Manipulación de Base de Datos:DML (Data Manipulation Language)

# data[].attributes.body
las sentencias DML (Data Manipulation Language)«Lenguaje de Manipulación de Datos» me permiten manipular, consultar, eliminar los datos o registros de las tablas. De las cuales mencionamos las siguientes:

# data[].attributes.body
En este ejemplo se vacía una tabla de inventario sin utilizar sin tener en cuenta los desencadenantes existentes y se devuelve su espacio asignado.

# data[].attributes.body
La sentencia TRUNCATE suprime todas las filas de una tabla.

# data[].attributes.headline
Eliminar la tabla PAISES de la base de datos

# data[].attributes.subject
Eliminar la tabla PAISES de la base de datos

# data[].attributes.body
La sentencia ALTER permite modificar la estructura de los objetos dentro de mi base de datos en este caso para modificar la longitud el campo NOMBRE_PAIS la usamos junto a la variante ALTER COLUMN nombre_campo tipo_campo(longitud del campo).

# data[].attributes.body
pero la longitud del campo NOMBRE_PAIS es de 10 caracteres y existen países donde el nombre tiene mas de 10 caracteres para resolver esto tenemos que hacer uso de la sentencia ALTER .

# data[].attributes.body
Crear la tabla PAISES donde me permita identificar a cada país como único , y donde pueda registrar el nombre, capital, moneda, población de cada país.

# data[].attributes.body
La sentencia DROP me permite eliminar objetos de la base de datos.

# data[].attributes.body
Esta sentencia me permite modificar objetos de la base de datos, cambiar atributos, cambiar nombres.

# data[].attributes.body
La sentencia CREATE permite crear objetos dentro de la base de datos, los objetos que podemos crear los listamos a continuación:

Procedimientos almacenados

Tablas

Bases de datos

Desencadenadores

Funciones

Vistas, Índices entre otros.

# data[].attributes.body
Las sentencias DDL (Data Definition Language) «Lenguaje de Definición de Datos» Son sentencias que nos permiten definir, alterar, modificar objetos dentro de mi base de datos

# data[].attributes.headline
Manipulación de Base de Datos:DDL (Data Definition Language)

# data[].attributes.subject
Manipulación de Base de Datos:DDL (Data Definition Language)

# data[].attributes.body
Sea cual sea la aplicación que estemos utilizando, en un computador de escritorio o un móvil, en una red de área local o en Internet, incluso cualquier página web, es muy probable que la información que dicha aplicación maneje sea guardada en alguna base de datos relacional cuyo lenguaje es el SQL. El 90% de las bases de datos utilizan SQL como lenguaje.

# data[].attributes.headline
Un modelo relacional consiste en representar datos por medio de tablas relacionadas cuyas filas se llaman tuplas y las columnas variables, conformando así una base de datos

# data[].attributes.subject
Un modelo relacional consiste en representar datos por medio de tablas relacionadas cuyas filas se llaman tuplas y las columnas variables, conformando así una base de datos

# data[].attributes.body
SQL (Structured Query Language ) es un lenguaje que nos permite administrar y extraer información de bases de datos en forma sencilla, desde que nació hasta hoy, se convirtió en el estándar que la mayoría de fabricantes de software de bases de datos ha adoptado, de esta forma los gigantes de esta industria como Microsoft, Oracle, IBM, MySQL, etc. lo han incorporado a sus productos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
SQL (Structured Query Language ) es un lenguaje que nos permite administrar y extraer información de bases de datos en forma sencilla, desde que nació hasta hoy, se convirtió en el estándar que la mayoría de fabricantes de software de bases de datos ha adoptado, de esta forma los gigantes de esta industria como Microsoft, Oracle, IBM, MySQL, etc. lo han incorporado a sus productos.

Sea cual sea la aplicación que estemos utilizando, en un computador de escritorio o un móvil, en una red de área local o en Internet, incluso cualquier página web, es muy probable que la información que dicha aplicación maneje sea guardada en alguna base de datos relacional cuyo lenguaje es el SQL. El 90% de las bases de datos utilizan SQL como lenguaje.

Ahora bien, porqué es importante aprender SQL:

Todas las empresas tienen aplicaciones desarrolladas sobre bases de datos SQL, ya sea su software de gestión (ERP) como puede ser SAP o su aplicación de manejo de relaciones con los clientes (CRM) como puede ser SalesForce y también sus sitios web o Apps móviles.

Sea cual sea tu lenguaje de programación favorito (PHP, Python, C++, Java, etc.), en algún momento debes administrar y extraer información de la base de datos del sistema, y es allí donde todos los lenguajes se integran con SQL para estas tareas. SQL no es un lenguaje más, es el lenguaje con el que completas tus conocimientos de programación.

Aún si no eres informático, los Contadores, Marketineros, Economistas, Estadísticos, Auditores, Abogados, Ingenieros, etc. necesitan extraer información de diferentes bases de datos. Ya muchos han comprendido que la clave para estas tareas es aprender SQL. Hoy los datos son petróleo, y con SQL puedes acceder fácilmente a ellos desde por ejemplo una planilla Excel, conectándolo a las bases de datos y así obtener la información que necesitas sin necesidad de programar una nueva aplicación o depender del área de Sistemas.

Con SQL podrás responder cualquier pregunta que hagas sobre tus datos, por ejemplo: ¿Cuál es el monto de las ventas del mes pasado?, ¿Cuál es el saldo promedio de la cuenta contable Moneda Extranjera en los últimos 12 meses?, ¿Cuánto aumentó el gasto en publicidad durante el último semestre? Sea cual sea el área donde trabajes, te será de mucha utilidad, dado que puedes transformar tus preguntas en el lenguaje que entiende tu base de datos.

SQL es una buena forma de introducirte a los lenguajes informáticos, es fácil de aprender, es global, es muy bien recompensado a nivel laboral, es estable y no es una moda, se mantiene vigente año tras año.

Con el auge de nuevas disciplinas como el Big Data, Business Intelligence, Data Science, etc. el manejo de bases de datos en general y el SQL en particular se ha vuelto cada vez más necesario en equipos multidisciplinarios de trabajo.

Curso Transact SQL

Básico - Intermedio - Avanzado

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SQL: Qué es y porqué debes aprenderlo - La Escuela del SQL

# data[].attributes.attachment_link.description
SQL (Structured Query Language ) es un lenguaje que nos permite administrar y extraer información de bases de datos en forma sencilla, desde que nació hasta hoy, se convirtió en el estándar que la mayoría de fabricantes de software de bases de datos ha adoptado, de esta forma los gigantes de esta industria como Microsoft, Oracle, IBM, MySQL, etc.

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Organizar el diagrama ER de una forma lógica para aumentar la comprensión. El propósito principal de los diagramas de entidad-relación es modelar una base de datos compleja, por lo que es esencial aprender cómo crear diagramas ER simples y lógicos.
Lucidchart es una herramienta gratuita que te permite diagramar tu base de datos en línea y es gratis al registrarte. Registrarse es simple y puedes empezar a diagramar tus bases de datos de inmediato.

# data[].attributes.headline
3. Agrega atributos: Los atributos muestran características específicas de una entidad, detallando qué información es importante para el modelo.

# data[].attributes.subject
3. Agrega atributos: Los atributos muestran características específicas de una entidad, detallando qué información es importante para el modelo.

# data[].attributes.body
En un diagrama ER, los atributos son necesarios para modelar qué características se incluirán con cada entidad. Los atributos como “Número ID”, “Nombre” y “SKU” son atributos comunes.

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2. Identifica las relaciones: Las relaciones resaltan cómo las entidades interactúan entre sí.

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2. Identifica las relaciones: Las relaciones resaltan cómo las entidades interactúan entre sí.

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Las relaciones generalmente son verbos como “compra”, “contiene” o “hace”. En nuestro ejemplo, las relaciones “Se registra para” y “Enseña” explican de forma efectiva las interacciones entre las tres entidades

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1. Determina las entidades: Las entidades generalmente son sustantivos como auto, banco, estudiante o producto.

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1. Determina las entidades: Las entidades generalmente son sustantivos como auto, banco, estudiante o producto.

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En un diagrama ER, las entidades son las partes más importantes. Para continuar, crearemos un diagrama ER conceptual de un sistema simple en el cual un estudiante se registra para un curso que es impartido por un profesor. En este ejemplo, las tres entidades son “Estudiante”, “Curso” y “Profesor”

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¿Cuáles son los pasos para crear un modelo entidad - relación?

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¿Cuáles son los pasos para crear un modelo entidad - relación?

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https://www.lucidchart.com/pages/es/como-hacer-un-diagrama-entidad-relacion

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Los ERD pueden verse confusos, pero no son tan complejos como parecen. Los diagramas entidad-relación se pueden generar fácilmente con las figuras incluidas en una cuenta Lucidchart gratuita. ¡Sigue los pasos descritos a continuación para comenzar a crear diagramas!

2 minutos de lectura

¿Deseas crear tu propio ERD? Prueba Lucidchart. Es rápido, sencillo y totalmente gratis.

Identificar los componentes

Los diagramas de entidad-relación son increíblemente útiles y tú mismo puedes crear uno fácilmente siguiendo estos pasos simples.

1. Determina las entidades: Las entidades generalmente son sustantivos como auto, banco, estudiante o producto.

En un diagrama ER, las entidades son las partes más importantes. Para continuar, crearemos un diagrama ER conceptual de un sistema simple en el cual un estudiante se registra para un curso que es impartido por un profesor. Echa un vistazo a este increíble tutorial para estudiar las Figuras de diagramas ER. En este ejemplo, las tres entidades son "Estudiante", "Curso" y "Profesor".

2. Identifica las relaciones: Las relaciones resaltan cómo las entidades interactúan entre sí.

Las relaciones generalmente son verbos como "compra", "contiene" o "hace". En nuestro ejemplo, las relaciones "Se registra para" y "Enseña" explican de forma efectiva las interacciones entre las tres entidades.

3. Agrega atributos: Los atributos muestran características específicas de una entidad, detallando qué información es importante para el modelo.

En un diagrama ER, los atributos son necesarios para modelar qué características se incluirán con cada entidad. Los atributos como "Número ID", "Nombre" y "SKU" son atributos comunes.

4. Completa el diagrama

Es increíblemente importante organizar el diagrama ER de una forma lógica para aumentar la comprensión. El propósito principal de los diagramas de entidad-relación es modelar una base de datos compleja, por lo que es esencial aprender cómo crear diagramas ER simples y lógicos.

Cómo crear un diagrama ER

Lucidchart es una herramienta gratuita que te permite diagramar tu base de datos en línea y es gratis al registrarte. Registrarse es simple y puedes empezar a diagramar tus bases de datos de inmediato.

Habilita bibliotecas de figuras de diagramas ER

En un documento nuevo, asegúrate de que las bibliotecas de figuras de entidad-relación estén activadas haciendo clic en el botón "+ Figuras" que se encuentra en el menú izquierdo.

Arrastra y suelta figuras

Una vez que hayas activado las figuras de entidad-relación, agrega figuras al lienzo haciendo clic en la figura deseada y soltándola en el lugar que quieras.

Conecta figuras

Después de colocar las figuras apropiadas en el lienzo, conéctalas arrastrando desde los puntos rojos en los bordes de las figuras. Luego, puedes cambiar la punta de la línea en la barra de herramientas arriba del lienzo.

# data[].attributes.attachment_link.description
Los ERD pueden verse confusos, pero no son tan complejos como parecen. Los diagramas entidad-relación se pueden generar fácilmente con las figuras incluidas en una cuenta Lucidchart gratuita. ¡Sigue los pasos descritos a continuación para comenzar a crear diagramas!

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Todos los datos se representan conceptualmente como una disposición ordenada de datos en filas y columnas, llamada relación o tabla.

– Cada tabla debe tener un encabezado y un cuerpo. El encabezado es simplemente la lista de columnas. El cuerpo es el conjunto de datos que llena la tabla, organizado en filas.

– Todos los valores son escalares. Es decir, en cualquier posición dada de fila/columna en la tabla, hay solo un valor único.
https://www.lifeder.com/modelo-relacional-base-datos/

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Diseño de Base de Datos Relacionales

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es un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) no relacionales de código abierto que emplea documentos flexibles en lugar de tablas y columnas para procesar y almacenar diversos tipos de datos

https://www.ibm.com/es-es/cloud/learn/mongodb

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Esta guía explora las funciones y ventajas de usar MongoDB como parte de la solución de gestión de base de datos de su empresa.

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los procesos principales que tienen lugar en un entorno MySQL son los mismos, y son:

1. MySQL crea una base de datos para almacenar y manipular datos, definiendo la relación de cada tabla.

2. Los clientes pueden realizar solicitudes escribiendo instrucciones SQL específicas en MySQL.

3. La aplicación del servidor responderá con la información solicitada y esta aparecerá frente a los clientes.

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https://www.hostinger.mx/tutoriales/que-es-mysql

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Si quieres aprender sobre terminología técnica fácilmente, sin frustraciones, has llegado al lugar correcto. Hacemos que el alojamiento web sea fácil, y también hacemos todo lo posible para explicarlo en castellano simple. Entonces, ¿qué es MySQL? Vamos a verlo.
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¿Qué es MySQL?

Primero lo primero, tienes que saber cómo pronunciarlo: MY-ES-KYU-EL' [maɪˌɛsˌkjuːˈɛl]. Una compañía sueca llamada MySQL AB originalmente desarrolló MySQL en 1994. La compañía de tecnología de los Estados Unidos Sun Microsystems luego tomó el control por completo cuando compró MySQL AB en el 2008. El gigante de la tecnología estadounidense Oracle adquirió Sun Microsystems en el 2010, y MySQL ha sido propiedad de Oracle desde entonces.

En cuanto a la definición general, MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto (RDBMS, por sus siglas en inglés) con un modelo cliente-servidor. RDBMS es un software o servicio utilizado para crear y administrar bases de datos basadas en un modelo relacional. Ahora, echemos un vistazo más de cerca a cada término:

Base de datos

Una base de datos es simplemente una colección de datos estructurados. Imagina que te tomas una selfie: presionas un botón y capturas una imagen de ti mismo. Tu foto es información y la galería de tu teléfono es la base de datos. Una base de datos es un lugar en el que los datos son almacenados y organizados. La palabra "relacional" significa que los datos almacenados en el conjunto de datos son organizados en forma de tablas. Cada tabla se relaciona de alguna manera. Si el software no es compatible con el modelo de datos relacionales, simplemente se llama DBMS.

Código abierto

Código abierto significa que eres libre de usarlo y modificarlo. Cualquiera puede instalar el software. También puedes aprender y personalizar el código fuente para que se adapte mejor a tus necesidades. Sin embargo, la GPL ( licencia pública de GNU) determina lo que puedes hacer según las condiciones. La versión con licencia comercial está disponible si necesitas una propiedad más flexible y un soporte avanzado.

Modelo cliente-servidor

Las computadoras que tienen instalado y ejecutan el software RDBMS se llaman clientes. Siempre que necesitan acceder a los datos, se conectan al servidor RDBMS. Esa es la parte "cliente-servidor".

MySQL es una de las muchas opciones de software RDBMS. Suele pensarse que RDBMS y MySQL son lo mismo debido a la popularidad de MySQL. Para nombrar algunas aplicaciones web grandes como Facebook, Twitter, YouTube, Google y Yahoo!, todas usan MySQL para el almacenamiento de datos. Aunque inicialmente se creó para un uso limitado, ahora es compatible con muchas plataformas de computación importantes como Linux, macOS, Microsoft Windows y Ubuntu.

SQL

MySQL y SQL no son lo mismo. Ten en cuenta que MySQL es una de las marcas más populares de software RDBMS, que implementa un modelo cliente-servidor. Entonces, ¿cómo se comunican el cliente y el servidor en un entorno RDBMS? Utilizan un lenguaje específico del dominio: lenguaje de consulta estructurado (SQL, Structured Query Language). Cuando veas otros nombres que contienen SQL, como PostgreSQL y el servidor Microsoft SQL, es muy probable que sean marcas que también utilizan la sintaxis SQL. El software RDBMS a menudo se escribe en otros lenguajes de programación, pero siempre usa SQL como lenguaje principal para interactuar con la base de datos. MySQL como tal está escrito en C y C ++. Pasa como con los países sudamericanos, todos son geográficamente diferentes y tienen historias diferentes, pero todos hablan principalmente español.

El científico informático Ted Codd desarrolló SQL a principios de la década de 1970 con un modelo relacional basado en IBM. Se volvió más común en 1974 y reemplazó rápidamente a lenguajes similares, por entonces obsoletos, ISAM y VISAM.

Dejando de lado la historia, SQL le dice al servidor qué hacer con los datos. Es similar a tu contraseña o código de WordPress. Lo ingresas en el sistema para obtener acceso al área del panel de control. En este caso, las declaraciones de SQL pueden indicarle al servidor que realice ciertas operaciones:

Consulta de datos: solicitar información específica de la base de datos existente.

Manipulación de datos: agregar, eliminar, cambiar, ordenar y otras operaciones para modificar los datos, los valores o los elementos visuales.

Identidad de datos: definir tipos de datos, por ejemplo, cambiar datos numéricos a números enteros. Esto también incluye la definición de un esquema o la relación de cada tabla en la base de datos.

Control de acceso a los datos: proporcionar técnicas de seguridad para proteger los datos, lo que incluye decidir quién puede ver o usar cualquier información almacenada en la base de datos.

¿Cómo funciona MySQL?

La imagen explica la estructura básica cliente-servidor. Uno o más dispositivos (clientes) se conectan a un servidor a través de una red específica. Cada cliente puede realizar una solicitud desde la interfaz gráfica de usuario (GUI) en sus pantallas, y el servidor producirá el output deseado, siempre que ambas partes entiendan la instrucción. Sin meternos demasiado a fondo en temas técnicos, los procesos principales que tienen lugar en un entorno MySQL son los mismos, y son:

1. MySQL crea una base de datos para almacenar y manipular datos, definiendo la relación de cada tabla.

2. Los clientes pueden realizar solicitudes escribiendo instrucciones SQL específicas en MySQL.

3. La aplicación del servidor responderá con la información solicitada y esta aparecerá frente a los clientes.

Y eso es prácticamente todo. Desde el lado de los clientes, generalmente enfatizan qué GUI de MySQL usar. Cuanto más ligera y fácil de usar sea la GUI, más rápidas y fáciles serán sus actividades de administración de datos. Algunas de las GUI de MySQL más populares son MySQL WorkBench, SequelPro, DBVisualizer y Navicat DB Admin Tool. Algunas de ellas son gratuitas, mientras que otras son comerciales, otras son exclusivamente para macOS y otras son compatibles con los principales sistemas operativos. Los clientes deben elegir la GUI en función de sus necesidades. Para la administración de bases de datos web, incluido un sitio de WordPress, la opción más obvia es phpMyAdmin.

¿Por qué MySQL es tan popular?

MySQL no es el único (R)DBMS que hay en el mercado, pero es uno de los más populares y solo está por detrás de Oracle Database cuando se califica utilizando parámetros críticos como la cantidad de menciones en los resultados de búsqueda, los perfiles profesionales en LinkedIn y la frecuencia de discusiones técnicas en foros de internet. El hecho de que muchos de los principales gigantes de la tecnología confíen en él refuerza aún más esta merecida posición. ¿Por qué? Aquí están las razones:

Flexible y fácil de usar

Puedes modificar el código fuente para satisfacer tus propias expectativas, y no tienes que pagar nada por este nivel de libertad, incluidas las opciones de actualización a la versión comercial avanzada. El proceso de instalación es relativamente simple y no debería durar más de 30 minutos.

Alto rendimiento

Un amplio compendio de servidores de clúster respalda a MySQL. Ya sea que estés almacenando enormes cantidades de datos de e-Commerce grandes o realizando actividades intensas de inteligencia de negocios, MySQL puede ayudarte sin problemas con una velocidad óptima.

Un estándar de la industria

Las industrias han estado usando MySQL durante años, lo que significa que hay abundantes recursos para desarrolladores calificados. Los usuarios de MySQL pueden esperar un rápido desarrollo del software y trabajadores freelance expertos dispuestos a trabajar.

Seguro

Tus datos deberían ser la principal preocupación al elegir el software RDBMS correcto. Con su sistema de privilegios de acceso y la administración de cuentas de usuario, MySQL establece un alto estándar de seguridad. La verificación basada en el host y el cifrado de contraseña están disponibles.

¿Todavía queda algo por clarificar? Escríbelo en los comentarios a continuación o explora más sobre nuestra configuración de MySQL aquí en Hostinger.

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¿Qué es MySQL? Explicación detallada para principiantes

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Si quieres aprender sobre terminología técnica fácilmente, sin frustraciones, has llegado al lugar correcto. Hacemos que el alojamiento web sea fácil, y también hacemos todo lo posible para explicarlo en castellano simple. Entonces, ¿qué es MySQL? Vamos a verlo. Descarga Glosario Completo de Desarrollo Web Primero lo primero, tienes que saber cómo pronunciarlo: MY-ES-KYU-EL' [maɪˌɛsˌkjuːˈɛl].

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Código abierto significa que eres libre de usarlo y modificarlo. Cualquiera puede instalar el software.

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Código abierto significa que eres libre de usarlo y modificarlo. Cualquiera puede instalar el software.

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MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto (RDBMS, por sus siglas en inglés) con un modelo cliente-servidor. RDBMS es un software o servicio utilizado para crear y administrar bases de datos basadas en un modelo relacional.

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Oracle es un database management system utilizado principalmente por las grandes empresas para que puedan controlar y gestionar una gran cantidad de contenidos desde un solo archivo.

Así se consigue minimizar el riesgo de pérdida de información, además de reducir costes. Entre sus acciones se pueden destacar las siguientes: soporte de transacciones, estabilidad y soporte multiplataforma de Windows, Linux, Mac OS X, Unix y BDS.

Las principales características de Oracle son las siguientes:

●     Control de acceso, al usar tecnología avanzada que vigila quién accede a los datos.

●     Se trata de una herramienta cómoda de utilizar, puesto que es muy intuitiva.

●     Gestión segura de la protección de los datos, además de las copias de seguridad.

●     Pueden visualizarse los datos de consulta en tablas con el formato de filas y columnas con la vista materializada.

También es posible compartir la información almacenada, que puede consultarse a través de distintas aplicaciones. Otro de sus beneficios es que su lenguaje de diseño (PL/SQL) permite la aplicación de diseños “activos” adaptables a las necesidades de la empresa en un momento determinado.

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Microsoft SQL Server es una herramienta para la gestión de bases de datos cuyo principal lenguaje de consulta es Transact-SQL, una aplicación de las normas ANSI/ISO estándar Structured Query Language (SQL).
Algunas de sus características son las siguientes:

●     Soporte de transacciones.

●     Escalabilidad, estabilidad y seguridad.

●     Soporta procedimientos almacenados.

●     Incluye un potente entorno gráfico de administración que permite el uso de comandos DDL y DML gráficamente.

●     Permite trabajar en modo cliente-servidor, donde la información y datos se alojan en el servidor y las terminales o clientes de la red sólo acceden a la información.

●     Permite administrar información de otros servidores de datos.

Microsoft SQL Server es uno de los principales sistemas de gestión de base de datos del mercado, dispone de un amplio abanico de aplicaciones de software destinados a la inteligencia empresarial y analítica de mercado.

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MySQL es un SGBD que está escrito en C y C++ y, además, está provisto de un analizador sintáctico de SQL basado en Yacc con un tokenizador (escáner léxico) propio. Además, el sistema de gestión de bases de datos se destaca por su amplio soporte de sistemas operativos.

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En la actualidad hay gestores de bases de datos que cumplen un modelo para acceder a la misma de modo más sencillo, con lenguajes de consulta que permiten generar informes, analizar, garantizar la seguridad y la integridad de los datos.

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En pocas palabras, el gestor de base de datos controla cualquier operación ejecutada por el usuario contra la BBDD. Para desarrollar esta función, es normal que se requieran herramientas específicas, como por ejemplo sistemas de búsqueda y de generación de informes, así como distintas aplicaciones

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Qué es un sistema gestor de base de datos (SGBD):

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Qué es un sistema gestor de base de datos (SGBD):

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Un sistema gestor de base de datos  o Database Management System (DBMS) es un conjunto de programas invisibles para el usuario final con el que se administra y gestiona la información que incluye una base de datos.

Los gestores de datos o gestores de base de datos permiten administrar todo acceso a la base de datos, pues tienen el objetivo de servir de interfaz entre esta, el usuario y las aplicaciones.

Entre sus funciones se encuentran la de permitir a los usuarios de negocio almacenar la información, modificar datos y acceder a los activos de conocimiento de la organización. Asimismo, el gestor de base de datos también se ocupa de realizar consultas y hacer análisis para generar informes.

Además, los sistemas de gestión de base de datos pueden entenderse como una colección de datos interrelacionados, estructurados y organizados en el ecosistema formado por dicho conjunto de programas que acceden a ellos y facilitan su gestión.

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¿Cuáles son las principales diferencias entre bases de datos relacionadas y no relacionadas?

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¿Cuáles son las principales diferencias entre bases de datos relacionadas y no relacionadas?

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1. En las bases de datos relacionales, los datos se guardan en tablas siguiendo un patrón preciso que cada dato debe seguir para poder ser guardado;

2. Sin embargo, en las bases de datos no relacionales, los datos se guardan en documentos y no es necesario seguir un patrón preciso.

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las bases de datos se agrupan en relacionales y no relacionales. Las bases de datos relacionales están muy estructuradas y reconocen un lenguaje de programación denominado Lenguaje de consulta estructurado (SQL, por sus siglas en inglés). Las bases de datos no relacionales son muy diversas y admiten una gran variedad de estructuras de datos. Puesto que muchas bases de datos no relacionales no utilizan SQL, a menudo se denominan bases de datos NoSQL.

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Es cualquier colección de información interrelacionada. Cuando escribimos la lista de la compra en un papel, estamos creando una pequeña base de datos análoga. Una base de datos en informática (base de datos) se define como una colección de información que se almacena en forma de datos en un sistema informático; por ejemplo, el inventario de su supermercado habitual.