Bases de datos by Valentina Puentes

Bases de datos

valentinapuentes725 — 2023-01-24 15:41:19 UTC

Recopilación organizada de información o datos estructurados, que normalmente se almacena de forma electrónica en un sistema informático. una base de datos está controlada por un sistema de gestión de bases de datos (DBMS). En conjunto, los datos y el DBMS, junto con las aplicaciones asociadas a ellos, reciben el nombre de sistema de bases de datos, abreviado normalmente a simplemente base de datos.

funcionamiento actualmente se suelen utilizar como estructuras de filas y columnas en una serie de tablas para aumentar la eficacia del procesamiento y la consulta de datos.

Referencia (https://www.oracle.com/co/database/what-is-database/)

Bases de datos relacionales y no relacionales

valentinapuentes725 — 2023-01-24 16:37:09 UTC

Se basan en la organización de la información en partes pequeñas que se integran mediante identificadores; a diferencia de las bases de datos no relacionales que, como su nombre lo indica, no tienen un identificador que sirva para relacionar dos o más conjuntos de datos.

Las Bases de datos relacionales son más robustas, es decir, tienen mayor capacidad de almacenamiento, y son menos vulnerables ante fallas, estas son sus principales características.

las bases de datos no relacionales son más robustas, es decir, tienen mayor capacidad de almacenamiento, y son menos vulnerables ante fallas, estas son sus principales características. Es muy útil cuando no tenemos un esquema exacto de lo que se va a almacenar.

Url (https://www.pragma.com.co/academia/lecciones/bases-de-datos-relacionales-vs.-no-relacionales#:~:text=Las%20bases%20de%20datos%20relacionales%20se%20basan%20en%20la%20organizaci%C3%B3n,o%20m%C3%A1s%20conjuntos%20de%20datos)

Sistema gestor de base de datos

valentinapuentes725 — 2023-01-24 17:14:34 UTC

Un sistema gestor de base de datos (SGBD) 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.

URL (https://intelequia.com/blog/post/2949/gestor-de-base-de-datos-qu%C3%A9-es-funcionalidades-y-ejemplos#:~:text=Un%20sistema%20gestor%20de%20base%20de%20datos%20(SGBD)%20o%20Database,incluye%20una%20base%20de%20datos.)

Tipos de modelos de base de datos

valentinapuentes725 — 2023-01-24 17:16:04 UTC

Sistema jerárquico: basado en un esquema de árbol para organizar los datos representados en tablas (las filas se componen por cada registro y las columnas por cada atributo) relacionados por correspondencias.

Sistema en red: estructura con relaciones complejas, ya que cada registro puede rastrearse desde diferentes caminos.

Sistema relacional: almacena datos en filas y columnas formando tablas conectadas por claves comunes.

Sistema multidimensional: estructura con aspecto de hoja de cálculo donde los datos se almacenan como se ven.

Sistema de objetos: almacena cualquier tipo de dato gráfico, como imagen, audio o texto.

Ejemplos de DBMS

valentinapuentes725 — 2023-01-24 17:20:05 UTC

1. MySQL

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.

2. 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.

3. Oracle

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.

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.

(URL: https://intelequia.com/blog/post/2949/gestor-de-base-de-datos-qu%C3%A9-es-funcionalidades-y-ejemplos#:~:text=Un%20sistema%20gestor%20de%20base%20de%20datos%20(SGBD)%20o%20Database,incluye%20una%20base%20de%20datos.)

MYSQL

valentinapuentes725 — 2023-01-24 17:44:20 UTC

Trabaja con bases de datos relacionales, es decir, utiliza tablas múltiples que se interconectan entre sí para almacenar la información y organizarla correctamente.

1.Aquitectura Cliente y Servidor: MySQL basa su funcionamiento en un modelo cliente y servidor. Es decir, clientes y servidores se comunican entre sí de manera diferenciada para un mejor rendimiento.

2. Procedimientos almacenados. MySQL posee la característica de no procesar las tablas directamente sino que a través de procedimientos almacenados es posible incrementar la eficacia de nuestra implementación.

3. Desencadenantes. MySQL permite además poder automatizar ciertas tareas dentro de nuestra base de datos. En el momento que se produce un evento otro es lanzado para actualizar registros o optimizar su funcionalidad.

4.Transacciones. Una transacción representa la actuación de diversas operaciones en la base de datos como un dispositivo. El sistema de base de registros avala que todos los procedimientos se establezcan correctamente o ninguna de ellas

se puede realizar la siguiente relación de sentencias básicas:

SELECT es usada para consultar datos.
DISTINCT Sirve para eliminar los duplicados de las consultas de datos.
WHERE Es usada incluir las condiciones de los datos que queremos consultar.
AND y OR es usada para incluir 2 o más condiciones a una consulta.
ORDER BY Es usada para ordenar los resultados de una consulta.
INSERT Es usada para insertar datos.
UPDATE Es usada actualizar o modificar datos ya existentes.
DELETE Es usada borrar datos.

URL(https://openwebinars.net/blog/que-es-mysql/)

MongoDB

valentinapuentes725 — 2023-01-24 19:12:28 UTC

MongoDB es una base de datos NoSQL orientado a documentos de código abierto y escrito en C++, de documentos que ofrece una gran escalabilidad y flexibilidad, y un modelo de consultas e indexación avanzado. En lugar de guardar los datos en tablas lo hace en estructuras de datos BSON (similar a JSON) con un esquema dinámico.
Ventajas:

- MongoDB almacena datos en documentos flexibles similares a JSON, por lo que los campos pueden variar entre documentos y la estructura de datos puede cambiarse con el tiempo
- El modelo de documento se asigna a los objetos en el código de su aplicación para facilitar el trabajo con los datos
-Las consultas ad hoc, la indexación y la agregación en tiempo real ofrecen maneras potentes de acceder a los datos y analizarlos
-MongoDB es una base de datos distribuida en su núcleo, por lo que la alta disponibilidad, la escalabilidad horizontal y la distribución geográfica están integradas y son fáciles de usar

URL(https://www.mongodb.com/es/what-is-mongodb)

Modelo relacional de los datos

valentinapuentes725 — 2023-01-24 19:46:59 UTC

Modelo relacional: modelo de organización y gestión de bases de datos consistente en el almacenamiento de datos en tablas compuestas por filas, o tuplas, y columnas o campos
Surge como solución a la creciente variedad de los datos que integran las data warehouses y podemos resumir el concepto como una colección de tablas (relaciones).

El modelo relacional como herramienta de calidad de datos es clave para la organización y el CIO porque de él dependen diferentes factores para facilitar o dificultar este ciclo.

Pasos para crear el modelo de entidad-relación

valentinapuentes725 — 2023-01-24 20:26:43 UTC

Más allá de estas dificultades, existen varios pasos que permiten al CIO construir un modelo relacional útil para la calidad de los datos y definir un proceso secuencial donde cada paso determina el éxito del siguiente. En particular, definimos dos fases principales del modelo relacional:

1.Base de datos de inicio
a. Recopilación de toda la información del cliente:
Esta es una parte muy importante porque al final del día, es quien solicita nuestros servicios. Las entrevistas deben realizarse tantas veces como sea necesario.

b. Diseño
Contiene las entidades, atributos y relaciones definidas en los requisitos recopilados en el primer paso del diagrama de captura.

c. Convierta el esquema
En un modelo relacional basado en relaciones y tablas.

d. Tomar decisiones
Sobre qué sistema de gestión de bases de datos (DBMS) utilizar. Algunos de los más utilizados son Oracle y MySQL.
Implementación del modelo relacional en el programa de control de base de datos, es decir. el modelo fisico

Segunda Fase: Elementos del modelo entidad-relación
Ocurre luego de que hemos recopilado toda la información del cliente. Los elementos principales de un modelo entidad-relacional son entidades, relaciones, atributos y cardinalidades.

Las diferentes entidades (objetos de bases de datos o temas sobre los que queremos almacenar información) tienen atributos, es decir, propiedades y características, y las entidades están relacionadas entre sí. También se pueden introducir entidades débiles cuya existencia está relacionada con otra entidad (fuerte).

Un atributo de entidad o un conjunto de atributos puede ser una clave principal, que se define como un atributo que identifica de forma única una entrada en una tabla. Por ejemplo, el DNI del registro del alumno, del que también almacenamos otros atributos de datos, como el nombre, los apellidos, el número de teléfono y el curso en el que está matriculado.
Finalmente, se declara la cardinalidad, que consiste en la pertenencia entre las entidades.

URL(https://www.ilerna.es/blog/informatica-comunicacion/modelo-entidad-relacion-base-de-datos/#Paso_de_entidad-relacion_a_modelo_relacional)

DDL

valentinapuentes725 — 2023-01-24 20:33:07 UTC

Las sentencias DDL se utilizan para describir una base de datos, para definir su estructura, para crear sus objetos y para crear los subobjetos de la tabla.

Creación de tablas (mandato CREATE)
Modificación de la estructura de una tabla (mandato ALTER) sin suprimirla y volver a crearla, como añadir columnas, eliminar columnas o cambiar definiciones de columna (por ejemplo, longitud o los valores predeterminados)
Eliminación de objetos (como tablas) de la base de datos (mandato DROP)
Particionado de tablas (mandato PARTITION)

URL(https://www.ibm.com/docs/es/idr/11.3.3?topic=console-replicating-data-definition-language-ddl-changes)

Create Table

valentinapuentes725 — 2023-01-24 22:12:11 UTC

este comando se utiliza para indicar que una tabla se va a crear, seguidamente especificamos el nombre de la tabla.

Los paréntesis () indican que dentro de ellas se agregaran las columnas de la tabla indicando el inicio y fin de la estructura, las columnas van con la siguiente estructura:

Resumen de propiedades de las columnas de tablas

Permitir valores NULL: Por defecto si no se epecifica NOT NULL, la columna podrá soportar nulos.
Primary Key: Indica si la columna será la llave primaria de la tabla.
Unique: Indica que la columna permitirá valores únicos, no se puede repetir un mismo valor en varias filas (row).
Default: Se indica el valor default que tendrá la columna cuando en la inserción no este contemplado este campo.
Identity: La columna será auto incrementable por defecto inicia en 1.
Description: Una breve descripción a la columna.

El script anterior nos permite crear una tabla llamada “Alumnos” con cinco columnas: la primera será de tipo int, auto incrementable y será la llave primaria de la tabla, por tanto, no acepta valores nulos; las demás columnas dos aceptan valores nulos y dos no aceptan valores nulos. Para cada columna se especifica el nombre, tipo de dato y la longitud que hace referencia a la cantidad máxima de caracteres que pueden ingresarse.

ALTER TABLE

valentinapuentes725 — 2023-01-25 00:44:11 UTC

Se usa para cambiar la estructura de una tabla existente. Con esta instrucción podemos agregar nuevas columnas, eliminar columnas. Recuerde que cuando elimine una columna, todos los datos almacenados en ella se perderán.
También nos permite crear nuevas restricciones o eliminar las existentes. La sintaxis puede parecer un poco complicada, pero conocer el significado de las palabras reservadas hace que la declaración sea bastante clara: DD (añade), ALTER (modifica), DROP (elimina), COLUMN (columna), CONSTRAINT (restricción).

Ejemplo

ALTER TABLE tab1 ADD COLUMN col3 integer NOT NULL CONSTRAINT c1 UNIQUE

Con este ejemplo estamos añadiendo a la tabla tab1 una columna llamada col3 de tipo entero, requerida (no admite nulos) y con un índice sin duplicados llamado c1.

Cuando añadimos una columna lo mínimo que se puede poner sería:

ALTER TABLE tab1 ADD col3 integer

En este caso la nueva columna admite valores nulos y duplicados.

URL(https://www.aulaclic.es/sql/t_8_3.htm)

Sentencia Drop

valentinapuentes725 — 2023-01-25 01:06:04 UTC

Elimina un objeto. Todos los objetos que directa o indirectamente dependen de este objeto se eliminan o deshabilitan. Cuando se elimina un elemento, su descripción se elimina de la lista y se eliminan todos los paquetes que hacen referencia al elemento.

El comando destruye automáticamente los índices y restricciones de la tabla así como los comentarios. Por el contrario, el comando no elimina los sinónimos.

Truncate

valentinapuentes725 — 2023-01-25 01:11:56 UTC

Elimina todas las filas de una tabla sin realizar un análisis de la tabla: esta operación es una alternativa más rápida a una operación DELETE no calificada. Para ejecutar un comando TRUNCATE debe ser el propietario de la tabla o un superusuario.

TRUNCATE es mucho más eficiente que DELETE y no requiere VACUUM ni ANALYZE. No obstante, tenga en cuenta que TRUNCATE confirma la transacción en la que se ejecuta.

TRUNCATE [ TABLE ] table_name

truncate category;

begin;

truncate date;

rollback;

select count(*) from date;
count
-------
0
(1 row)

Mongo Atlass y cómo crear una cuenta

valentinapuentes725 — 2023-02-01 22:47:19 UTC

Es una base de datos global basada en la nube completamente administrada de MongoDB que combina un modelo de datos similar a JSON, búsqueda e indexación avanzadas y escalabilidad flexible mientras automatiza tareas administrativas que consumen mucho tiempo.

“Conjunto integrado de servicios de datos y bases de datos en la cloud para acelerar y simplificar la forma de desarrollar con datos” (MongoDB Atlas, 2023).

Pasos para crear una cuenta:

Crea tu cuenta en MongoDB Atlas.
Llenar el formulario con tu información y haz clic en Sign up

Crear un Cluster:

Llenar los campos nombre de la organización, nombre del proyecto, selecciona JavasScript como lenguaje de programación preferido y haz clic en el botón verde para continuar.
Clic en el botón Crear un Cluster debajo de clusters compartidos. Esta debe ser la única opción libre.
En la sección Proveedor de la nube y región, deja la opción por defecto (Normalmente es AWS).
La sección Nivel de Cluster, deja la opción por defecto, M0 Sandbox (Shared RAM 512 MB Storage).
En la sección de Nombre del Cluster, puedes seleccionar el nombre del cluster, o dejar por defecto, Cluster 0.
Clic en el botón verde Create Cluster en la parte superior de la pantalla.
Se observa un mensaje Your cluster is being created. New clusters take 1-3 minutes to provision Tu cluster ha sido creado. Los nuevos clusters toman entre 1-3 minutos para ser aprovisionados. Espera hasta que el cluster sea creado para ir al siguiente paso.

Crear un nuevo usuario para la base de datos:

En la parte izquierda de la pantalla, clic en Acceso a la base de datos.
Clic en el botón verde Agregar un nuevo usuario a la base de datos.
En la modal, ingresar un nuevo usuario y contraseña.
En la sección Privilegios del usuario. deja las opciones por defecto, Leer y escribir en cualquier base de datos.
Clic en el botón Agregar usuario para crear tu nuevo usuario.

Permitir conexión desde cualquier IP

En la parte izquierda de la pantalla, clic en Acceso de red.
Clic en el botón verde Añadir dirección IP.
En la modal, click en el botón Permitir conexión desde cualquier lugar. Debes ver 0.0.0.0/0 en la lista de accesos.
Clic en el botón Confirmar.

Conectar al Cluster

Clic en el botón verde
Empezar en la parte inferior izquierda de tu pantalla y ahora deberías ver el paso final, conectarse al cluster, clic en él.
En la parte izquierda de la pantalla, clic en Clusters.
Clic en el botón Conectar a tu cluster.
En la modal, clic en Conecta tu aplicación.
Debes poder ver el URI, lo que debes usar para conectar tu base de datos y tiene la estructura: mongodb+srv://:@.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority.
Clic en el botón Copiar tu URI al portapapeles.
Los campos , y de la URI ya están completados para ti. Todo lo que necesitas hacer es reemplazar el campo con el creado en el paso anterior.

Referencias:

https://www.mongodb.com/es/atlas

https://www.freecodecamp.org/espanol/news/tutorial-de-mongodb-atlas-como-empezar/

Moongose

valentinapuentes725 — 2023-02-01 22:53:32 UTC

Mongoose es una biblioteca de Node.js que nos permite escribir consultas en la base de datos de MongooDB. Tiene funciones como validación, consultas, middleware y conversión de tipos que enriquecen las funciones de la base de datos.

Para usar Mongoose es fundamental la definición de un esquema que define la configuración de los documentos en una colección de MongoDB. Aunque MongoDB es una base de datos nosql donde los documentos se almacenan sin un esquema predefinido, el uso de un esquema le permite normalizar los datos sin perder flexibilidad. También facilita la transición de sql a nosql. En el escenario anterior, especificamos los campos, validaciones y la configuración específica que pertenece al documento para la consulta. Los esquemas también son los que le permiten enriquecer la funcionalidad de los documentos mongoose al definir campos virtuales, middleware, métodos especiales en objetos, etc.

MongoDB y su esquema flexible

valentinapuentes725 — 2023-02-01 23:13:28 UTC

Nunca necesitamos especificar cuál es la estructura de nuestros documentos de colección, lo que se denomina "sin esquema": MongoDB no necesita definir la estructura a nivel de colección, y la clave puede contener diferentes valores. documentos.

Esta versatilidad es beneficiosa en un entorno de desarrollo ágil porque agregar una clave a un documento no significa cambiar todos los documentos de la colección, lo que acelera la implementación de cambios. Sin embargo, la desnormalización de claves en un documento de ensamblaje puede provocar un comportamiento inesperado de la aplicación, por lo que la estructura subyacente y las políticas que rigen sus cambios deben definirse en el documento.

Documentos y Colecciones MongoDb

valentinapuentes725 — 2023-02-01 23:20:40 UTC

Una base de datos MongoDB es un conjunto de colecciones en las que MongoDB usa el formato JSON para representar datos en un "documento". El documento trata sobre una forma de encapsular y codificar datos. Una colección es una lista de objetos creados a partir de la misma clase de objeto y que tienen el mismo padre.

¿Cuál es la metodología más recomendada para el modelamiento de datos en mongodb?

2023-02-02 15:00:36 UTC

En mongoDB existen varios tipos de modelamiento de datos, pero la metodología más recomendada para modelar los datos en Mongodb es el diseño de esquemas basados en la aplicación y las consultas que se van a realizar. Es importante tener en cuenta la estructura y la relación entre los documentos, y utilizar técnicas como la desnormalización para optimizar el rendimiento de las consultas.

El diseño de esquemas basado en la aplicación es la metodología más recomendada para modelar los datos en Mongodb. Esto significa que el esquema se diseña teniendo en cuenta las necesidades y requisitos de la aplicación, en lugar de seguir un proceso riguroso de normalización.

Aspectos clave a considerar:

Consultas frecuentes: El esquema debe ser diseñado para optimizar las consultas frecuentes que se realizarán en la aplicación. Por ejemplo, es importante tener en cuenta los índices que se deben crear para apoyar estas consultas.
Datos estructurados y no estructurados: Mongodb admite la almacenación de datos estructurados y no estructurados en un solo documento, lo que lo hace muy flexible para el modelamiento de datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta cómo los datos estructurados y no estructurados interactúan entre sí al diseñar el esquema.
Referencias y anidación: Mongodb permite la anidación de documentos y la creación de referencias a otros documentos, lo que permite modelar relaciones complejas entre los datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta cómo estas relaciones afectarán el rendimiento de las consultas y el tamaño de los documentos.
Consistencia de datos: Al diseñar el esquema, es importante considerar la consistencia de los datos y cómo se manejarán los casos de conflicto de datos.

En resumen, el diseño de esquemas basado en la aplicación en Mongodb se enfoca en la optimización del rendimiento de las consultas y la flexibilidad para modelar los datos de acuerdo a las necesidades de la aplicación.

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

2023-02-02 15:21:40 UTC

En MongoDB, hay varios tipos de validaciones que se pueden aplicar a los datos para asegurar su integridad y consistencia. Algunos de los tipos de validaciones más comunes son:

Validación de tipos de datos: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores sean del tipo correcto (por ejemplo, número, cadena, fecha, etc.).
Validación de longitud: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores tengan la longitud correcta (por ejemplo, una dirección de correo electrónico debe tener una longitud máxima).
Validación de valores únicos: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores sean únicos en una colección (por ejemplo, no se permiten dos usuarios con el mismo nombre de usuario).
Validación de valores mínimos y máximos: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores cumplan con un rango determinado (por ejemplo, una edad debe ser mayor de 18 años).
Validación de expresiones regulares: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores cumplan con un patrón determinado (por ejemplo, una dirección de correo electrónico debe tener un formato válido).

Estas son algunas de las validaciones más comunes que se pueden aplicar en MongoDB. Cabe destacar que, a diferencia de otros sistemas de base de datos relacionales, MongoDB no tiene un sistema de restricciones integrado y las validaciones se deben implementar desde el código con el que se está trabajando la DB.

¿Qué diferencias hay entre embeber y referenciar en MongoDB?

2023-02-02 15:29:31 UTC

En MongoDB, existen dos maneras de representar relaciones entre documentos: la embedding (incrustación) y la referencing (referenciación).

Embedding: En la embedding, los documentos relacionados se incluyen dentro del mismo documento. Por ejemplo, si tienes una colección de usuarios y quieres incluir información sobre los pedidos que han realizado, puedes embeber la información de los pedidos dentro de cada documento de usuario. Esto facilita las consultas, ya que todos los datos están contenidos en un solo documento.
Referencing: En la referencing, los documentos relacionados se representan mediante una referencia o una ID que apunta a otro documento. Por ejemplo, si tienes una colección de usuarios y una colección de pedidos, puedes almacenar una referencia a cada pedido en el documento correspondiente del usuario. Esto te permite manejar relaciones más complejas y reducir la redundancia de datos.

En general, la elección entre embeber y referenciar dependerá de los requisitos de consulta y de la cantidad de datos relacionados. La embedding es adecuada para relaciones simples y para situaciones en las que los datos relacionados se utilizan con frecuencia juntos. La referencing es adecuada para relaciones más complejas y para situaciones en las que los datos relacionados se utilizan con menor frecuencia juntos.

Manipulación de Base de Datos: DML (Data Manipulation Language)

danicastillo789 — 2023-02-02 15:36:51 UTC

¿Para qué sirven las sentencias DML?

Las sentencias DML (Data Manipulation Language) son una parte de SQL que se encarga de modificar los datos de una base de datos. Estas sentencias permiten realizar operaciones como insertar, actualizar, eliminar y recuperar datos. Estas sentencias son fundamentales para el mantenimiento y administración de datos en bases de datos relacionales.

Por ejemplo para insertar datos, se usa la sentencia INSERT:

INSERT INTO tabla (

campo1,

campo2,

campo3

)

VALUES (

valor1,

valor2,

valor3

)

La diferencia entre BSON y JSON

valentinapuentes725 — 2023-02-02 16:03:40 UTC

BSON es un formato de datos desarrollado por 10gen, que actualmente se utiliza principalmente en MongoDB, es el formato de almacenamiento de datos de mongodb. BSON se basa en el formato JSON, y la razón principal para elegir JSON para la transformación es la versatilidad de JSON y la función sin esquema de JSON.
BSON logrará principalmente los siguientes tres objetivos:
(1) Velocidad transversal más rápida
Para el formato JSON, una estructura JSON demasiado grande resultará en un recorrido de datos muy lento. En JSON, si desea omitir un documento para la lectura de datos, debe escanear el documento y debe realizar una coincidencia de estructura de datos problemática, como corchetes coincidentes. Una gran mejora de BSON a JSON es que utilizará JSON La longitud de cada elemento de se almacena en el encabezado del elemento, por lo que solo necesita leer la longitud del elemento para buscar directamente el punto especificado para la lectura.
(2) La operación es más fácil
Para JSON, el almacenamiento de datos no tiene tipo. Por ejemplo, si desea modificar un valor básico de 9 a 10, dado que un carácter se convierte en dos, puede ser Todo el contenido debe moverse uno lugar de nuevo. Con BSON, puede especificar esta columna como una columna numérica, por lo que no importa si el número crece de 9 a 10 o 100, solo modificaremos el dígito donde se almacena el número y no causará que la longitud total de los datos aumente. incrementar. Por supuesto, en MongoDB, si el número aumenta de un entero a un entero largo, la longitud total de los datos seguirá aumentando.
(3) Tipos de datos adicionales agregados
JSON es un formato de intercambio de datos muy conveniente, pero sus tipos son relativamente limitados. BSON le agrega el tipo de datos "matriz de bytes". Esto hace que el almacenamiento binario ya no necesite convertirse a JSON después de la conversión base64. Reduzca considerablemente la sobrecarga computacional y el tamaño de los datos.
Sin embargo, a veces, BSON no tiene ventaja de espacio sobre JSON. Por ejemplo, para {"field": 7}, solo uno de 7 se usa en el almacenamiento de JSON. Bytes, y si Se utiliza BSON, tiene al menos 4 bytes (32 bits)
En la actualidad, gracias a los esfuerzos de 10gen, BSON ya tiene paquetes de códecs para varios idiomas. Y todos son de código abierto bajo la licencia Apache 2. Y un mayor desarrollo con MongoDB.

Sentencia SELECT

danicastillo789 — 2023-02-02 17:25:03 UTC

Esta sentencia le permite especificar qué columnas y tablas desea seleccionar, así como qué condiciones deben cumplirse para que una fila se incluya en el resultado. Se pueden agregar expresiones para realizar cálculos en las columnas, así como cláusulas ORDER BY para ordenar los resultados.

Sentencia INSERT

danicastillo789 — 2023-02-02 17:26:18 UTC

Esta sentencia le permite especificar qué columnas y qué valores se desean insertar, así como definir si los valores se asignan directamente o se obtienen desde otra consulta.

Sentencia UPDATE

danicastillo789 — 2023-02-02 17:27:49 UTC

Esta sentencia le permite especificar qué columnas se desean actualizar, así como qué condiciones deben cumplirse para que una fila se incluya en el resultado.

Sentencia DELETE

danicastillo789 — 2023-02-02 17:40:12 UTC

Esta sentencia le permite especificar qué tablas desea eliminar, así como qué condiciones deben cumplirse para que una fila se elimine.

Operadores de MongoDB y sus usos.

danicastillo789 — 2023-02-02 17:42:25 UTC

MongoDB ofrece varios operadores con los que se pueden realizar consultas. Estos se pueden utilizar para especificar condiciones en documentos de forma exacta o para realizar operaciones matemáticas con campos numéricos. Los operadores comunes incluyen: $eq (igualdad), $gt (mayor que), $gte (mayor o igual que), $lt (menor que), $lte (menor o igual que), $ne (no igual que), $in (dentro de un conjunto de valores) y $nin (no dentro de un conjunto de valores). Estos operadores se pueden usar para filtrar documentos que cumplan una condición específica.

$eq: encontrar documentos cuyo campo especificado sea igual a un valor dado
$gt: encontrar documentos cuyo campo especificado sea mayor que un valor dado
$gte: encontrar documentos cuyo campo especificado sea mayor o igual que un valor dado
$lt: encontrar documentos cuyo campo especificado sea menor que un valor dado
$lte: encontrar documentos cuyo campo especificado sea menor o igual que un valor dado
$ne: encontrar documentos cuyo campo especificado sea diferente a un valor dado
$in: encontrar documentos cuyo campo especificado esté dentro de un conjunto de valores dados
$nin: encontrar documentos cuyo campo especificado no esté dentro de un conjunto de valores dados
$and: concatenar varios filtros en una consulta
$or: encontrar documentos que cumplan cualquiera de los filtros especificados
$not: encontrar documentos que no cumplan un filtro específico
$exists: encontrar documentos que contengan un campo específico
$lookup: realizar una unión externa a una colección para filtrar documentos

$text: buscar documentos que contengan una cadena de búsqueda específica