Bienvenida conceptos básicos y contexto histórico de las Bases de Datos

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Bienvenida conceptos básicos y contexto histórico de las Bases de Datos

Introducción a las bases de datos relacionales

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Historia de las bases de datos relacionales

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Entidades y atributos

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Entidades de Platzi Blog

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Relaciones

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Múltiples muchos

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Diagrama ER

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Diagrama Físico: tipos de datos y constraints

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Diagrama Físico: normalización

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Formas normales en Bases de Datos relacionales

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Diagrama Físico: normalizando Platziblog

RDBMS (MySQL) o cómo hacer lo anterior de manera práctica

12

¿Qué es RDB y RDBMS?

13

Instalación local de un RDBMS (Windows)

14

Instalación local de un RDBMS (Mac)

15

Instalación local de un RDBMS (Ubuntu)

16

Clientes gráficos

17

Servicios administrados

SQL hasta en la sopa

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Historia de SQL

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DDL create

20

CREATE VIEW y DDL ALTER

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DDL drop

22

DML

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¿Qué tan standard es SQL?

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Creando Platziblog: tablas independientes

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Creando Platziblog: tablas dependientes

26

Creando Platziblog: tablas transitivas

Consultas a una base de datos

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¿Por qué las consultas son tan importantes?

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Estructura básica de un Query

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SELECT

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FROM

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Utilizando la sentencia FROM

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WHERE

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Utilizando la sentencia WHERE nulo y no nulo

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GROUP BY

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ORDER BY y HAVING

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El interminable agujero de conejo (Nested queries)

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¿Cómo convertir una pregunta en un query SQL?

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Preguntándole a la base de datos

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Consultando PlatziBlog

Introducción a la bases de datos NO relacionales

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¿Qué son y cuáles son los tipos de bases de datos no relacionales?

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Servicios administrados y jerarquía de datos

Manejo de modelos de datos en bases de datos no relacionales

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Top level collection con Firebase

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Creando y borrando documentos en Firestore

44

Colecciones vs subcolecciones

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Recreando Platziblog

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Construyendo Platziblog en Firestore

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Proyecto final: transformando tu proyecto en una db no relacional

Bases de datos en la vida real

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Bases de datos en la vida real

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Big Data

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Data warehouse

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Data mining

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ETL

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Business intelligence

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Machine Learning

55

Data Science

56

¿Por qué aprender bases de datos hoy?

Bonus

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Bases de datos relacionales vs no relacionales

58

Elegir una base de datos

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Bases de datos en la vida real

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Recursos

Aportes 118

Preguntas 21

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Interesante el mundo de la DATA 😎 gracias a los cursos de Platzi he aprendido muchísimas cosas de la informática.

BASES DE DATOS EN LA VIDA REAL

  • Hoy en dia, se utilizan diversos tipos de bases de datos segun el problema que se quiera resolver:
    • Las bases de datos relacionales, durante mucho tiempo, fueron utilizadas para resolver todo tipo de situaciones, pero al aumentar enormemente el numero de datos a manejar, se volveron ineficientes en muchos casos.
    • Firestore o MongoDB nos permiten obtener los datos actuales de la aplicacion de manera simple. Sin embargo, no nos permite hacer, por ejemplo, queries muy complejos.
    • En una misma disciplina, es probable que haya que utilizar mas de un tipo de bases de datos.

¡Tengo muchísimas ganas de aprender a conectar la base de datos a una página web!

Genial, y esto es muy cierto, podemos incluso llegar a usar varios tipos de bases de datos para una aplicación, por ejemplo, yo he combinado MySQL con MongoDB, hay un plugin que se llama EditorJS que te retorna todos los datos de edición en formato JSON, y como no es data que quieras filtrar o buscar o manipular, sino simplemente guardar y leer, Mongo me viene super genial para eso, y puedo guardar la referencia de Mongo en MySQL y así puedo relacionarlos, es genial!

Por eso dicen que la ignorancia es la felicidad de muchos.

Cuando un sistema crece… es muy interesante como se empieza a utilizar muchas DB o sistemas de DB para solucionar problemas en especifico, les recomiendo el blog de ingenieros de Uber:
https://eng.uber.com/uber-big-data-platform/

Un dato importante, es que en la actualidad en un mismo proyecto,
pueden convivir diferentes estilos de bases de datos.

Que genial es el mundo de la DATA !!!

OHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH, en mi trabajo me dijeron “no debes duplicar la información”, pero con esta manera de ver las cosas, se podría, no es así? hablando de dos diferentes usos, WOW!! me gusto mucha esta clase

En resumen, en la actualidad se utilizan más las bases de datos no relacionales ya que superan esos problemas que se presentan en las bases de datos relacionales cuando se guarda mucha información, que principalmente es disminución en la respuesta a la consulta.
 
Como constantemente está creciendo la cantidad de usuarios en las aplicaciones este es un gran problema, ya que una aplicación lenta se asocia con dañada y de poca confianza.
 
Así que, ahora usando las bases de datos no relacionales se soluciona el problema al hacer consultas en tiempo real, a cambio de limitar sus funcionalidades como es el caso de Firestore para hacer consultas complejas.

El mundo de los datos en la actualidad nos permite tener una gran cantidad de herramientas que nos brindan soluciones para muchos problemas especificos. Depende del sector al que apunta nuestra aplicacion y la necesidad de los usuarios lo que nos determinara cual debemos usar o cual combinacion de ellas nos cubre nuestra necesidad.

Cada clase en platzi es como ir nadando en un mar… hay mucho por aprender y practicar es imposible parar!!!

Mis apuntes de la clase 😄 Espero les sirva ❤️

NOTAS: Hoy en día debemos de analizar, cual es el objetivo de nuestras aplicaciones para poder decidir cual tipo de base de datos soluciona mejor nuestra necesidad de almacenamiento de información

En el mundo real no existe BD unitalla (para todo) aunque por mucho tiempo fueron las BDR, estas al inicio trataban de solucionar todo:

  • Guardar
  • Extraer
  • Consultar Datos

Pero todo cambio de paradigma cuando las aplicaciones se masificaron y esto dio origen al BIG DATA, ya que las BDR aunque al parecer podían hacer de todo tienen problemas con millones o billones de datos, esto causa que ahora tengamos muchas BD y que se pueda elegir la mejor o mejores para nuestro proyecto.

Bases de Datos a día de hoy:
La masificación de las aplicaciones y por ende de la información trajo consigo problemas para los que las bases de datos relacionales (SQL) no daban abasto. Para solucionarlos era necesario modificarlas según el problema que queramos resolver. Ejemplo:

  • Almacenar y generar consultas a datos históricos → Big query
  • Guardar y recuperar datos vivos (poca flexibilidad para hacer querys) → Bases de datos basados en documentos

En lo personal me parece más práctico trabajar con bases de datos no relacionales por su facilidad a la hora de registrar datos.

IMPORTANTE

Row = Columna = Tupla = Registros 👀

Diferentes soluciones de datos para aplicaciones mordernas: Las bases de datos relacionales se basaron en tener una entidad y relacion con los objetos y datos que ibamos a almacenar, tener un reporte de ellos hacer consultas, realizar ediciones de los datos cambiar parametros, asignar, entre muchas otras cosas, pero al momento de hoy existe otro metodo que es el NoSQL, por que realmente debajan de tener tantas caracteristicas estrictas y empezaban a ser mas flexibles. Es asi que se rompe este paradigma se crea un nuevo termino llamado:
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Big data: Cuando hablamos del big data nos referimos a un conjunto de datos o combinaciones de conjuntos cuyo tamaño(volumen / cantidad), complejidad y velocidad de crecimiento, dificultan su captura, gestion, procesamiento o analisis mediante a herramientas convencionales de bases de datos
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IMPORTANTE En el mundo real no existe una base de datos que sea uni talla, incluso dentro de un mismo proyecto puedes aplicar mas de una base de datos.

Una consulta del mundo real, como una organizacion basada en SQL puede mutar a una NoSQL. Caso de facebook por ej, el proceso de mudar toda esa informacion a una nueva DB, se hace a traves de compiladores? traductores? o que tipo de software?

Es interesante el tema de las bases de datos, por lo que pude entender y desde mi punto de vista las relacionales serian mas útiles para sistemas que requieran un uso de controles estadísticos o relacionar datos constantemente para ejecutar una acción en particular, por ejemplo un empresa de producción que maneje base de datos para determinar costos e inventario de materia prima, parece mas eficiente porque son cosas que conviene relacionarlas en tablas, pero para una aplicación en tiempo real que requiera consultas constantes basadas en información que se almacena y cambia a diario probablemente lo mejor sea una no relacional, por ejemplo una aplicación idónea seria un correo, ya que esta maneja estructuras mas individuales, ya que se manejan de usuario a usuario y no hace falta manejar sistemas complejos de tablas, aun no llegamos allí pero estoy interesado en como se maneja la base de datos de un juego, ya que depende de la complejidad del juego a veces si no están bien optimizados genera grandes demoras en cargar la transición entre un escenario y otro, probablemente hallan maneras de hacer un uso mas eficiente de la información en estos casos y es lo que me gustaría aprender, entre otras cosas claro.

Muy intersante y buen resumen. Siempre he manejado bases de datos relacionales, pero esto me da otra forma de ver el almacenamiento de datos.
Adicionalmente puede ayudar a los costos de los proyectos.

Realmente muy interesante el manejo de datos en las aplicaciones. Lo que me interesa en lo particular en una característica, la velocidad y el procesamiento.

BigData y las bases de datos en memoria, creo que se ajustan a mis necesidades de conocimiento.

Las bases de datos relacionales nos ayudaban a solucionar todo, guardar datos, hacer querys, usar joins, etc. Pero esto se rompe cuando viene el bigdata y tenemos una gran cantidad de infoemación, entonces con este tipo de bases de datos la respuesta ya se uelve mas lenta.

Si queremos guardar datos historicos que no vamos a consultar en tiempo real por que no es el estado actual de la aplicación pero nos interesa tenerlo ahí para consultar que fue bien o que fue mal y otro tipo de reportes, necesitamos una base de datos que tenga mucho almacenamiento y que nos permita hacer querys complejos, ejemplo: BigQuery que nos permite guardar mucha información y hacer querys de manera muy rápida que estan optimizadas para busqueda y para almacenamiento de datos.

Firestore o MongoDB nos permiten obtener los datos actuales de la aplicacion de manera simple. Sin embargo, no nos permite hacer, por ejemplo, queries muy complejos.

En una misma disciplina, es probable que haya que utilizar mas de un tipo de bases de datos.

Ejemplo si tenemos una aplicación movil o webapp, podemos utilizar firestore para el guardado en tiempo real de documentos en el celular, pero como desde ahí no los podemios consultar, lo mejor seria de firestore transformarlos y pasar esos datos a otra base de datos donde si podriamos ir haciendo consultas complejas y podemos meter elementos de machine learning como bigquery.

42. Mis apuntes sobre: “Bases de datos en la vida real”

No existe una base de datos que solucione todo, hay diferentes soluciones de datos para
aplicaciones modernas.

muy entusiasmado por este modulo

¡Como me cuesta decir “tuplas”! estoy muy acostumbrado a llamarlas “filas”… soy el único?

Para los colegas interesados también en el mundo crypto con sus bases de datos y por los excelentes conocimientos que aporta este curso, en el curso DEFi de Lemon en Platzi me enteré que se pueden elaborar, subir consultas y dataviz con SQL en el sitio Dune Analytics.

Es interesante como se puede observar que entre mas avances en el curso menos comentarios existen. Debido al gran porcentaje de personas que inician un curso pero no lo terminan.

Bases de datos en la vida real

Diferentes soluciones de datos para aplicaciones modernas

Las bases de datos relacionales tienen muchos casos de uso en los que pueden ser la mejor o una de las mejores opciones para una aplicación. Pero a medida que ésta se masifica (millones o billones de datos) y la cantidad de datos es gigante, es necesario cambiar el paradigma para poder mantener este aplicativo optimizado.

Para los casos de uso de aplicaciones con grandes volúmenes de datos, se trabaja con Big Data.

Para guardar datos históricos que no van a cambiarse, y son grandes cantidades de información, se utiliza el Big Query que facilita hacer queries complejos y rápidos.

Las bases de datos basadas en documentos nos permiten guardar los estados de los datos, pero no nos permite realizar queries demasiado complejos.

Me encantan estos temas ❤️

Excelente este curso, una gran introducción al mundo de las Bases de Datos

Esta parte es bien interesante.

Ahora ya se que es BIG DATA!! ufff

el mundo de la Data es magia para el que tiene imaginación y conocimiento, bueno y que este dispuesto hacer las cosas.

Muy buena explicación del uso actual de las diferentes bases de datos, cada vez más se deben utilizar varios tipos de bases de datos para darle mayor proyección a los sistemas.

Realmente se ve tan simple a comparacion de resolver problemas aplicando algoritmos o codigo, pero no lo es tiene mucho background y complejidad detras de el, esta es una de las cosas que son tan grandes que tienen distintas especialidades dentro de ella, algo fascinante!

Con esta charla, cai en cuenta que mi base de datos relacional de excel se me esta quedando corta… sobretodo cuando pierdo un minuto esperando que cargue algun calculo o filtro y si no coloco el calculo manual puedo perder la mañana.

Vastante interesante y motivador este modulo
voy iniciando a documentarme un poco sobre esto de BigQuery.
Sobre esto tambien me encontre con snowflake,
¿alguien que sepa diferencias, bentajas y desbentajas entre BigQuery y Snowflake?

Este módulo tratará de aplicar todas las bases de enseñanza que se vieron, analizando en el campo laboral, como aplicaremos las diferentes opciones y los prospecto de especialización.

Cuando las aplicaciones se rompen, y son un reto mayor para el caso de tener un mayor número de data. Tenemos diversos tipos de bases de datos para las necesidades que tenemos.
Para conocer actualmente el estado es importante en firestore, para el caso de las bases de data grandes puede ser big data, especializada en las busquedas, tal y como es el caso de big query

Cuando se empiezan a buscar alternativas que permitan manejar grandes volúmenes de datos, y reportes que deben ser emitidos en tiempo real. Las bd relacionales empiezan a especializarse en aplicaciones transaccionales Porque debido a su estructura, es más lento consultar los gigantescos volúmenes de información, que son necesarios de manejar en la actualidad.

Me parece muy interesante e importante realizar este resumen inicial de las diferentes bases de datos que se pueden dar en el mundo real y cuales son las herramientas de manejo que aplican a cada una de ellas, así saber que herramientas o metodologías aplican a cada tipo de información y proyectos que se presenten actualmente.

En mi opinión lo que hay que tratar de llegar a hacer muy bien es identificar según la necesidad del proyecto que tipo de base de datos es mejor opción desde el momento del diseño del sistema y así evitar muchos problemas, reprocesos y dolores de cabeza a futuro. Esto teniendo en cuenta que en muchas ocasiones será necesario usar varios tipos de bases de datos en la misma aplicación.

Para que este curso tenga 8 horas de contenido, creo que vale la pena

¿Creen que en algún punto las bases de datos relacionales se volverán obsoletas?

Que buena clase teorica es uso de base de datos 😄

interesante!

muy buen resumen muchas gracias por aclarar mas el campo en el que nos movemos

Me interesa base de datos en la nube para crear aplicaciones moviles

Actualmente manejo mucha información en SQL y los querys cada vez se demoran más. Con esta información aprendida, buscaré más sobre la BD no relacionales que se adecuen a mi necesidad

nuestra vida es una recoleccion de datos

  • Guardar datos históricos y hacer querys complejos: Big Query.
  • Firestore y MongoDB: Nos ayuda a tener los datos actuales de la aplicación.

“Diferentes soluciones de datos para aplicaciones modernas” el gran resumen de la clase!

Esto de las bases de datos me hace pensar en aquellos momentos donde usaba Excel para jugar con los datos del emprendimiento que tenía.

Sin duda alguna, ahora que tenemos datos infinitos en la web, el dominio de esta habilidad es genial.

Bastante interesante la evolución de análisis de datos, así mismo, como dependiendo de la carrera que elija como foco variará el uso de dichas herramientas.
A su vez, como dependiendo del tratamiento que sé requiera dar a los datos, será mejor el uso de ciertas aplicaciones sobre otras.

Que gran placer tener un profesor asi!

Las bases de datos relaciones, aunque podían hacer de todo, cuando les metías una cantidad de datos del orden de millones o billones empezaban a tener muchos problemas; problemas de consistencia al traer la unión de una tabla con otra, hacer reportes se volvía algo que podía tomar horas y al final fallar, empezaban a tener problemas procesando los datos. De esto surge que ahora tenemos diversos tipos de base de datos dependiendo de la necesidad que quieras atacar.

Base de datos relacional

Cada base de datos tiene puntos fuertes y puntos débiles. 😄

Super interesante esta parte donde nos llevan al mundo real.

Es increíble cómo se ha desarrollado el mundo de las BD que anteriormente dominaba SQL y las demás BD relacionales. Muy interesante esta introducción.

Alguien sabe qué son esos dispositivos azul y negro que tiene Israel en el escritorio?
Gracias!!!

El mundo de la Data

excelente información.

Muy interesante el avance de las bases de datos .

Gracia 😄 super completo el curso

un gran resumen,

que buen aporte , siempre es bueno conocer algo de historia

Seguiré el camino de los datos con Firestore y BigQuery. Me motivó el contenido de esta clase del curso.

dato interesante:
En un mismo proyecto para diferentes necesidades podemos utilizar diferentes tipos de aplicación y diferentes BD.

Tal vez se pueda manejar una base de datos no relacional para el trabajo “en caliente” y después de un tiempo definido pasarla a relacional para manejo estadístico y consultas a profundidad.

Mi pregunta seria:
¿En bases de datos no relacionales no hay forma de hacer operaciones entre datos que estén almacenados en esta misma base de datos?

Gracias Israel!

Las bases de datos no relacionales surgen como respuesta a la necesidad de la industria para trabajar con grandes cantidades de datos.

Interesante información.

BigQuery suena muy interesante!, sobre todo porque permite trabajar con machine Learning.

Muy bien explicado profe! Buenaaa, que grande!

No había caído en cuenta que sería necesario incluir diferentes tipos de DB en el proyecto. Interesante.

excelente!!

Muchas gracias profe! Excelente curso.

Cada base de datos, tiene su especialización

No sabia que habia tantas BD, pera problemas especificos

Yo vine para ver como funcionan las BD con el Machine Learning

Las bases de datos, en realidad, no están exactas para cada medida o necesidad de la empresa

Que bueno saber que los datos de firebase se pueden transformar para su uso en BigQuery

Las bases de datos son y serán muy importantes en el mundo de las computadoras.

genial

Muy interesante el mundo de las bases de datos

Gracias

Excelente clase!!

Siempre quise aprender sobre machine learning

Wow en este modulo espero ver cosas que la grande mayoría de medios hace “eco” de ello para clickbait, pero no tienen ni idea de que va

Gran inicio de modulo, se comprende el porque de tanta teoría y el para que de aprender de los módulos que nos introdujeron al manejo y gestión de DB!

Es increíble el conocimiento que tiene Israel acerca de este tema, pero más fabuloso es la forma en la que lo explica. Muy preciso y sencillo

Es decir que para Machine Learnig se utilizan otro tipo de BD, principalmente NoSQL por la versatilidad que ofrecen.

Me encantó el concepto de este módulo.

Gracias!

Ya no vimos como se hacen las consultas el la bd basada en documentos?