Crear tablas en SQL con GitHub Copilot

Es muy importante entender que github-copilot usa llm, y al pensar en esto, tenemos que pensar en la ventana de contexto del llm, al momento de crear un file-code, o un projecto tenerlo en cuenta para los costos de entender el contexto de tu proyecto. y aún más interesante, la tokenización de tu proyecto con los llms.

cual es la extension que usas profesor ? la de postgres sql

Utilicé Chat GPT para realizar el ejercicio. Como estoy aprendiendo, utilicé las mismas órdenes establecidas con GitHub-Copilot
User
Actúa como un experto en desarrollo de software y análisis de datos relacionales, con 20 años de experiencia, te pediré ayuda para elaborar tablas en SQL Postgres
ChatGPT
¡Por supuesto! Estoy aquí para ayudarte con tus consultas de SQL en PostgreSQL. Adelante, dime qué tipo de tabla te gustaría crear o qué pregunta específica tienes sobre SQL y con gusto te ayudaré.

User
1.- Genera un modelo de datos con las tablas: Customer, orders, product_detail and product utilizando Foreing Key
ChatGPT
Claro, puedo ayudarte a diseñar un modelo de datos con las tablas Customer, Orders, Product_Detail y Product utilizando claves foráneas (Foreign Keys) en PostgreSQL. Aquí tienes un ejemplo básico:

sql
Copy code
– Crear la tabla Customer
CREATE TABLE Customer (
customer_id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
email VARCHAR(100) UNIQUE
);

– Crear la tabla Product
CREATE TABLE Product (
product_id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
price DECIMAL(10, 2)
);

– Crear la tabla Orders
CREATE TABLE Orders (
order_id SERIAL PRIMARY KEY,
order_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
customer_id INT REFERENCES Customer(customer_id)
);

– Crear la tabla Product_Detail
CREATE TABLE Product_Detail (
detail_id SERIAL PRIMARY KEY,
order_id INT REFERENCES Orders(order_id),
product_id INT REFERENCES Product(product_id),
quantity INT,
subtotal DECIMAL(10, 2)
);
En este modelo:

La tabla Customer contiene información sobre los clientes.
La tabla Product contiene información sobre los productos disponibles.
La tabla Orders registra las órdenes realizadas, con una clave foránea que hace referencia al customer_id en la tabla Customer.
La tabla Product_Detail guarda los detalles de los productos en cada orden, con claves foráneas que hacen referencia al order_id en la tabla Orders y al product_id en la tabla Product.

Insertar datos en las tablas
ChatGPT
Perfecto, ahora que tienes las tablas definidas, puedes insertar datos en ellas. A continuación, te proporciono algunos ejemplos de cómo podrías insertar datos en estas tablas:

sql
Copy code
– Insertar datos en la tabla Customer
INSERT INTO Customer (name, email) VALUES
(‘Juan Pérez’, ‘[email protected]’),
(‘Ana Rodríguez’, ‘[email protected]’),
(‘Carlos Gómez’, ‘[email protected]’);

– Insertar datos en la tabla Product
INSERT INTO Product (name, price) VALUES
(‘Producto A’, 19.99),
(‘Producto B’, 29.99),
(‘Producto C’, 39.99);

2.- – Insertar datos en la tabla Orders
INSERT INTO Orders (customer_id) VALUES
(1),
(2),
(3);

– Insertar datos en la tabla Product_Detail
INSERT INTO Product_Detail (order_id, product_id, quantity, subtotal) VALUES
(1, 1, 2, 39.98),
(1, 2, 1, 29.99),
(2, 3, 3, 119.97),
(3, 1, 1, 19.99);
Estos son solo ejemplos y puedes ajustar los valores según tus necesidades. Estos ejemplos suponen que los customer_id, product_id, y order_id son secuencias autoincrementales (SERIAL) que se generan automáticamente al insertar nuevos registros en las tablas Customer, Product, y Orders.

3.- Crea índices compuestos para mejorar la velocidad de consultas en la tabla orders
ChatGPT
Crear índices adecuados es una práctica importante para mejorar el rendimiento de consultas en bases de datos. En este caso, podemos crear un índice compuesto en la tabla Orders que incluya la columna order_date junto con la columna customer_id. Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes hacerlo:

sql
Copy code
– Crear un índice compuesto en la tabla Orders
CREATE INDEX idx_orders_customer_date ON Orders (customer_id, order_date);
Este índice compuesto ayudará a acelerar las consultas que involucren la combinación de customer_id y order_date, ya que la base de datos puede buscar rápidamente registros que satisfagan ambas condiciones.

Recuerda que la efectividad de los índices puede variar según la naturaleza y el tamaño de tus datos, así como el tipo de consultas que realices con mayor frecuencia. Por lo tanto, es aconsejable evaluar el rendimiento real mediante la observación y, si es necesario, ajustar los índices en función de las consultas específicas que estés ejecutando.

Ten en cuenta que la creación de índices puede tener un impacto en el rendimiento durante las operaciones de escritura (inserciones, actualizaciones y eliminaciones), por lo que es importante equilibrar la necesidad de índices con el rendimiento general de la aplicación.

4.- Agrega las columnas “created_at” y “updated_at” a la tabla “order”.
ChatGPT
Para agregar las columnas “created_at” y “updated_at” a la tabla “Orders” y mantener un registro del momento en que se crea y actualiza cada registro, puedes hacer lo siguiente:

sql
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– Agregar columnas “created_at” y “updated_at” a la tabla Orders
ALTER TABLE Orders
ADD COLUMN created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
ADD COLUMN updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP;

– Crear un índice compuesto actualizado en la tabla Orders
CREATE INDEX idx_orders_customer_date ON Orders (customer_id, order_date);
En este ejemplo, he utilizado la sentencia ALTER TABLE para agregar las columnas “created_at” y “updated_at” a la tabla “Orders”. Además, he establecido valores predeterminados para ambas columnas. La columna “created_at” se establece en la fecha y hora actuales al momento de la inserción del registro, y la columna “updated_at” se actualiza automáticamente cada vez que se realiza una modificación en el registro.

Ten en cuenta que este es solo un ejemplo y puedes ajustar los valores predeterminados y las opciones según tus necesidades específicas. Además, ten en cuenta que agregar columnas con valores predeterminados puede tener implicaciones en registros existentes.

Después de agregar las columnas, puedes ajustar cualquier lógica de tu aplicación para actualizar la columna “updated_at” cuando se realicen cambios en un pedido.

5.- User
Crea una tabla Category [Description, Status, Updated_at, Created_at], y “Product_Categoy” con las Foreing keys necesarias.
ChatGPT
Claro, puedo ayudarte a crear la tabla Category y la tabla Product_Category con las claves foráneas necesarias en PostgreSQL. Aquí está el código SQL:

sql
Copy code
– Crear la tabla Category
CREATE TABLE Category (
category_id SERIAL PRIMARY KEY,
description VARCHAR(100),
status BOOLEAN,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

– Crear la tabla Product_Category
CREATE TABLE Product_Category (
product_id INT REFERENCES Product(product_id),
category_id INT REFERENCES Category(category_id),
PRIMARY KEY (product_id, category_id)
);
En este ejemplo:

La tabla Category tiene las columnas category_id como clave primaria, description para la descripción de la categoría, status para el estado de la categoría (puedes ajustar esto según tus necesidades), y las columnas created_at y updated_at para el seguimiento de la fecha y hora de creación y actualización.

La tabla Product_Category tiene las columnas product_id y category_id como claves foráneas que hacen referencia a las tablas Product y Category respectivamente. También se ha definido una clave primaria compuesta utilizando PRIMARY KEY (product_id, category_id) para evitar duplicados.

"Recuerda ajustar las columnas y tipos de datos según los requisitos específicos de tu aplicación. Si tienes alguna pregunta o necesitas más aclaraciones, no dudes en preguntar

 Este fue el código que obtuve: CREATE DATABASE Notaria; USE Notaria; CREATE TABLE TipoPersona ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, descripcion VARCHAR(255) NOT NULL ); CREATE TABLE Persona ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, nombre VARCHAR(255) NOT NULL, tipo\_persona\_id INT, FOREIGN KEY (tipo\_persona\_id) REFERENCES TipoPersona(id) ); CREATE TABLE TipoPropiedad ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, descripcion VARCHAR(255) NOT NULL ); CREATE TABLE Propiedad ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, descripcion VARCHAR(255), tipo\_propiedad\_id INT, FOREIGN KEY (tipo\_propiedad\_id) REFERENCES TipoPropiedad(id) ); CREATE TABLE Inmueble ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, direccion VARCHAR(255), propiedad\_id INT, FOREIGN KEY (propiedad\_id) REFERENCES Propiedad(id) ); CREATE TABLE Vehiculo ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, marca VARCHAR(255), modelo VARCHAR(255), propiedad\_id INT, FOREIGN KEY (propiedad\_id) REFERENCES Propiedad(id) ); CREATE TABLE Documento ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, fecha DATE, persona\_id INT, propiedad\_id INT, FOREIGN KEY (persona\_id) REFERENCES Persona(id), FOREIGN KEY (propiedad\_id) REFERENCES Propiedad(id) ); Despues llevé ese código a ChatGPT y le pedí que hiciera optimizaciones con índices, que agregara columnas de fecha de creación y actualización. También me pareció pertinente pedirle que agregara comentarios para las tablas y las columnas, como si tratara de un diccionario de datos. Esto fue lo que obtuve: CREATE DATABASE Notaria; USE Notaria; \-- Tabla para los tipos de persona CREATE TABLE TipoPersona ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, -- Identificador único para el tipo de persona descripcion VARCHAR(255) NOT NULL, -- Descripción del tipo de persona created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de creación updated\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de última actualización UNIQUE KEY (descripcion) -- Índice único para la descripción ) COMMENT 'Tipos de personas'; \-- Tabla para las personas CREATE TABLE Persona ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, -- Identificador único para la persona nombre VARCHAR(255) NOT NULL, -- Nombre de la persona tipo\_persona\_id INT, -- Tipo de persona (FK) created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de creación updated\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de última actualización FOREIGN KEY (tipo\_persona\_id) REFERENCES TipoPersona(id), -- Relación con TipoPersona INDEX (tipo\_persona\_id) -- Índice para la columna tipo\_persona\_id ) COMMENT 'Tabla de personas'; \-- Tabla para los tipos de propiedad CREATE TABLE TipoPropiedad ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, -- Identificador único para el tipo de propiedad descripcion VARCHAR(255) NOT NULL, -- Descripción del tipo de propiedad created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de creación updated\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de última actualización UNIQUE KEY (descripcion) -- Índice único para la descripción ) COMMENT 'Tipos de propiedades'; \-- Tabla para las propiedades CREATE TABLE Propiedad ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, -- Identificador único para la propiedad descripcion VARCHAR(255), -- Descripción de la propiedad tipo\_propiedad\_id INT, -- Tipo de propiedad (FK) created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de creación updated\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de última actualización FOREIGN KEY (tipo\_propiedad\_id) REFERENCES TipoPropiedad(id), -- Relación con TipoPropiedad INDEX (tipo\_propiedad\_id) -- Índice para la columna tipo\_propiedad\_id ) COMMENT 'Tabla de propiedades'; \-- Tabla para los inmuebles CREATE TABLE Inmueble ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, -- Identificador único para el inmueble direccion VARCHAR(255), -- Dirección del inmueble propiedad\_id INT, -- Propiedad (FK) created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de creación updated\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de última actualización FOREIGN KEY (propiedad\_id) REFERENCES Propiedad(id), -- Relación con Propiedad INDEX (propiedad\_id) -- Índice para la columna propiedad\_id ) COMMENT 'Tabla de inmuebles'; \-- Tabla para los vehículos CREATE TABLE Vehiculo ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, -- Identificador único para el vehículo marca VARCHAR(255), -- Marca del vehículo modelo VARCHAR(255), -- Modelo del vehículo propiedad\_id INT, -- Propiedad (FK) created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de creación updated\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de última actualización FOREIGN KEY (propiedad\_id) REFERENCES Propiedad(id), -- Relación con Propiedad INDEX (propiedad\_id) -- Índice para la columna propiedad\_id ) COMMENT 'Tabla de vehículos'; \-- Tabla para los documentos CREATE TABLE Documento ( id INT AUTO\_INCREMENT PRIMARY KEY, -- Identificador único para el documento fecha DATE, -- Fecha del documento persona\_id INT, -- Persona (FK) propiedad\_id INT, -- Propiedad (FK) created\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de creación updated\_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT\_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT\_TIMESTAMP, -- Fecha de última actualización FOREIGN KEY (persona\_id) REFERENCES Persona(id), -- Relación con Persona FOREIGN KEY (propiedad\_id) REFERENCES Propiedad(id), -- Relación con Propiedad INDEX (persona\_id), -- Índice para la columna persona\_id INDEX (propiedad\_id) -- Índice para la columna propiedad\_id ) COMMENT 'Tabla de documentos'; Qué útil son los LLM. ¡De verdad que sí!