¡El poder de los datos!

1

¡El poder de los datos!

Introducción a las bases de datos relacionales

2

Buenas prácticas de bases de datos con SQL

3

Tipos de datos en SQL

4

¿Cómo crear una base de datos en SQL?

5

Práctica: Tu primera consulta en bases de datos

6

Historia y Evolución de SQL

7

Práctica: Creación de Tablas en SQL (CREATE TABLE)

Manipulación de Datos

8

Insertando Datos con SQL (INSERT)

9

Consultas y Selecciones en SQL (SELECT)

10

Práctica: SELECT en SQL

11

Actualización de Datos con SQL (UPDATE)

12

Eliminación de Datos con SQL (DELETE)

13

Práctica: CRUD con SQL

Manipulación Avanzada de Datos

14

Instalación de MySQL Server y MySQL Workbench

15

¿Qué es la cláusula WHERE de SQL?

16

Filtrar y Ordenar Datos en SQL (LIKE)

17

Práctica: Filtrar Datos con WHERE en SQL

18

Cláusulas de Comparación Textual en SQL (AND, NULL, IN, NOT)

19

Funciones de Aritmética Básica en SQL (COUNT, SUM, AVG)

20

Funciones de Aritmética Básica en SQL (MIN, MAX)

Agrupación de Datos

21

Agrupación de Datos en SQL: GROUP BY, HAVING y CASE para Análisis Avanzado

22

Práctica: Agrupamiento y Ordenamiento de Datos

23

Tipos de JOIN en SQL

24

¿Cómo funciona INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN y FULL JOIN?

25

Práctica: LEFT JOIN en SQL

Transformación de Datos

26

Vistas Materializadas en SQL: Como optimizar tus consultas y reportes.

27

Práctica: Crear Vistas Materializadas en SQL

28

Optimización de Bases de Datos con SQL: CREATE INDEX y TRIGGER

29

Vistas Materializadas y Temporales en SQL

30

Expresiones de Tablas Comunes (CTE) en SQL

Procedimientos Almacenados

31

Procedimientos Almacenados en SQL

32

Procedimientos Almacenados en SQL: Gestión de Variables y Manejo de Excepciones

Administración de Base de Datos

33

Respaldos y Restauración de Bases de Datos

34

Seguridad en Bases de Datos SQL

Análisis de Datos Avanzados

35

Potenciando los Datos en la Nube: Data Science, Big Data, ML e AI

36

SQL para Análisis de Datos: Primeros pasos con Power BI

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Historia y Evolución de SQL

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Lectura

SQL, que significa “Structured Query Language” (Lenguaje de Consulta Estructurado), es un lenguaje de programación utilizado para gestionar y manipular bases de datos relacionales. Es el estándar de facto para interactuar con sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) como MySQL, PostgreSQL, Oracle, y SQL Server. Desde su creación, SQL ha sido fundamental en el desarrollo de aplicaciones que requieren almacenamiento y recuperación eficiente de datos.

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Aportes 15

Preguntas 2

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Me encanta este resumen de la historia y la evolución de SQL. No sabía que su historia comienza en los 70's 🤯 Por otro lado, siguiendo la nomenclatura de "DDL" y "DML", el control de Acceso y transacciones también se conoce como "DCL" (Data Control Language).
desde el teléfono no se puede observar que hay que hacer, las instrucciones quedan ocultas en pantallas reducidas; y, si lo pongo en vista horizontal solo se ven los comentarios.
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-b824d000-a9ff-495c-825a-c85a582c8643.jpg)
Excelente aporte!!!
Al punto el resumen. Me gusta más que si lo hubieran puesto en un video de 15 minutos como en algunos casos de cursos anteriores no solo de bases de datos 👏
Excekente resumen.
Excelente aporte!!! La verdad es la primera vez que leo su historia, muchas gracias
Este tipo de resumen no lo había visto en cursos anteriores, quizá porque la información no se presta para eso, me parece una excelente idea.
Es inccreible el impacto que tiene SQL en términos generales, la cantidad de comandos que permite según las acciones y toda la manipulación de datos.
Gran aporte
Gran aporte conocer sobre "Control de Acceso y Transacciones" 👩‍💻
Excelente adición 😍
Mis apuntes en Notion # 🌟 **Historia y Evolución de SQL** > SQL, que significa "**Structured Query Language**" (Lenguaje de Consulta Estructurado), es un lenguaje de programación clave para gestionar y manipular bases de datos relacionales. Es el estándar para interactuar con sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) como MySQL, PostgreSQL, Oracle y SQL Server. Desde su creación, SQL ha sido esencial para aplicaciones que requieren almacenamiento y recuperación de datos de manera eficiente. ## 🏛️ **Orígenes de SQL** ### 🧠 **El Inicio en IBM** La historia de SQL se remonta a los años 70 en los laboratorios de IBM. En 1970, Edgar F. Codd, un científico de la computación británico, introdujo el **modelo relacional** para bases de datos en su influyente documento: *“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”*. Este concepto cambió la forma en que se organizaban y accedían a los datos. ### 🚀 **System R: El Proyecto Pionero** En 1974, IBM inició el proyecto **System R** en San José, California, con el objetivo de desarrollar un prototipo de sistema de base de datos relacional basado en las ideas de Codd. Fue aquí donde **Donald D. Chamberlin** y **Raymond F. Boyce** crearon el lenguaje **SEQUEL** (*Structured English Query Language*), diseñado para interactuar con System R. Este lenguaje, más tarde renombrado como **SQL**, fue diseñado para ser intuitivo y fácil de usar. ## 🏙️ **Evolución y Estandarización** ### 💼 **Comercialización y Adopción** En 1979, **Oracle** (entonces llamada *Relational Software, Inc.*) lanzó **Oracle V2**, el primer DBMS comercial que utilizaba SQL. Esto marcó un hito importante, ya que SQL comenzó a ser adoptado de manera masiva por la industria. ### 📜 **Estándares ANSI e ISO** En 1986, **SQL fue adoptado como estándar por ANSI** (American National Standards Institute) y, un año después, por **ISO** (Organización Internacional de Normalización). Esta estandarización garantizó la interoperabilidad entre diferentes DBMS y facilitó su adopción en diversas aplicaciones. ### 🔄 **Versiones y Actualizaciones** A lo largo de los años, SQL ha evolucionado con numerosas revisiones y mejoras, incluyendo: * **SQL-86**: Primera versión estándar de SQL. * **SQL-92**: Añadió subconsultas, uniones externas y tipos de datos adicionales. * **SQL:1999 (SQL3)**: Soporte para programación orientada a objetos, *triggers* y procedimientos almacenados. * **SQL:2016**: Incorporó mejoras en la gestión de JSON y en la seguridad de los datos. ## ✨ **Características Clave de SQL** ### 🛠️ **Lenguaje de Manipulación de Datos (DML)** Permite realizar operaciones básicas con datos: * `SELECT`: Recuperar datos. * `INSERT`: Añadir nuevos datos. * `UPDATE`: Modificar datos. * `DELETE`: Eliminar datos. ### 🧱 **Lenguaje de Definición de Datos (DDL)** Define y estructura las bases de datos: * `CREATE TABLE`: Crea una nueva tabla. * `ALTER TABLE`: Modifica una tabla existente. * `DROP TABLE`: Elimina una tabla. ### 🔐 **Control de Acceso y Transacciones** SQL también gestiona el acceso y la integridad de las transacciones: * `GRANT` **y** `REVOKE`: Controlan los permisos. * `COMMIT`**,** `ROLLBACK`: Gestionan la integridad de los datos en transacciones. ## 🌍 **Impacto de SQL en la Industria** SQL ha transformado la forma en que se gestionan y almacenan los datos. Desde aplicaciones empresariales hasta plataformas de comercio electrónico, su capacidad para manejar grandes volúmenes de información lo ha convertido en un pilar fundamental. A medida que las necesidades de la industria evolucionan, SQL se adapta para mantenerse relevante en el manejo de datos relacionales. ### 🎯 **Reflexión Final** Desde su origen en IBM hasta su adopción global, SQL ha recorrido un largo camino. Su evolución es un testimonio de la creciente demanda de herramientas poderosas y flexibles para la gestión de datos. Sin duda, seguirá siendo una pieza clave en el mundo de la tecnología de datos, adaptándose a las nuevas tendencias y necesidades.
Resumen ### Historia y Evolución de SQL **SQL (Structured Query Language)** es el lenguaje de programación estándar para gestionar y manipular bases de datos relacionales. Utilizado en sistemas como MySQL, PostgreSQL, Oracle y SQL Server, SQL es esencial para el desarrollo de aplicaciones que requieren almacenamiento y recuperación eficiente de datos. ### Orígenes de SQL **IBM y el Modelo Relacional** * **1970**: Edgar F. Codd, de IBM, propuso el modelo relacional para bases de datos, cambiando cómo se organizan y acceden los datos. * **1974**: IBM inicia el proyecto System R para crear un prototipo de base de datos relacional basado en las ideas de Codd. Donald D. Chamberlin y Raymond F. Boyce desarrollaron SEQUEL (Structured English Query Language) para interactuar con System R. SEQUEL luego se renombró a SQL. ### Evolución y Estándarización **Comercialización y Adopción** * **1979**: Oracle lanza Oracle V2, el primer DBMS comercial que implementa SQL, acelerando su adopción en la industria. **Estándares ANSI e ISO** * **1986**: SQL es adoptado como estándar por ANSI. * **1987**: ISO también lo adopta, asegurando la interoperabilidad entre diferentes sistemas de bases de datos. ### Versiones y Actualizaciones SQL ha evolucionado con numerosas revisiones para adaptarse a las necesidades cambiantes de la industria: * **SQL-86**: Primera versión estándar. * **SQL-89**: Mejoras menores y correcciones. * **SQL-92**: Introducción de subconsultas, uniones externas y tipos de datos adicionales. * **SQL:1999 (SQL3)**: Soporte para programación orientada a objetos, triggers y procedimientos almacenados. * **SQL:2003**: Introducción de XML nativo y mejoras en la gestión de datos. * **SQL:2008**: Soporte para datos temporales y mejoras en la portabilidad. * **SQL:2011**: Soporte para procesamiento de datos en paralelo. * **SQL:2016**: Mejoras en seguridad y gestión de JSON. ### Características Clave de SQL **Lenguaje de Manipulación de Datos (DML)** * **SELECT**: Recupera datos. * **INSERT**: Inserta nuevos datos. * **UPDATE**: Modifica datos existentes. * **DELETE**: Elimina datos. **Lenguaje de Definición de Datos (DDL)** * **CREATE TABLE**: Crea una nueva tabla. * **ALTER TABLE**: Modifica una tabla existente. * **DROP TABLE**: Elimina una tabla. **Control de Acceso y Transacciones** * **GRANT y REVOKE**: Controlan permisos de acceso. * **BEGIN TRANSACTION, COMMIT, ROLLBACK**: Gestionan transacciones para asegurar la integridad de los datos.