Comenzando con SQL

Clase 44 de 63 • Fundamentos de Bases de Datos 2017

Contenido del curso

Introducción al Curso Fundamentos de Bases de Datos

Teoría general de Bases de Datos

Bases de Datos Relacionales

Bases de Datos NO Relacionales y Otros tipos de Bases de Datos

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Comentarios

Andric Alejandro Vargas Alarcón

student•

Resumen Breve

**Redundancia **: Eliminación de Renundancia de Datos
Concurrencia : Posibilidad de accedes a datos de manera concurrente.
Aislamiento: Permite realizar operaciones independientes
Integridad: PK, not null, true , false o FK
Inconsistencia: Permite evitar la insconsistencia de datos (Bogotá con tilde en un registro, Bogota sin tilde en otro registro) refiriendose al mismo dato
Seguridad: Autenticación, LDAP, Kerberos
Acceso : Permite manejas esquemas de seguridad, ROLES ó noveles de accesos
Atomicidad :

DML: DATA MODEL LANGUAGE
DDL: DATA DEFINITION LANGUAGE

Mysql fue adquirido por Oracle. Maria db es una especie de fork de mysql pero cuenta con una buena comunidad.

Kevin Andrés Cornejo Surichaqui

student•

chevere

Alexander Silvera

student•

Muy buen resumen

Ivan Robles

student•

Conceptos básicos:

Redundancia: Datos duplicados o multiples archivos.
Concurrencia: Muchas personas accediendo al mismo archivo o dato.
Aislamiento: Realizar operaciones independientes entre cada uno de multiples archivos o datos.
Integridad: Restricciones en los valores al definir si estos son obligatorios, opcionales o si cumplen ciertas condiciones.
Inconsistencia: Duplicación de información, datos reales en el tiempo (al tener datos duplicados, si aplicamos cambios en un “lugar” en el otro lugar ese mismo dato no cambió).
Seguridad: Sistemas de autenticación, directorios de seguridad, esquemas de seguridad y de autenticación internas.
Acceso: Roles, permisos, formatos y restricciones.
Atomicidad: Atributos minimos e indivisibles.

Heyder Danilo Belalcazar Lugo

student•

excelente aporte

Cesar David Ramírez Dimaté

student•

¿Redundancia e Inconsistencia vendría a ser lo mismo?

Joaquin Araujo

student•

SQL: Lenguaje de consulta estructurado.

Kevin Morales

student•

o Structured Query Language

Joaquin Araujo

student•

Si 😄

José Alberto Ortiz Vargas

student•

MySQL Community Downloads

Iván Toro

student•

Gracias.

JUAN SEBASTIAN RODRIGUEZ JIMENEZ

student•

Que buen aporte.

Carlos Enrique Ramírez Flores

student•

Kevin Andrés Cornejo Surichaqui

student•

good

Daniel Cadavid

student•

 Ventajas al manejar una BD en SQL: Redundancia (repetición de datos) Concurrencia (facilidad en el manejo de archivos por múltiples usuarios) aislamiento (archivos independientes) integridad (información confiable y verídica por medio de constraint) inconsistencia (duplicación de archivos o información) seguridad, Acceso o privilegios de información
 DML = Data model language
 DDL = Data definition language
 Usaremos mysql para aprender SQL
 MySQL es un sistema gestor de bases de datos con modelo relacional basado en el lenguajes SQL
 SQL es structured query language o lenguaje de consulta estructurado
 Algunos programas para administrar SQL son línea de comandos, phpMyAdmin, workbench, MySQL, Sequel Pro (Mac), entre otros
 MySQL hace parte de XAMMP
 Las típicas bases de datos relacionales son: MySQL, Oracle, PostgreSQL
 Las típicas bases de datos no relacionales son mongo DB, redis, couchDB, siendo redis la mas extrema
 JSON = Java Script Object Notation es la forma en la que internamente se organizan muchas bd noSQL, en otras palabras es una forma de estructurar los datos
 En las bases de datos relacionales usamos SQL y en las bases de datos no relacionales usamos javascript
 Para descargar MySQL podemos ingresar a
 Para descargar MariaDB podemos ingresar a

Pablo Martinez

student•

Resumen de la clase

SQL es un lenguaje estructurado, es un lenguaje estándar que se utiliza para procesar y almacenar y además gestionar y controlar información, es el lenguaje que vamos a utilizar en nuestras bases de datos relacionales.

Cual es la diferencia que vamos a tener gracias al sql?, yo podría tener todos mis archivos dentro de un file system sin embargo perdería redundancia.

Otras de las cosas que podemos ver es concurrencia recuerda que vamos a tener en una base de datos posibilidades de tener muchas personas accediendo a un mismo archivo, a eso le llamamos concurrencia.

El siguiente es aislamiento va ser múltiple archivos y formatos que voy a poder trabajar pero que ademas van estar aislados unos de los otros, y voy a poder hacer operaciones en cada uno de ellos independiente.

También voy a poder tener reglas de integridad ya se hizo en el paso 9 creamos unos constrens de integridad ahi se puede decir esto es una llave primaria, puede ser null o no puede ser null a eso lo llamamos integridad.

tenemos también inconsistencia se refiere a duplicación de información.

JUAN SEBASTIAN RODRIGUEZ JIMENEZ

student•

Que buen aporte compañero.

Efrén Sánchez

student•

Yuuu llegué a la frontera de los 1,000 pts. !! So excited

Armando García

student•

Clic aquí para descargar MySQL, seleccionar el paquete web community que es el más sencillo de instalar y que contiene el paquete de ejemplos.

Aderson Rangel Parada

student•

Muy buen curso. Debemos es practicar con las bases de datos NoSQL.

Juan Jose Mayorga

student•

Puedo trabajar con mariadb en mac?

Carlos Uriel de Jesus Sánchez González

student•

Redundancia: Eliminar datos repetidos.
Concurrencia: muchos accesos a los datos
Aislamiento: Realizar operaciones independencias
Integridad: Reglas de negocio
Inconsistencia: no permite datos inconsistentes
Seguridad: autenticación, active directory
Acceso: por roles de niveles de acceso
Atomicidad

DML: DATA MODEL LANGUAGE
DDL: DATA DEFINITION LANGUAGE

Luis Fernando Leo huamani

student•

wauu enseñan mejor que en la univercidad

Mario Menjívar

student•

SQL standard version

Juan Jose Mayorga

student•

¿alguien sabe si se puede instalar MariaDB en mac?

Diego Forero

Team Platzi•

Si, es posible instalar mariadb en mac. Aquí esta la documentación de como instalar usando brew

Joel Alejandro Tovar Ramos

student•

alguien me puede ayudar a descargar los ejemplos que mencionan en el video?
no se de donde los descargo

Smerlyn Javier Eusebio Bonifacio

student•

Resumen Breve

**Redundancia **: Eliminación de Renundancia de Datos
Concurrencia : Posibilidad de accedes a datos de manera concurrente.
Aislamiento: Permite realizar operaciones independientes
Integridad: PK, not null, true , false o FK
Inconsistencia: Permite evitar la insconsistencia de datos (Bogotá con tilde en un registro, Bogota sin tilde en otro registro) refiriendose al mismo dato
Seguridad: Autenticación, LDAP, Kerberos
Acceso : Permite manejas esquemas de seguridad, ROLES ó noveles de accesos
Atomicidad :

DML: DATA MODEL LANGUAGE
DDL: DATA DEFINITION LANGUAGE

Mysql fue adquirido por Oracle. Maria db es una especie de fork de mysql pero cuenta con una buena comunidad.

Bryan Alejandro Sánchez Ramírez

student•

Que grandioso ejemplo jaja

JUAN SEBASTIAN RODRIGUEZ JIMENEZ

student•

SQL es un lenguaje estructurado, es un lenguaje estándar que se utiliza para procesar y almacenar y ademas gestionar y controlar información, es el lenguaje que vamos a utilizar en nuestras bases de datos relaciones.

Redundancia: Datos duplicados o multiples archivos. Concurrencia: Muchas personas accediendo al mismo archivo o dato. Aislamiento: Realizar operaciones independientes entre cada uno de multiples archivos o datos. Integridad: Restricciones en los valores al definir si estos son obligatorios, opcionales o si cumplen ciertas condiciones. Inconsistencia: Duplicación de información, datos reales en el tiempo (al tener datos duplicados, si aplicamos cambios en un “lugar” en el otro lugar ese mismo dato no cambió). Seguridad: Sistemas de autenticación, directorios de seguridad, esquemas de seguridad y de autenticación internas. Acceso: Roles, permisos, formatos y restricciones. Atomicidad: Atributos minimos e indivisibles.

Todas estas son ventajas que nos da el SQL al manejar una base de datos.

Diego Adrián Sánchez Gutiérrez

student•

SQL

Redundancia Concurrencia Aislamiento Integridad Inconsistencia Seguridad Acceso Atomicidad DML DDL

Comenzando con SQL

Introducción al Curso Fundamentos de Bases de Datos

¡Vamos a renovar este curso!

Introducción al Curso de Bases de Datos

Teoría general de Bases de Datos

Propósito general de las Bases de Datos

Tipos de Bases de Datos y sus aplicaciones en la industria

Visión general de los datos

Tipos de Datos

Diferentes tipos de Bases de Datos

Reto ¿Hadoop y Blockchain podrían cambiar una Base de Datos tradicional?

Bases de Datos Relacionales

¿Qué es una Entidad?

¿Qué es una Relación?

Características o datos de una Entidad

¿Ya aparecieron las llaves?

Índices e Indexación

Constraints o Restricciones

Capas de abstracción del modelo Entidad-Relación

Metodología básica de 9 pasos con Barker (Paso 1) Identificar Cuáles son las Entidades Resuelven Nuestro Problema

Metodología básica de 9 pasos con Barker (Paso 2): Identificación de las Relaciones de las Entidades.

Metodología básica de 9 pasos con Barker (Paso 3): Entidades y Relaciones

Metodología de Diseño (Correcciónes del paso 2 y 3)

Metodología de Diseño (Paso 4): Asignar Atributos a las Entidades.

Metodología de Diseño (Solución del paso 4): Terminando de Asignar Atributos a las Entidades

Metodología de Diseño (Pasos 5, 6 y 7) 5. Generar un diagrama conceptual, 6. Modelo lógico, 7. Identificar nuevos atributos que generan nuestras entidades débiles.

Metodología de Diseño (Paso 8): Construir el Diagrama del Modelo Físico

Metodología de Diseño (Paso 9): Pasar al estándar de la base de datos (SQL)

Reto con el paso 4 de la Metodología de Diseño

Bases de Datos NO Relacionales y Otros tipos de Bases de Datos

Atomicidad y consistencia

Aislamiento y durabilidad

Bases de Datos In-Memory (Cambio de árboles a columnar)

Otros tipos de Bases de Datos en la industria

Bases de Datos In-Memory con indexación de columnar

Definiendo el Proyecto y Generando Entidades de PlatziStore: Pasos 1 y 2

Definir la Estructura de la Tabla Cliente del Proyecto: Pasos 3 y 4

Terminando de Estructurar Nuestras Tablas (Continuación del paso 4)

Metodología de Diseño (Paso 5): Diagrama Conceptual

Metodología de Diseño (Paso 6 y 7): Modelo Lógico y Entidades Débiles

Solución de atributos de entidad del proyecto - Atributos adicionales a entidad débil creada

Metodología de Diseño (Paso 8)

Llevando nuestro proyecto a SQL (Paso 9)

Terminando la Implementación del Proyecto (Paso 9)

Dependencias funcionales

Normalización, llevando el proyecto hasta tercera forma normal (primera forma normal)

Normalización, llevando mi proyecto hasta tercera forma normal (segunda forma normal)

Normalización, llevando mi proyecto hasta tercera forma normal (Cuarta y quinta forma normal)

Comenzando con SQL

DDL: Data Definition Language y DML: Data Manipulation Language

ACID desde lo no relacional

CAP

Scale Out y Scale Up

¿Scale out o Scale up?

DBMS en nube para poder iniciar una aplicación propia

IMPORTANTE: Preparación del entorno de trabajo

Estructura básica de un Query

Aprendiendo a Hacer más Querys

Estructura básica del Query con más de una tabla

Estructura básica del Query con más de una tabla 2

Tuplas y más tuplas

Insertar registros

Joins

Noo SQL Aplicado, Planteando el Problema

Aplicando NoSQL: Colecciones y Shards

Aplicando noSQL: Integración de Comunicaciones y Hardware en una Base de Datos Scale OUT

Aplicando noSQL: Integrando JSON a Bases de Datos No Relacionales

Conclusiones del curso