Estructura básica del Query con más de una tabla

Clase 54 de 63 • Fundamentos de Bases de Datos 2017

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Henry Tabima Giraldo

student•

Las cartas no son lo de pedro xD

Joaquin Araujo

student•

JAJAJAJAJ si

Celso Espinoza

student•

jajajjaa pos sí. xD

José Alberto Ortiz Vargas

student•

DISTINCT es una palabra reservada de SQL que permite “filtrar” los resultados de una o varias columnas por datos únicos .

Diego Ramirez

student•

Justo la vi en la App de SoloLearn para aprender SQL y otros lenguajes… genial!

JUAN SEBASTIAN RODRIGUEZ JIMENEZ

student•

Que buen aporte compañero.

Juan Diego Silva Garcia

student•

JAJAJA queda mejor mezclada el agua y el aceite que esa baraja de cartas.

John Alexander Sepúlveda Montoya

student•

Cuando se habla de hacer una gran cantidad de mezclas con el select sin ninguna condicion en un where, se le llama producto cartesiano.

Wilson Marino Pablo Mendez

student•

Acá entra mis conocimientos en Mate hehe

Daniel Cadavid

student•

 Sintaxis:
SELECT tabla1.columna, tabla2.columna
FROM bd.tabla1 , bd.tabla2;

Ejemplo:
SELECT costumer.first_name, address.address
FROM sakila.costumer, sakila.address;

 El comando as sirve para poner un sobre nombre a una tabla o columna, ejemplo sakila.costumer as C

 La cláusula WHERE sirve para filtrar los registros que aparecerán en los resultados de la instrucción SELECT, si no se emplea WHERE la consulta devolverá todas las filas de la tabla.

Es opcional pero cuando se usa debe ir luego de la instrucción FROM.

Ejemplo: SELECT Apellidos, nombre FROM Empleados WHERE Apellidos= ’king’
Me muestra todos los nombres con apellido King

 Order by sirve para organizar en el orden de una columna, ejemplo:
SELECT First_name FROM sakila.actor ORDER BY First_name;

 SELECT DISTINCT sirve para depurar datos repetidos ejemplo si hay varios nombres Ana este commando solo lista un Ana ejemplo:
SELECT DISTINCT first_name FROM sakila.actor ORDER BY first_name;

 Diferencia entre DISTINCT Y GROUP BY
Group by como su nombre indica, agrupa varias filas dependiendo de un campo o condición, distinct se asegura de que solo exista una sola respuesta por un campo especifico (no agrupa, solo deja una)

Abraham Cerda

student•

¿Cuál es la diferencia entre un select distinct y un group by? Usando el mismo atributo en ambas sentencias, claro.

David Toca

student•

Group by como su nombre indica, agrupa varias filas dependiendo de un campo o condicion, distinct se asegura de que solo exista una sola respuesta por un campo especifico (no agrupa, solo deja una)

Abraham Cerda

student•

Entiendo. Muchas gracias por tu respuesta!

Juan Carlos Pinzón

student•

Con ese Where es la forma de simular un Join, obviamente el Join es mejor 😉

Diego Forero

Team Platzi•

Where es una condición explicita, un join es una unión de dos tablas usando un campo.

Con Where filtras por ejemplo traer solo los usuarios de un tipo especifico.

Cesar David Ramírez Dimaté

student•

Si, en este ejemplo utilizo el where para relacionar dos llaves de dos entidades, pero con un where puedes hacer filtros de lo que desees, no quiere decir que es la forma de simular un join.

Cristian Orozco Benjumea

student•

AS: Permite crear un alias a las consultas.
p.e. sakila.customer as C

Por lo que al momento de escoger la columna ya no copiamos el nombre completo de la tabla sino solamente C:
customer.first_name -- > c.first_name

where: Se usa para poner un criterio de búsqueda
distinct: Permite seleccionar un sólo dato sin traer duplicados

Usuario anónimo

user•

¿Qué creen puede ser más óptimo?
¿Realizar una consulta con DISTINCT o con Group By para el mismo fin?

Diego Forero

Team Platzi•

Lo mejor es haciendo pruebas con el mismo tamaño de datos y hacer las dos queries que arrojen el mismo resultado, esto te puede decir cual es más rápida, tienes que hacer varias pruebas con cantidades de datos diferentes ya que una opción puede llegar a ser más rápida que la otra para pocos datos pero para una cantidad mayor de datos puede cambiar.

Jhon Fredy Duarte Vargas

student•

Recuerden el AS para colocar alias a tablas o columnas etc, no es necesario solo con dejar un espacio es suficiente. Pero ayuda a la visualización y al orden del código.

Luis Scozzese

student•

Entonces “Where” se usa como una condición ademas de comparar y filtrar tablas?

Diego Forero

Team Platzi•

Where es la clausula que te permite poner las condiciones necesarias para poder filtrar la información por los parámetros que pasas, por ejemplo

SELECT * FROM users WHERE user_id = 1000

Trae la información del usuario que tiene el id 1000

SELECT * FROM users WHERE last_name = "Perez" AND first_name = "Juan"

Trae la información de los usuarios que su apellido es perez y el primer nombre es Juan.

bryan fuentes

student•

la primer consulta, haciendo join, mas resummido xD

select c.first_name,c.email, a.address from address a join customer c on (a.address_id = c.address_id)

Smerlyn Javier Eusebio Bonifacio

student•

buen curso

Enrique Quimbayo Corredor

student•

este tipo de consultas son muy aplicables en la industria, se pueden usar para consultar cuantos empleados mujeres hay y cuantos hombres, tambien se puede consultar en un almacen cuantos productos vendemos por cada marca

Juan Pablo Calle García

student•

Un mundo fenomenal, los temores se pierden cuando empiezas a tener conocimiento de lo desconocido.

Ivan Yovera

student•

¿por qué en un lugar la dirección es un número y en otro lugar es una dirección como tal? (minuto 6:17)

Diego Forero

Team Platzi•

Hay una tabla Address que tiene un id asociado con una dirección, en una de las consultas traer la dirección de esta tabla, en la otra solo muestra el id.

Gerardo Antonio Gerónimo Vasconcelos

student•

Por si a alguien además de mi tuvo problemas de conexión a la hora de usar MySQL de el siguiente enlace.

Diego Ramirez

student•

Estructura básica del Query con más de una tabla
as + (Inicial de la letra que queramos usar para dar un sobre nombre a nuestra tabla)

Por ejemplo

En vez de usar:
SELECT customer.first_name, address.address
FROM sakila.customer, sakila.address;

Podemos usar:
SELECT C.first_name, A.address
FROM sakila.customer as C, sakila.address as A

Simplemente es un sobre nombre que le estamos poniendo. Se usa por lo general cuando tenemos muchas tablas porque se puede volver inmanejable

WHERE: Es la clausula que te permite poner las condiciones necesarias para poder filtrar la información por los parámetros que pasas.
DISTINCT: Es una palabra reservada de SQL que permite “filtrar” los resultados de una o varias columnas por datos únicos

¿Cuál es la diferencia entre un select distinct y un group by?
GROUP BY, como su nombre indica, agrupa varias filas dependiendo de un campo o condicion, DISTINCT se asegura de que solo exista una sola respuesta por un campo especifico (no agrupa, solo deja una)

José Alberto Ortiz Vargas

student•

¿Que pasa cuando el numero de registro es menor en una tabla que en otra?

José Alberto Ortiz Vargas

student•

En el minuto 4:30 el profesor responde mi pregunta. ¡Gracias!

Julian Andres Builes Cajiao

student•

Comando AS le da un sobre nombre a las tablas y también sirve para darle un sobrenombre a las columna

Billi Ramirez

student•

Permite crear alias en la consulta.

Cesar David Ramírez Dimaté

student•

No le creas un alias a una consulta, le creas un alias a una tabla. (Por lo menos en este caso).

Estructura básica del Query con más de una tabla

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