Tuplas y más tuplas

Clase 56 de 63 • Fundamentos de Bases de Datos 2017

Daniel Morales

student•

Tupla
En informática, o concretamente en el contexto de una base de datos relacional, un registro (también llamado fila o tupla) representa un objeto único de datos implícitamente estructurados en una tabla

christian jordy mamani sucasaire

student•

El número de tuplas se denomina cardinalidad, la cardinalidad varía con el tiempo.

Cesar David Ramírez Dimaté

student•

¿La cardinalidad acaso no es la relación entre entidades? (0:M, 1:1, M:M, etc)?

Hector Vasquez

student•

Cuidado con las consultas update y delete. Si no se implementa junto con un where, se actualizará o se borrará TODAS las filas de la tabla.

update tabla1 set title = ‘nuevo título’; <— esto reemplazará el título de TODAS las filas de la tabla ‘tabla1’

delete from tabla1; <----esto borrará TODAS las filas de la tabla ‘tabla1’

Ricardo Celis

teacher•

así es, excelente aporte =) qué tal te va pareciendo el curso?

Hector Vasquez

student•

Bien, me ha servido para aprender cosas nuevas y reforzar las bases. Acá tratando de aportar con cosas, detalles que pueden llegar a ser necesarios.

Antonio Dennis Revelo Arias

student•

like => se usa para buscar algo en concreto, usando caracteres especificos que se desea usar
like ‘<caracteres>%’ => busca todas las palabras que comiencen con dichos <caracteres>
like ‘%<caracteres>%’ => busca todas las palabras que contengan dichos <caracteres>
like ‘%<caracteres>’ => busca todas las palabras que finalicen con dichos <caracteres>
not like ’ ’ = > se usa igual que like pero con la diferencia de que ponemos lo que no queremos que busque

add column => se usa para agregar un atributo a la columna de la tabla
drop column => se usa para eliminar un atributo de la columna.

update = actualizar una tabla
set = dar nuevo titulo o nombre al momento de actualizar. especificandolo poniendolo entre ’ nombre_nuevo’
where = elegir donde se desea cambiar o hacer el update. where column1 = fila2

Ivan Daza

student•

Buen aporte. Gracias!

Iván Toro

student•

Genial el resumen. 😄

Daniel Cadavid

student•

 Tupla sirve para agrupar como si fueran un único valor, varios valores que por su naturaleza deben ir juntos en otras palabras es una fila o un registro dentro de una tabla.

 LIKE: se usa en la cláusula WHERE y permite hacer búsquedas basadas en un patrón, es decir realizar búsquedas que arrojen como resultados palabras similares a los caracteres que especifiquemos.

 Sintaxis de LIKE:
LIKE ‘abc%’ = buscar todas las líneas que comiencen por abc
LIKE ‘%abc’ = buscar todas las líneas que terminen por abc
LIKE ‘%abc%’ = buscar todas las líneas que contienen abc

 Ejemplo de una consulta usando LIKE:
SELECT *
FROM nombre_tabla
WHERE nombre_columna LIKE ‘an%

 También se puede usar la cláusula NOT LIKE que se usa para encontrar resultados que no contengan palabras similares a los caracteres que especifiquemos

 Show columns from sakila.film_text
Mostrar las columnas de la table film_text de la base de datos sakila

 ALTER TABLE sakila.film_text ADD COLUMN fecha_lanza TIMESTAMP;
Modificar la tabla film_text de la BD sakila agregandole la columna fecha_lanza la cual es de tipo fecha y hora

 ALTER TABLE sakila.film_text DROP COLUMN fecha_lanza;
Modificar la tabla film_text de la BD sakila borrándole la columna fecha_lanza

 UPDATE sakila.film_text SET title = ‘Platzi Movie’ WHERE film_id = 2;
Actualizar la tabla film_text de la BD sakila cambiando el titulo donde film_id = 2 por Platzi Movie

 Se debe tener cuidado con las consultas update y delete. Si no se implementan junto con un where, se actualizará o se borrará TODAS las filas de la tabla.

 MODIFY actualiza la información, si no existe crea el registro.

 UPDATE actualiza la información, si no existe lanza un error informando que no existe dicho registro.

 TRUNCATE TABLE “nombre_tabla”;
Sirve para eliminar los datos de una tabla

Baltazar Ortega

student•

¿Cual es la diferencia entre alter table y update?

Diego Forero

Team Platzi•

alter table modifica la estructura de la tabla, añade o borra campos (columnas)
update modifica los registros individuales.

Brayan David

student•

creo que es necesario dejar este diagrama que hizo el profe en clases anteriores como recordatorio…

Andric Alejandro Vargas Alarcón

student•

No es recomendable pero existe la posibilidad de cambiar el tipo de dato de una columna existente:

alter table table_name modify column_name int(5)

sin embargo, solo se puede hacer esta operación con datos compatibles, y segun las consideraciones o restricciones del motor.

Billi Ramirez

student•

Quizá en una base de datos ya en producción no sea recomendable.

Andric Alejandro Vargas Alarcón

student•

a veces sí, el varchar(max) no siempre se supera, pero cuando lo hace, debes cambiarlo a text, no es muy comun que pase pero debemos considerarlos

Juan Jose Aparicio Aparicio

student•

Tengo una duda por lo que se ve en el video Mysql con el Like para buscar cadenas no importa si esta en minuscula o mayusculas para hacer la busqueda? si es asi es igual en todos los motores o casa cual es diferente? gracias

Walter Lopez

student•

Depende del COLLATION con que se creó la Base de Datos, normalmente se puede cambiar según sea el tipo de carácteres que vamos a guardar en ella según sea el o los lenguajes con los que vamos a manejar los datos en los campos. Si el COLLATION termina en CI significa “Case Insensitive” (por ejemplo: utf8_general_ci) esas siglas del final quieren decir que no diferencia entre minúsculas y mayúsculas (como el command prompt de Windows).

Si quieres que la búsqueda con LIKE sea case sensitive, es decir sensible a las mayúsculas y minúsculas (como el shell de UNIX o de cualquier descendiente de este) solo debes cambiar el COLLATION por uno que no termine en _ci al final del query, por ejemplo: SELECT * FROM usuarios WHERE nombre = ‘José’ COLLATE utf8_bin

Otra opción es que le des un vistazo a las funciones UPPER() y LOWER() de SQL, funcionan igual que COUNT() que es la que han enseñado hasta el momento en el curso.

Enrique Quimbayo Corredor

student•

la forma de estruturar un LIKE
** cualquier letra o caracter

%** que termine en la búsqueda
%**% que contenga la búsqueda
**% que empiece en la búsqueda

% reemplaza uno o mas caracteres en los resultados de la búsqueda

Iván Darío Sánchez Jiménez

student•

script para apuntes:

SHOW COLUMNS FROM sakila.actor;

SELECT DISTINCT first_name FROM sakila.actor ORDER BY first_name;

SELECT * FROM sakila.film_text
WHERE title LIKE 'zo%';

SELECT * FROM sakila.film_text
WHERE title LIKE '%oo%';

SELECT * FROM sakila.film_text
WHERE title LIKE '%rd';

SELECT * FROM sakila.film_text
WHERE title NOT LIKE '%rd';

ALTER TABLE sakila.film_text ADD COLUMN fecha_lanza TIMESTAMP;
ALTER TABLE sakila.film_text DROP COLUMN fecha_lanza;

Iván Darío Sánchez Jiménez

student•

UPDATE sakila.film_text SET title = 'Platzi movie' WHERE film_id = '2';

Smerlyn Javier Eusebio Bonifacio

student•

El operador LIKE se utiliza en una cláusula WHERE para buscar un patrón específico en una columna.

Hay dos comodines utilizados junto con el operador LIKE:

%: El signo de porcentaje representa cero, uno o varios caracteres
_ - El subrayado representa un solo carácter

Marcelo Lavizzari

student•

estaba observando, cuando usamos el show columns, que algunas tablas tienen valores, por defecto. Como le indico al crear un campo, que si el usuario, no coloco nada en ese campo, guarda un dato por defecto ? me imagino, que con el default, pero cual es la sintaxis? gracias.

Diego Forero

Team Platzi•

La estructura es

<nombre del campo> <tipo de dato> <NULL/NOT NULL> DEFAULT 'valor default'

PubID SMALLINT NOT NULL DEFAULT 'Unknown'

Johan Manuel Buitrago Segura

student•

También se pueden hacer consultas con coincidencias de varias silabas o palabras, por ejemplo: SEELCT * FROM film_text WHERE title LIKE '%ol%rd';

Diego Adrián Sánchez Gutiérrez

student•

like para hecr una busqueda % como comodin Not como negacion alter table para alterar una tabla update para actualisar una tabla set para fijar un dato

Kevin Andrés Cornejo Surichaqui

student•

SELECT* from sakila.fil_text 
WHERE title like 'zo%';

Billi Ramirez

student•

alter table esquema.tabla add column nombre_campo tipo
ejemplo:

alter table sakila.film_text add column fecha_lanza timestamp;

Luis Edson Quispe Canaviri

student•

Solo se puede hacer el cambio de algún registro con update si en el where se pone como referencia la llave primaria (En el caso del video es film_id). Es solo una acotación para tomarla en cuenta. Saludos desde Bolivia.

Ingeborg Muñoz Carnot

student•

Amigo, en efecto puede ser con cualquier columna como filtro en el where, podrías querer hacer un update de todos los registros de la tabla1 que tengan como fecha 01/02/2019, etc ,etc

Luis Gabriel Orellana Francisco

student•

SQL Server 2017, AdventureWorks2017

select * from [Production].[Product] as P order by p.Name

select * from Production.Product as p
where p.Name like ‘HL%’

select * from Production.Product as p
where p.Name like ‘%ll%’

select * from Production.Product as p
where p.Name like ‘%ce’

select * from Production.Product as p
where p.Name not like ‘%ce’

Luis Gabriel Orellana Francisco

student•

SQL Server 2017, AdventureWorks2017

select * from [Sales].[SalesReason]
exec sp_help ‘Sales.SalesReason’

SalesReasonID int no 4 10 0 no (n/a) (n/a) NULL
Name Name no 100 no (n/a) (n/a) SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS
ReasonType Name no 100 no (n/a) (n/a) SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS
ModifiedDate datetime no 8 no (n/a) (n/a) NULL

Luis Gabriel Orellana Francisco

student•

SQL Server 2017, AdventureWorks2017

alter table [Sales].[SalesReason] add EndDate datetime
alter table [Sales].[SalesReason] drop column EndDate

alter table [Sales].[SalesReason] add ProcessID varchar(3) not null default (‘001’)

ALTER TABLE [Sales].[SalesReason]
DROP CONSTRAINT [DF__SalesReas__Proce__4AD81681]

alter table [Sales].[SalesReason] drop column ProcessID

Tuplas y más tuplas

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