Bienvenida conceptos básicos y contexto histórico de las Bases de Datos
Data warehouse
Clase 59 de 67 • Curso de Fundamentos de Bases de Datos 2019
Contenido del curso
Introducción a las bases de datos relacionales
- 3
Qué son entidades y atributos
10:38 - 4
Historia de las bases de datos relacionales
03:19 - 5
Entidades de Platzi Blog
08:05 - 6
Relaciones
10:25 - 7
Múltiples muchos
02:25 - 8
Diagrama ER
05:12 - 9
Diagrama Físico: tipos de datos y constraints
13:50 - 10
Diagrama Físico: normalización
10:16 - 11
Formas normales en Bases de Datos relacionales
02:54 - 12
Diagrama Físico: normalizando Platziblog
14:46
RDBMS (MySQL) o cómo hacer lo anterior de manera práctica
SQL hasta en la sopa
- 19
Historia de SQL
03:53 - 20
DDL create
13:53 - 21
Playground: CREATE TABLE
00:00 - 22
CREATE VIEW y DDL ALTER
10:17 - 23
DDL drop
05:17 - 24
Playground: VIEW, ALTER y DROP en SQL
00:00 - 25
DML
17:03 - 26
Playground: CRUD con SQL
00:00 - 27
¿Qué tan standard es SQL?
10:26 - 28
Creando Platziblog: tablas independientes
11:34 - 29
Creando Platziblog: tablas dependientes
11:24 - 30
Creando Platziblog: tablas transitivas
09:19
Consultas a una base de datos
- 31
¿Por qué las consultas son tan importantes?
02:34 - 32
Estructura básica de un Query
06:23 - 33
SELECT
11:16 - 34
Playground: SELECT en SQL
00:00 - 35
FROM y SQL JOINs
07:11 - 36
Utilizando la sentencia FROM
14:46 - 37
Playground: FROM y LEFT JOIN en SQL
00:00 - 38
WHERE
14:00 - 39
Utilizando la sentencia WHERE nulo y no nulo
10:16 - 40
Playground: Filtrando Datos con WHERE
00:00 - 41
GROUP BY
11:56 - 42
ORDER BY y HAVING
13:02 - 43
Playground: Agrupamiento y Ordenamiento de Datos
00:00 - 44
El interminable agujero de conejo (Nested queries)
12:39 - 45
¿Cómo convertir una pregunta en un query SQL?
06:14 - 46
Preguntándole a la base de datos
10:08 - 47
Consultando PlatziBlog
12:35 - 48
Playground: Prueba Final con PlatziBlog
00:00
Introducción a la bases de datos NO relacionales
Manejo de modelos de datos en bases de datos no relacionales
Bases de datos en la vida real
Bonus
Resumen
Data Warehouse trata de guardar cantidades masivas de datos para la posteridad. Allí se guarda todo lo que no está viviendo en la aplicación pero es necesario tenerlo.
Debe servir para guardar datos por un largo periodo de tiempo y estos datos se deben poder usar para poder encontrar cuestiones interesantes para el negocio.