Fundamentos de la Programación en Python

Clase 12 de 34 • Curso de PostgreSQL Aplicado a Ciencia de Datos

Contenido del curso

Introdución a las Bases de Datos

Ciencia de Datos

Particularidades de PostgreSQL

Casos Prácticos

Platzi movies dashboard

Siguientes pasos

Tomar examen

Comentarios

Alejandro Sanchez

student•

¡Vaya! Como que voy a ir buscando el dinero para pagar un año más de Platzi xD

Luis Fernando Zarazua Aguilar

student•

La verdad vale mucho la pena.

Julián Cárdenas

student•

Es muy buena inversión y ahora 4 años después hay aún más cursos y más características!

Cristian Caceres Jolianis

student•

Israel es uno de los mejores profesores de Platzi, de verdad disfruto cada curso dictado por el.

Julián Cárdenas

student•

Muy bueno y cordial él!

Kenny Emmanuel Lajara Aquino

student•

Y así es como pasas de no estar interesado en un curso y hacerlo solo porque está en tu ruta de aprendizaje, a estar emocionado y por realizarlo completo y crear algún proyecto con esta nueva herramienta!

Vladimir Gutierrez

student•

Yo vengo del mundo de Oracle y Plpgsql (postgresql) es casi igual a plsql (oracle). Seguiremos viendo este curso.

Sergio Armando Serrano Becerra

student•

hola vladimir, ya que has utilizado oracle, sabes como tratar los json en oracle en la versión 11, te agradezco.

Vladimir Gutierrez

student•

Sergio, quizas me expresé mal, cuando me referí a que son casi igual, me referia al lenguaje. Con respecto al si oracle trabaja con JSON, he visto que lo trabaja de la siguiente manera : https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/adjsn/generation.html#GUID-6C3441E8-4F02-4E95-969C-BBCA6BDBBD9A

Jhon Freddy Tavera Blandon

student•

Procedimientos Almacenados:

PL/pgSQL permite definir procedimientos almacenados, que son bloques de código que se pueden reutilizar para realizar tareas específicas en el lado del servidor de la base de datos.

Control de Flujo: Ofrece estructuras de control de flujo familiares, como bucles, condicionales y manejo de excepciones, lo que facilita la escritura de lógica compleja en la base de datos.

Variables y Tipos de Datos: Soporta variables y tipos de datos, permitiendo almacenar y manipular datos dentro de los procedimientos almacenados.

Triggers: PL/pgSQL se utiliza comúnmente para escribir triggers (disparadores) que responden a eventos en las tablas, ejecutando lógica personalizada antes o después de ciertas operaciones.

Funciones: Permite la creación de funciones que pueden aceptar parámetros y devolver resultados, facilitando la modularidad y reutilización del código.

Manipulación de Datos: Ofrece capacidades completas para manipular datos en la base de datos, incluyendo inserción, actualización y eliminación de registros.

Conexión con SQL: PL/pgSQL está integrado con SQL, lo que permite combinar fácilmente el código procedural con consultas SQL para realizar operaciones complejas y personalizadas.

Optimización de Rendimiento: Al ejecutarse en el servidor de la base de datos, los procedimientos almacenados escritos en PL/pgSQL pueden ser altamente eficientes y contribuir a la optimización del rendimiento.

Seguridad: Puede ayudar a mejorar la seguridad al permitir el encapsulamiento de la lógica de negocio en el servidor de la base de datos, reduciendo la exposición de la lógica a través de la capa de aplicación.

Integración con Transacciones: PL/pgSQL es compatible con transacciones, lo que significa que puedes realizar operaciones atómicas y consistentes a nivel de base de datos.

José Alberto Ortiz Vargas

student•

He trabajado con MySQL, Oracle y SQL Server. PLPGSql suena muy bien, veamos hasta donde podemos alcanzar el potencial de este lenguaje.

Ricardo Andrés Posada Castaño

student•

Imposible dejar de trasnochar con tanta cosa por aprender.....

Ioannes Schroeder

student•

Les comparto un enlace rápido a la Documentación de PostgreSQL Tiene algo mas de 3 mil páginas si lo descargan en PDF pero depende la versión que descarguen.

Table of Contents

Preface

1. What Is PostgreSQL?

2. A Brief History of PostgreSQL

3. Conventions

4. Further Information

5. Bug Reporting Guidelines

I. Tutorial

1. Getting Started

2. The SQL Language

3. Advanced Features

II. The SQL Language

4. SQL Syntax

5. Data Definition

6. Data Manipulation

7. Queries

8. Data Types

9. Functions and Operators

10. Type Conversion

11. Indexes

12. Full Text Search

13. Concurrency Control

14. Performance Tips

15. Parallel Query

III. Server Administration

16. Installation from Binaries

17. Installation from Source Code

18. Installation from Source Code on Windows

19. Server Setup and Operation

20. Server Configuration

21. Client Authentication

22. Database Roles

23. Managing Databases

24. Localization

25. Routine Database Maintenance Tasks

26. Backup and Restore

27. High Availability, Load Balancing, and Replication

28. Monitoring Database Activity

29. Monitoring Disk Usage

30. Reliability and the Write-Ahead Log

31. Logical Replication

32. Just-in-Time Compilation (JIT)

33. Regression Tests

IV. Client Interfaces

34. libpq — C Library

35. Large Objects

36. ECPG — Embedded SQL in C

37. The Information Schema

V. Server Programming

38. Extending SQL

39. Triggers

40. Event Triggers

41. The Rule System

42. Procedural Languages

43. PL/pgSQL — SQL Procedural Language

44. PL/Tcl — Tcl Procedural Language

45. PL/Perl — Perl Procedural Language

46. PL/Python — Python Procedural Language

47. Server Programming Interface

48. Background Worker Processes

49. Logical Decoding

50. Replication Progress Tracking

51. Archive Modules

VI. Reference

I. SQL Commands

II. PostgreSQL Client Applications

III. PostgreSQL Server Applications

VII. Internals

52. Overview of PostgreSQL Internals

53. System Catalogs

54. System Views

55. Frontend/Backend Protocol

56. PostgreSQL Coding Conventions

57. Native Language Support

58. Writing a Procedural Language Handler

59. Writing a Foreign Data Wrapper

60. Writing a Table Sampling Method

61. Writing a Custom Scan Provider

62. Genetic Query Optimizer

63. Table Access Method Interface Definition

64. Index Access Method Interface Definition

65. Generic WAL Records

66. Custom WAL Resource Managers

67. B-Tree Indexes

68. GiST Indexes

69. SP-GiST Indexes

70. GIN Indexes

71. BRIN Indexes

72. Hash Indexes

73. Database Physical Storage

74. Transaction Processing

75. System Catalog Declarations and Initial Contents

76. How the Planner Uses Statistics

77. Backup Manifest Format

VIII. Appendixes

A. PostgreSQL Error Codes

B. Date/Time Support

C. SQL Key Words

D. SQL Conformance

E. Release Notes

F. Additional Supplied Modules and Extensions

G. Additional Supplied Programs

H. External Projects

I. The Source Code Repository

J. Documentation

K. PostgreSQL Limits

L. Acronyms

M. Glossary

N. Color Support

O. Obsolete or Renamed Features

Bibliography

Index

Hans Arias

student•

Es muy interesante, y bastantes cosas, realmente tiene, me llama mucha la atencion la concurrencia y el performance, pero vaya, hay mucho por aprender solamente con postgres.

Mario Alexander Vargas Celis

student•

PL/pgSQL (Procedural Language/PostgreSQL Structured Query Language) es el lenguaje procedural nativo de PostgreSQL, diseñado para extender la funcionalidad de SQL y permitir la ejecución de lógica más compleja en el servidor de base de datos. Si quieres conocer sus superpoderes, aquí te dejo un resumen de lo que hace especial a PL/pgSQL:

1. Lógica Procedural dentro de la Base de Datos

PL/pgSQL te permite incluir lógica compleja, como condicionales, bucles y manejo de errores, directamente en el servidor de la base de datos. Esto es ideal para casos en los que necesitas que las operaciones sean rápidas y estén cerca de los datos.

Ejemplo:

DO $$ BEGIN FOR i IN 1..10 LOOP INSERT INTO tabla (columna) VALUES (i); END LOOP; END $$;

2. Creación de Funciones y Procedimientos

Con PL/pgSQL, puedes encapsular lógica en funciones o procedimientos, reutilizables y optimizadas.

Funciones: Devuelven un valor o conjunto de resultados.
Procedimientos: Ejecutan acciones pero no devuelven valores.

Ejemplo:

CREATE OR REPLACE FUNCTION suma(a INT, b INT) RETURNS INT AS $$ BEGIN RETURN a + b; END; $$ LANGUAGE plpgsql;

Uso:

SELECT suma(5, 3); -- Devuelve 8

3. Manejo Avanzado de Errores

Puedes capturar, registrar y manejar errores en PL/pgSQL mediante bloques EXCEPTION, lo que proporciona mayor control en escenarios críticos.

Ejemplo:

BEGIN INSERT INTO tabla (id, nombre) VALUES (1, 'Ejemplo'); EXCEPTION WHEN unique_violation THEN RAISE NOTICE 'El registro ya existe.'; END;

4. Estructuras de Control Poderosas

PL/pgSQL ofrece herramientas como:

Condicionales: IF...THEN...ELSE.
Bucles: FOR, WHILE, LOOP.
Casos: CASE.

Ejemplo de condicional:

CREATE OR REPLACE FUNCTION evaluar(valor INT) RETURNS TEXT AS $$ BEGIN IF valor > 0 THEN RETURN 'Positivo'; ELSIF valor < 0 THEN RETURN 'Negativo'; ELSE RETURN 'Cero'; END IF; END; $$ LANGUAGE plpgsql;

5. Disparadores (Triggers)

PL/pgSQL es ideal para escribir triggers (disparadores), que permiten ejecutar lógica automáticamente en respuesta a eventos (INSERT, UPDATE, DELETE).

Ejemplo:

CREATE OR REPLACE FUNCTION actualizar_fecha() RETURNS TRIGGER AS $$ BEGIN NEW.fecha_modificacion := NOW(); RETURN NEW; END; $$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE TRIGGER trigger_actualizar_fecha BEFORE UPDATE ON tabla FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION actualizar_fecha();

6. Manipulación de Cursored y Conjuntos de Datos

Puedes trabajar con cursos y procesar resultados fila por fila.

Ejemplo:

DECLARE registro RECORD; BEGIN FOR registro IN SELECT * FROM tabla LOOP RAISE NOTICE 'Procesando: %', registro.columna; END LOOP; END;

7. Optimización de Consultas Repetitivas

Al utilizar PL/pgSQL, las consultas complejas pueden ejecutarse directamente en el servidor, reduciendo la latencia entre la aplicación y la base de datos.

8. Extensibilidad

Puedes combinar PL/pgSQL con otros lenguajes soportados por PostgreSQL, como PL/Python, PL/Perl o PL/Java, para crear soluciones aún más avanzadas.

9. Manipulación Avanzada de JSON/JSONB

PL/pgSQL ofrece soporte nativo para manejar y manipular datos JSON/JSONB, lo que facilita trabajar con datos semi-estructurados.

Ejemplo:

DO $$ DECLARE datos JSONB := '{"nombre": "Mario", "edad": 30}'; BEGIN RAISE NOTICE 'Nombre: %', datos->>'nombre'; END $$;

10. Compatible con Extensiones y Funciones Personalizadas

Gracias a PL/pgSQL, puedes crear extensiones y funciones específicas para tus necesidades, aumentando las capacidades del sistema.

¿Por qué PL/pgSQL es un superpoder?

Velocidad: Procesa operaciones cerca de los datos, evitando transferencia entre cliente y servidor.
Flexibilidad: Su capacidad procedural lo hace apto para resolver lógica compleja.
Productividad: Facilita la reutilización de código con funciones y triggers.
Escalabilidad: Ideal para bases de datos grandes y transacciones frecuentes.

En resumen, PL/pgSQL transforma a PostgreSQL en algo más que un manejador de bases de datos, convirtiéndolo en una plataforma poderosa para desarrollar aplicaciones complejas directamente dentro del servidor.

Francisco Garcia [C6]

student•

Mi experiencia es con SQL Server, tengo muchas expectativas con PostgreSQL

Ricardo Gomez

student•

Aporte, faltan mencionar las replicas, el acceso remoto y la manera de hacer mantenimiento

JAVIER SANTIAGO SALGADO

student•

Gran infografía!!!

Carlos G

student•

La programación estructurada es un paradigma de desarrollo de software que busca mejorar la claridad, calidad y tiempo de desarrollo de un programa mediante el uso de estructuras de control como la secuencia, selección (if/else) e iteración (bucles), evitando el uso innecesario de la instrucción goto. Este enfoque promueve la creación de código modular, más fácil de entender, mantener y depurar.

Heber Adolfo Buezo Salmeron

student•

¿Solo es esta imagen?

Christian Rangel

student•

PostgreSQL se puede usar para BigData?

Pablo Alejandro Figueroa

student•

PLPGSQL solo lo tiene POSTGRE: VERDADERO LENGUAJE PROCEDURAL solo lo tiene POSTGRE: FALSO

Pablo Alejandro Figueroa

student•

Jhins Ledys Cárdenas Pardo

student•

Que un lenguaje de consultas de bases de datos, entendido com un gestor de bvases de datos, ofrezca la opcion de crear funciones con codigo como en un lenguaje de programación es una herramienta poderosisima. . PostgreSQL sin duda esta muy bien pensado.

Mateo Posada

student•

muy bien

Marco Daza Daza

student•

bien..sigamos!!

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Sentencias SQL: Select, Where, Group By y Order By

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Rol y Funciones del Científico de Datos en Empresas

Responsabilidades del Científico de Datos en la Toma de Decisiones

Roles y Perfiles en Equipos de Ciencia de Datos

Diferencias y similitudes entre Machine Learning y Data Science

Particularidades de PostgreSQL

Diferencias entre PostgreSQL y otros gestores de bases de datos