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Fundamentos de la Programación en Python

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

Fundamentos de la Programación en Python

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

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.