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Aplicación de PostgreSQL en Ciencia de Datos
02:45 - 2
Importación de Bases de Datos en PgAdmin 4
01:21 - 3

Historia y Evolución de las Bases de Datos Relacionales
04:32 - 4

Fundamentos de Bases de Datos Relacionales para Científicos de Datos
06:57 - 5

Conceptos Fundamentales de Bases de Datos Relacionales
05:59 - 6

Sentencias SQL: Select, Where, Group By y Order By
05:58
Definición de Tipos de Datos Personalizados en Bases de Datos
Clase 17 de 34 • Curso de PostgreSQL Aplicado a Ciencia de Datos
Contenido del curso
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Diferencias entre PostgreSQL y otros gestores de bases de datos
05:31 - 12
Fundamentos de la Programación en Python
00:01 - 13

Procedimientos y Funciones en PostgreSQL: Creación y Uso
11:15 - 14

Creación y uso de funciones y triggers en bases de datos SQL
10:08 - 15

Funciones SQL para Ciencia de Datos: Consultas y Reportes Prácticos
13:23 - 16
Lenguajes Procedurales en PostgreSQL: PL/pgSQL y Extensiones Python
03:23 - 17

Definición de Tipos de Datos Personalizados en Bases de Datos
06:23
- 18

Diagrama Entidad-Relación en Sistemas de Renta de Películas
08:53 - 19

Agregación de Datos en SQL: Max, Min, Suma y Promedio
11:28 - 20

Planeación y Presentación Efectiva de Datos para Científicos de Datos
08:54 - 21

Manipulación de Datos JSON en PostgreSQL
10:49 - 22

Manipulación de Datos JSON en Bases de Datos Relacionales
06:26 - 23

Tablas Recursivas e Interactivas en SQL con Common Table Expressions
06:01 - 24

Funciones de Ventana en SQL para Ordenamiento y Rango de Datos
04:49 - 25

Manejo de Particiones en Bases de Datos: Ventajas y Desventajas
05:49
- 26

Creación de Dashboards con SQL para Análisis de Negocios
03:20 - 27

Top 10 Películas Más Rentadas: Consulta SQL Paso a Paso
08:01 - 28

Actualización de Precios de Películas con Tipos de Cambio en SQL
12:29 - 29

Rangos y Percentiles con Funciones de Ventana en SQL
06:31 - 30

Agrupación de Datos Geográficos por Ciudades en SQL
06:56 - 31

Análisis de Datos con Líneas de Tiempo en SQL
09:46 - 32

Visualización de Datos con Tableau para Científicos de Datos
07:22
¿Cómo crear tipos de datos personalizados en bases de datos relacionales?
Crear tipos de datos personalizados es una poderosa herramienta que no todos los manejadores de bases de datos proporcionan. Este enfoque permite mayor control sobre los datos, limitando las entradas a ciertas opciones predefinidas. Aquí te enseñaré cómo definir tipos de datos en PostgreSQL, una habilidad que potenciará tus capacidades como desarrollador o administrador de bases de datos.
¿Qué son los tipos de datos personalizados?
Los tipos de datos personalizados permiten definir listas concretas de valores que se pueden almacenar en un campo específico de una tabla. En particular, los tipos de datos como enum ayudan a restringir las entradas a un conjunto definido, lo que evita errores como la entrada de datos no válidos.
¿Cómo se definen los tipos de datos en PostgreSQL?
Para crear un tipo de dato personalizado en PostgreSQL, usamos la sentencia CREATE TYPE. A continuación, te muestro un ejemplo práctico:
CREATE TYPE mood AS ENUM ('triste', 'neutral', 'feliz');
En este ejemplo, se define un tipo de dato llamado mood que solo permite tres posibilidades: triste, neutral y feliz.
¿Cómo usar un tipo de dato personalizado en una tabla?
Una vez definido el tipo de dato, se puede utilizar en las tablas de la base de datos. Aquí te muestro cómo:
CREATE TABLE persona_prueba (
nombre TEXT,
humor_actual mood
);
La tabla persona_prueba tiene dos campos: nombre, de tipo texto, y humor_actual, que usa el tipo de dato personalizado mood.
¿Qué sucede al insertar datos no válidos?
Al intentar insertar un valor que no está en la lista definida, PostgreSQL arrojará un error, previniendo la adición de datos no válidos.
INSERT INTO persona_prueba (nombre, humor_actual) VALUES ('Pablo', 'molesto');
Este intento de inserción fallará con un error, ya que molesto no es un valor permitido en el tipo de dato mood.
¿Cómo insertar valores válidos?
Para realizar inserciones exitosas, simplemente asegúrate de que los valores estén dentro del conjunto permitido:
INSERT INTO persona_prueba (nombre, humor_actual) VALUES ('Pablo', 'feliz');
En este caso, el registro se insertará correctamente, ya que feliz es un valor permitido.
¿Cuándo es útil usar tipos de datos personalizados?
Estos tipos de datos son ideales cuando necesitas limitar las entradas a un conjunto específico de valores permitidos. Un ejemplo común es un sistema de clasificación de películas, donde la clasificación se limita a categorías estándar como G, PG, PG-13, etc., proporcionadas por asociaciones de clasificación de contenidos.
Los tipos de datos personalizados no solo mejoran la integridad de tus datos, sino que también facilitan el mantenimiento y actualización de tu sistema al minimizar los errores de entrada. Atrévete a experimentar con ellos en tus próximos proyectos para experimentar sus beneficios de primera mano.