MySQL en terminal: datos a decisiones

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MySQL en terminal: datos a decisiones

Curso de SQL y MySQL 2018

Clase 24 de 24

Clase 24 / 24

Recursos

Domina cómo convertir datos en información accionable con MySQL desde la terminal. Aquí verás por qué el orden en las bases de datos es clave en big data, cómo diseñar tablas que crecen con tu negocio y cómo usar SQL para filtrar, ordenar y agrupar sin depender de capas extra.

¿Por qué big data necesita bases de datos bien diseñadas?

La promesa de big data es clara: de datos a información, y de información a decisiones que optimizan el negocio. Para lograrlo, la información debe tener orden útil. Sin orden, no hay operaciones confiables ni tendencias claras.

Usa bases de datos para imponer estructura y reglas.
Mantén un ID único por tupla para identificar cada renglón.
Diseña tablas pensando en expansión: más filas y más variables.
Elige el tipo correcto: relacionales, documentales, de gráficas o NoSQL.
Mueve lógica a la base cuando convenga: consultas más rápidas y menos proceso en la capa de negocios.

La idea central: una base bien pensada es el corazón de cualquier aplicación. Trabajar cerca del “metal” en terminal te da control, errores claros y acceso directo a tus datos, sin intermediarios.

¿Cómo usar MySQL en terminal para explorar datos?

El ejemplo usa una tabla sencilla de temperaturas por estado, año y mes. Con SQL estándar puedes explorar, filtrar y agrupar para transformar registros sueltos en tendencias. Importante: garantizar el orden desde la consulta para graficar o reportar correctamente.

¿Qué estructura tiene la tabla temperaturas?

La tabla incluye: id, place (estado), year, month, average (promedio), max (máxima). Es no relacional en el ejemplo, pero respeta el ID único por renglón.

Ejemplos de inspección:

-- Ver primeras 5 tuplas.
SELECT *
FROM temperaturas
LIMIT 5;

-- Contar registros totales (≈ 11,904 mencionados).
SELECT COUNT(*)
FROM temperaturas;

-- Listar estados (32 entidades).
SELECT DISTINCT place
FROM temperaturas;

-- Describir estructura.
DESCRIBE temperaturas;

Claves de aprendizaje:

“tupla” es un renglón de datos.
El dato aislado rara vez sirve: necesita contexto para generar información.

¿Cómo filtrar y ordenar con where y order by?

Para analizar un estado y un mes concreto, filtra y ordena para asegurar secuencia correcta.

-- Promedios de Guanajuato en mayo de todos los años.
SELECT place, year, month, average
FROM temperaturas
WHERE place = 'Guanajuato' AND month = 5
ORDER BY year ASC, month ASC;

Buenas prácticas:

Usa order by al consultar series de tiempo.
Evita ordenar fuera de la base: harías el trabajo dos veces.
Apóyate en índices y llaves para ordenar y filtrar mejor.

¿Cómo agrupar con group by y funciones como AVG?

El promedio anual del país y el promedio por estado son vistas útiles para detectar tendencias.

-- Promedio por año en toda la República.
SELECT year, AVG(average) AS avg_temp
FROM temperaturas
GROUP BY year
ORDER BY year;

-- Promedio por estado (todos los años y meses).
SELECT place, AVG(average) AS avg_temp
FROM temperaturas
GROUP BY place
ORDER BY place;

-- Promedio por estado y año.
SELECT place, year, AVG(average) AS avg_temp
FROM temperaturas
GROUP BY place, year
ORDER BY place, year;

Notas importantes:

El agrupamiento sin group by correcto mezcla datos y da una sola tupla inválida para análisis.
En la demo aparecen años desde 1985 y se indica que 2015 está incompleto: interpreta picos con cautela.
De registros puntuales pasas a tendencias: lo valioso para decidir.

Habilidades que pones en práctica:

Lectura de datos con select y filtros con where.
Ordenamiento con order by para series temporales.
Agregaciones con AVG y group by por año y por estado.
Diseño con ID único, previsión de crecimiento de esquema y uso de la terminal como herramienta principal.

¿Tienes dudas, consultas que quieras probar o una idea para analizar tus datos en MySQL desde la terminal? Compártelo en los comentarios y seguimos la conversación.

Martin DAVILA

Hace 6 años

SQL y MySql
¿Qué es una base de datos?
Una Base de datos es un lugar donde se almacenan una gran cantidad de datos que posteriormente a través de un proceso se convierten en información.

Comandos MySql
Iniciar sesión

    mysql -u user-name -p
Donde -u es usuario y -p es password.

    use data-base-name;
Cambiar de base de datos a utilizar.

    show full columns from books;
Muestra el detalle completo de la tabla.

Motores de base de datos
Los motores de base datos más conocidos son Innodb y Myissam, entre ambos existen ciertas diferencia notables que vale la pena mencionar para saber cuál elegir.

Innodb considerado como un motor de base de datos transaccional conforme ACID con la capacidad de commit, rollback, recuperación de fallos.

Myissam es un motor de base de datos que trata tablas no transaccionales lo cual lo hace más rápido en la lectura y escritura de datos.

Algunas ventajas y desventajas
Innodb

Soporte de transacciones.
Bloqueo de registros.
Myissam

Mayor velocidad en la recuperación de datos.
Recomendable para aplicaciones donde predominan la sentencia select que los inserts/updates.
Cardinalidad
La cardinalidad son simplemente las relaciones que pueden existir entre las tablas de una base de datos.

uno a uno
uno a muchos
muchos a a uno
Lenguaje DDL
Lenguaje de definición de datos:

Create: crear objectos tales como vistas, tablas, store procedures e indices.
Drop: Utilizado para eliminar objectos como vistas, store procedures, tablas.
Alter: Empleado para editar tablas agregando campos o cambiando la definición de los mismos.
Una buena practica es que el nombre de la tabla debe ser un sustantivo en plural en ingles.

create table if not exists books(
    id Integer unsigned primary key auto_increment,
    author Integer,
    title varchar(100) not null,
    year integer unsigned default 1990,
    language varchar(2) not null default 'es' comment 'ISO 639',
    cover_url varchar(500),
    price double(6,2) not null default 10.0,sellable tinyint () defaul 1,
    copies integer not null default 1,
    description text
);
Lenguaje DML
Lenguaje de manipulación de datos proporcionado por los sistemas gestores de base de datos que permite tareas de consultas o modificación de datos.

Select
select * from table where field = 'value'
Insert
insert into table (field1, field2) values (value1, value2);
Update
udate table field = 'value to modify' where field = value
Delete
delete from table where field = value;
Inner JOIN
Es considerada la forma más fácil de obtener información, prácticamente se obtienen todos las filas dela tabla A que coinciden con la table B.

select * from table_a as a inner join table_b as b on a.pk = b.pk;
Left JOIN
Se selecciona todas las filas de la tabla A y ademas de las que coincidan de la tabla B.

select * from table_a as a left join table_b as b on a.pk = b.pk;
Right JOIN
Se selecciona todas las filas de la tabla B y ademas de las que coincidan de la tabla A.

select * from table_a as a left join table_b as b on a.pk = b.pk;
Outer JOIN
Retorna todas las filas de ambas tablas ademas de hacer la unión entre las tablas que coinciden.

select * from table_a as a outer join table_b as b on a.pk = b.pk;
Left excluding JOIN
Para este caso retorna todas las filas de la tabla A que no tengan ninguna coincidencia con la tabla B.

select * from table_a as a left join table_b as b on a.pk = b.pk where b.pk is null;
Right excluding JOIN
Para este caso retorna todas las filas de la tabla B que no tengan ninguna coincidencia con la tabla A.

select * from table_a as a right join table_b as b on a.pk = b.pk where b.pk is null;
Outer excluding JOIN
Para este caso retorna todas las filas de ambas tablas que no tengan coincidencias.

select * from table_a as a full outer join table_b as b on a.pk = b.pk where a.pk is null or b.pk is null;```

Fredy Mendoza Vargas

Hace 6 años

Gracias

Omar Daniel Centeno

Hace 6 años

muchas gracias por el resumen

Comentarios (143)143 comentarios

brandon james grimaldo moscote

Hace 7 años

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Hace 2 años

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Hace 3 años

Gabriel Alejandro Delgado Álvarez

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