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SQL

Bibliografía​

1. Introducción​

SQL (Structured Query Language) es un lenguaje estándar de programación para gestionar y manipular bases de datos relacionales. Desarrollado en la década de 1970 por IBM, SQL permite realizar consultas, actualizar datos, eliminar registros, y crear y modificar estructuras de bases de datos. Su sintaxis es simple e intuitiva, facilitando su aprendizaje y uso.

2. Conceptos básicos​

2.1. Introducción​

A diferencia de herramientas como Excel, que están limitadas a gestionar un número limitado de filas, las bases de datos SQL son capaces de manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Las bases de datos se clasifican en dos categorías principales:

  • Relacionales: Almacenan datos estructurados en tablas organizadas en filas y columnas. Cada tabla tiene un identificador único que permite relacionarla con otras tablas.
  • No relacionales o NoSQL: Almacenan datos no estructurados en formatos como grafos, documentos o pares clave-valor.

La siguiente tabla resume las ventajas y desventajas de cada tipo:

Datos relacionalesDatos no relacionales
ProsEsquema estandarizado
Gran comunidad de usuarios
Lenguaje de consulta estandarizado
ACID		Disponibilidad continua
Velocidad de consulta
Agilidad
Costo
ContrasDificultad de agrupación
Normalización de datos
Primero el esquema
Escalado intensivo en recursos		No hay un lenguaje de consulta estandarizado
Comunidad de usuarios más pequeña
Se requieren habilidades de desarrollador
Inconsistencia en la recuperación de datos

2.1.1. Propiedades ACID en bases de datos relacionales​

Las bases de datos relacionales destacan por garantizar la integridad y confiabilidad de los datos a través de las propiedades ACID, esenciales en entornos transaccionales como banca, comercio electrónico o cajas registradoras. Estas propiedades son:

  1. Atomicidad (Atomicity): Una transacción debe ejecutarse en su totalidad o no ejecutarse en absoluto. Si ocurre un fallo, todo se revierte.
  2. Consistencia (Consistency): Las transacciones llevan la base de datos de un estado válido a otro, cumpliendo con las reglas de integridad.
  3. Aislamiento (Isolation): Mientras una transacción está en curso, sus cambios no son visibles para otras transacciones hasta que se completa.
  4. Durabilidad (Durability): Una vez confirmada, la transacción persiste incluso ante fallos del sistema.

2.1.2. Escalabilidad en bases de datos​

  • Bases de datos relacionales: Su escalabilidad es principalmente vertical, es decir, aumentar la capacidad de hardware de una sola máquina. Las bases NewSQL buscan combinar la robustez de los datos relacionales con la escalabilidad de sistemas NoSQL.


  • Bases de datos NoSQL: Destacan por su escalabilidad horizontal, mediante la distribución de datos en múltiples servidores, lo que reduce costos y mejora el rendimiento.


2.1.3. Interacción con bases de datos​

Para interactuar con bases de datos relacionales, se utilizan consultas SQL o queries, agrupadas bajo las operaciones CRUD:

  • Create (Crear)
  • Read (Leer)
  • Update (Actualizar)
  • Delete (Eliminar)

2.1.4. Almacenamiento​

Las bases de datos pueden almacenarse en:

  • Servidores locales (On-Premise): Propiedad y mantenimiento a cargo de la empresa.
  • Servidores en la nube (Serverless): Servicios administrados por terceros, como AWS o Azure.

2.1.5. Diagramas y estructuras​

El ERD (Entity Relationship Diagram) es una herramienta visual para mapear las relaciones entre tablas dentro de una base de datos.

Las tablas se clasifican en dos tipos principales:

  • Tablas de hechos (Fact tables): Almacenan datos principales para análisis, como registros de ventas o eventos.
  • Tablas de dimensiones (Dimension tables): Proporcionan contexto adicional sobre los datos en las tablas de hechos, describiendo atributos como ubicaciones, segmentos de mercado o perfiles de clientes.

2.2. Palabras clave y estructura de las consultas SQL​

Las consultas en SQL utilizan un conjunto de palabras clave que permiten seleccionar, filtrar, ordenar y limitar los datos en una base de datos. A continuación, se detallan las palabras clave más importantes, acompañadas de ejemplos prácticos para ilustrar su uso:

  • SELECT: Especifica las columnas que se desean recuperar de la base de datos.

    Ejemplo

    Para seleccionar columnas específicas:

    SELECT
      job_title_short,
      job_location
    FROM
      job_posting_fact

    Para recuperar todas las columnas, utiliza *:

    SELECT *
    FROM
      job_posting_fact

  • FROM: Indica la tabla de donde se extraen los datos.

    Ejemplo
    SELECT
      job_title_short,
      job_location
    FROM
      job_posting_fact

  • WHERE: Permite filtrar las filas según una condición específica.

    Ejemplo
    SELECT
      job_title_short,
      job_location,
      job_via,
      salary_year_avg
    FROM
      job_posting_fact
    WHERE
      job_title_short = 'Machine Learning Engineer'

  • ORDER BY: Ordena las filas recuperadas. De manera predeterminada, el orden es ascendente; para orden descendente, se utiliza DESC.

    Ejemplo
    SELECT
      job_title_short,
      job_location,
      job_via,
      salary_year_avg
    FROM
      job_posting_fact
    ORDER BY
      salary_year_avg DESC

  • LIMIT: Restringe el número de filas devueltas por la consulta.

    Ejemplo
    SELECT
      job_title_short,
      job_location
    FROM
      job_posting_fact
    LIMIT 5

  • SELECT DISTINCT: Recupera solo filas únicas, eliminando duplicados.

    Ejemplo
    SELECT DISTINCT
      salary_year_avg
    FROM
      job_posting_fact

El orden correcto para estructurar una consulta SQL es el siguiente:

  1. SELECT
  2. FROM
  3. WHERE
  4. GROUP BY
  5. HAVING
  6. ORDER BY
  7. LIMIT

Las palabras clave no son sensibles a mayúsculas o minúsculas, aunque se suelen escribir en mayúsculas por convención. Se pueden añadir comentarios a las consultas SQL usando -- para comentarios de una línea y /* */ para comentarios de varias líneas.

Ejemplo
-- Este es un comentario de una línea

/*
Este es un comentario
de varias líneas
*/

2.3. Operadores y comparadores en SQL​

En SQL, los operadores y comparadores se utilizan para realizar operaciones lógicas y comparaciones entre valores. A continuación se presentan algunos de los más comunes:

  • AND: Combina condiciones en una cláusula WHERE. Todas las condiciones separadas por AND deben ser verdaderas para que la fila sea incluida en el resultado.

    Ejemplo
    WHERE
      condition1 AND condition2

  • OR: Combina condiciones en una cláusula WHERE. Al menos una de las condiciones separadas por OR debe ser verdadera para que la fila sea incluida en el resultado.

    Ejemplo
    WHERE
      condition1 OR condition2

  • NOT o <>: Niega una condición en una cláusula WHERE. Si la condición después de NOT es falsa, la fila es incluida en el resultado.

    Ejemplo
    WHERE
      NOT condition

  • BETWEEN: Selecciona valores dentro de un rango.

    Ejemplo
    WHERE
      column BETWEEN value1 AND value2

  • LIKE: Busca un patrón específico en una columna usando caracteres comodín. % representa cero, uno o varios caracteres.

    Ejemplo
    WHERE
      column LIKE 'pattern%'

  • IN: Comprueba si un valor está en una lista de valores especificados.

    Ejemplo
    WHERE
      column IN (value1, value2, value3)

  • >, <: Compara si un valor es mayor o menor que el especificado.

    Ejemplo
    WHERE
      column > value

  • >=, <=: Compara si un valor es mayor o igual, o menor o igual al especificado.

    Ejemplo
    WHERE
      column >= value
Ejemplo

Por ejemplo, si se desea seleccionar los trabajos de 'Data Scientist' o 'Machine Learning Engineer' con un salario promedio anual entre 50000 y 100000, podríamos combinar los operadores AND, OR y BETWEEN para formar una condición compleja en la cláusula WHERE, obteniendo la siguiente consulta:

SELECT
  job_title_short,
  job_location,
  job_via,
  salary_year_avg
FROM
  job_posting_fact
WHERE
  (job_title_short = 'Data Scientist' OR job_title_short = 'Machine Learning Engineer') AND
  salary_year_avg BETWEEN 50000 AND 100000;

2.4. Comodines (Wildcards) en SQL​

Los comodines son caracteres especiales que se utilizan en SQL para buscar patrones en cadenas de texto. Se utilizan en combinación con el operador LIKE en una cláusula WHERE. Los comodines más comunes en SQL son:

  • %: Este comodín representa cero, uno o varios caracteres.

    Ejemplo

    Por ejemplo, si se desea buscar todos los trabajos que contengan la palabra 'Analyst' en cualquier parte del título, se podría utilizar la siguiente consulta:

    WHERE
      job_title LIKE '%Analyst%'

  • _: Este comodín representa exactamente un carácter.

    Ejemplo

    Por ejemplo, si se desea buscar todos los trabajos cuyo título tenga exactamente 10 caracteres, se podría utilizar la siguiente consulta:

    WHERE
      job_title LIKE '__________'

    En este caso, cada guión bajo _ representa un carácter, y como hay 10 guiones bajos, se buscarán los títulos de trabajo que tengan exactamente 10 caracteres.

Es importante tener en cuenta que el uso de comodines puede hacer que las consultas sean más lentas, especialmente si se utiliza el comodín % al principio de un patrón, ya que en ese caso SQL tiene que buscar el patrón en todas las posiciones de cada valor de la columna. Por lo tanto, se recomienda utilizar los comodines con cuidado y solo cuando sean necesarios.

2.5. Alias​

Los alias asignan nombres temporales a columnas o tablas, facilitando la lectura de consultas.

Ejemplo
SELECT
  job_title_short AS job_title
FROM
  job_posting_fact

2.6. Operaciones​

SQL permite realizar operaciones aritméticas como suma, resta, multiplicación, división y módulo.

Ejemplo
SELECT
  hours_spent,
  hours_rate +  5 AS rate_hike
FROM
  job_posting_fact
WHERE
  rate_hike * hours_spent > 1000

En este caso, se está calculando un nuevo salario por hora (rate_hike) al sumar 5 al salario por hora actual (hours_rate). Luego, se filtran los resultados para mostrar sólo aquellos donde el producto de rate_hike y hours_spent sea mayor a 1000.

2.7. Agregación en SQL​

Las funciones de agregación calculan un resultado único a partir de un conjunto de valores. Algunas funciones comunes son:

  • SUM(): Suma todos los valores en una columna.
  • COUNT(): Cuenta el número de filas que coinciden con un criterio.
  • AVG(): Calcula el promedio de una columna.
  • MAX(): Encuentra el valor máximo en un conjunto.
  • MIN(): Encuentra el valor mínimo en un conjunto.

Estas funciones se pueden usar con las cláusulas GROUP BY y HAVING:

  • GROUP BY: Agrupa filas que comparten una propiedad para aplicar funciones de agregación.
  • HAVING: Filtra grupos basados en el resultado de una función agregada.
Ejemplo
SELECT
  -- Realizar la suma de todos los salarios
  SUM(job_posting_fact.salary_year_avg) AS salary_sum,

  -- Contar el número de filas que hay en la base de datos
  COUNT(*) AS count_rows,

  -- Contar el número de trabajos diferentes
  COUNT(DISTINCT job_posting_fact.job_title_short) AS tipo_trabajos,

  -- Promedio del salario
  AVG(job_posting_fact.salary_year_avg) AS salario_promedio
FROM
  job_posting_fact
WHERE
  -- Ahora podemos aplicar todos los filtros anteriores pero
  -- solo en aquellos casos donde el título del trabajo contenga el
  -- término Machine Learning
  job_posting_fact.job_title LIKE '%Machine%Learning%'
Ejemplo

Otro ejemplo que muestra cómo se pueden usar estas funciones y cláusulas para obtener información más detallada sobre los trabajos:

SELECT
  -- Nos quedamos con los tipos de trabajos
  job_posting_fact.job_title_short as Trabajos,

  -- Obtenemos el salario mínimo para cada puesto
  MIN(job_posting_fact.salary_year_avg) as MIN_SAL_YER,

  -- Obtenemos el salario máximo para cada puesto
  MAX(job_posting_fact.salary_year_avg) as MAX_SAL_YER,

  -- Obtenemos el salario promedio para cada puesto
  AVG(job_posting_fact.salary_year_avg) as AVG_SAL_YER,

  -- Contamos las veces que aparece un puesto de trabajo
  COUNT(job_posting_fact.job_title_short) as JOB_COUNT
FROM
  job_posting_fact
GROUP BY
  -- Agrupamos los datos por el tipo de trabajo
  Trabajos
HAVING
  -- Filtramos aquellos trabajos que no se repitan más de 100 veces
  -- Es muy útil para en el caso de calcular media no haya grandes
  -- desviaciones
  JOB_COUNT > 100
ORDER BY
  -- Ordenamos las filas según el salario promedio anual
  AVG_SAL_YER

2.8. Valores NULL en SQL​

Los valores NULL en SQL representan la ausencia de información. Podemos filtrar estos valores utilizando la cláusula IS NOT NULL en una consulta WHERE.

Ejemplo
WHERE
  salary_year_avg IS NOT NULL

Otra estrategia es reemplazar los valores NULL con un valor calculado, como el promedio de los valores no nulos que pertenecen a la misma categoría. Por ejemplo, si tenemos una tabla de ofertas de trabajo donde algunos registros tienen salarios publicados y otros no, podríamos rellenar los valores NULL con la media de los salarios de la misma categoría de trabajo.

Ejemplo
UPDATE empleados
SET salario = (
  SELECT AVG(salario)
  FROM empleados AS e2
  WHERE e2.trabajo = empleados.trabajo
  AND e2.salario IS NOT NULL
)
WHERE salario IS NULL;

Este código actualizará la columna salario de la tabla empleados, estableciendo los valores NULL al promedio de salario para cada tipo de trabajo. La subconsulta calcula el promedio de salario para cada tipo de trabajo, excluyendo los valores NULL. Ten en cuenta que este comando actualizará la tabla empleados en su lugar. Si no queremos modificar la tabla original, podrías crear una nueva tabla o vista con los valores NULL reemplazados.

2.9. Joins en SQL​

Existen cuatro tipos de JOIN:

  • LEFT JOIN: Devuelve todos los datos de la tabla izquierda y las coincidencias de la tabla derecha.
  • RIGHT JOIN: Devuelve todos los datos de la tabla derecha y las coincidencias de la tabla izquierda.
  • INNER JOIN: Devuelve solo los datos que coinciden en ambas tablas.
  • FULL JOIN: Devuelve todos los datos de ambas tablas, coincidan o no.
Ejemplo

Si dos tablas contienen un identificador común y queremos combinarlas para obtener los datos asociados a ese identificador, como el nombre de la empresa, podemos hacer lo siguiente:

SELECT
  job_postings_fact.job_id,
  company_dim.name as Empresa
FROM
  job_postings_fact
LEFT JOIN company_dim ON job_postings_fact.company_id = company_dim.company_id

En este caso, estamos utilizando un LEFT JOIN para combinar las tablas job_postings_fact y company_dim basándonos en la columna company_id que es común en ambas tablas. Como resultado, obtendremos una tabla que incluye el job_id y el nombre de la empresa (Empresa) para cada registro en job_postings_fact. Si un job_id en job_postings_fact no tiene una coincidencia en company_dim, el valor de Empresa será NULL para ese registro.

3. Conceptos avanzados​

3.1. Instalación de PostgreSQL en Linux​

Para instalar PostgreSQL en Linux (PopOS en este caso), sigue estos pasos:

  1. Instalación de PostgreSQL: Puedes instalar PostgreSQL desde el repositorio oficial de PostgreSQL o desde los repositorios de tu distribución. En PopOS, que está basado en Ubuntu, puedes usar apt. Abre un terminal y ejecuta los siguientes comandos:

    sudo apt update
    sudo apt install postgresql postgresql-contrib

    Esto instalará PostgreSQL y algunas utilidades adicionales.

  2. Interfaz de usuario gráfica (GUI): Aunque PostgreSQL no viene con una interfaz gráfica por defecto, puedes instalar pgAdmin, que es una interfaz gráfica popular para PostgreSQL. Puedes instalar pgAdmin desde el repositorio oficial o descargándolo desde su sitio web.

    Alternativamente, puedes usar herramientas de línea de comandos como psql, o integrar PostgreSQL con editores de texto como VS Code a través de extensiones.

  3. Configuración del firewall: PostgreSQL utiliza el puerto 5432 por defecto. Para permitir el tráfico a este puerto, asegúrate de que UFW (Uncomplicated Firewall) esté configurado correctamente:

    sudo ufw allow 5432/tcp
    sudo ufw status verbose

    Verifica que el puerto esté habilitado y que el firewall esté funcionando como esperas.

  4. Creación de un usuario y una base de datos: Una vez instalado PostgreSQL, puedes crear un usuario y una base de datos. Primero, cambia al usuario postgres y accede a la consola psql:

    sudo -i -u postgres
    psql

    En la consola psql, ejecuta los siguientes comandos para crear un usuario y una base de datos:

    CREATE USER nombre_usuario WITH ENCRYPTED PASSWORD 'clave';
    CREATE DATABASE nombre_database OWNER nombre_usuario;

    Reemplaza nombre_usuario y nombre_database con los nombres deseados, y clave con la contraseña deseada.

  5. Instalación de extensiones en VS Code: Para trabajar con PostgreSQL en VS Code, instala las siguientes extensiones:

    • SQLTools: Proporciona soporte para consultas SQL y gestión de bases de datos.
    • SQLTools PostgreSQL: Un complemento específico para PostgreSQL.

    Puedes buscar e instalar estas extensiones desde la pestaña de extensiones en VS Code.

  6. Permisos del usuario: El usuario creado no tiene permisos para crear bases de datos por defecto. Para otorgar permisos, ejecuta el siguiente comando en psql:

    ALTER USER nombre_usuario CREATEDB;

    Esto permite que el usuario creado pueda crear nuevas bases de datos.

Además, algunos comandos útiles en psql son:

  • Listar bases de datos:

    \l

  • Listar usuarios:

    \du

Estos comandos te permiten ver las bases de datos y los usuarios disponibles en tu instancia de PostgreSQL. Utiliza estos comandos para verificar el estado y la configuración de tu base de datos y usuarios.

3.2. Tipos de datos en SQL​

En SQL, se emplean diversos tipos de datos para definir las columnas en una base de datos, asegurando la integridad y eficiencia en el procesamiento de consultas. Los tipos de datos más comunes son:

  • INT: Este tipo de datos se utiliza para almacenar números enteros.

    Ejemplo

    Si tenemos una tabla de empleados y queremos almacenar la edad de cada empleado, puedes usar el tipo de datos INT.

    CREATE TABLE empleados (
      id INT,
      nombre VARCHAR(100),
      edad INT
    );

  • VARCHAR o TEXT: Estos tipos de datos se utilizan para almacenar cadenas de caracteres. VARCHAR requiere que especifiques una longitud máxima para los caracteres. TEXT se utiliza para cadenas de caracteres de longitud variable.

    Ejemplo

    Podemos usar VARCHAR para almacenar el nombre de los empleados.

    CREATE TABLE empleados (
      id INT,
      nombre VARCHAR(100),
      edad INT
    );

  • BOOLEAN: Este tipo de datos se utiliza para almacenar valores booleanos, es decir, verdadero o falso (1 o 0).

    Ejemplo

    Si queremos almacenar si un empleado ha completado una tarea, puedes usar el tipo de datos BOOLEAN.

    CREATE TABLE tareas (
      id INT,
      descripcion VARCHAR(255),
      completada BOOLEAN
    );

  • TIMESTAMP: Este tipo de datos se utiliza para almacenar fechas y horas.

    Ejemplo

    Podemos usar TIMESTAMP para almacenar la fecha_de_contratacion de un empleado.

    CREATE TABLE empleados (
      id INT,
      nombre VARCHAR(100),
      fecha_de_contratacion TIMESTAMP
    );

  • NUMERIC: Este tipo de datos se utiliza para almacenar números decimales o de precisión exacta.

    Ejemplo

    Podemos usar NUMERIC para almacenar el salario de un empleado.

    CREATE TABLE empleados (
      id INT,
      nombre VARCHAR(100),
      salario NUMERIC(10, 2)
    );

    En el ejemplo anterior, NUMERIC(10, 2) significa que el salario puede tener hasta 10 dígitos en total, de los cuales 2 son decimales.

3.3. Manipulación de tablas en SQL​

Para manipular tablas en SQL, se utilizan las siguientes instrucciones:

  • CREATE TABLE: Crea nuevas tablas.

    Ejemplo
    CREATE TABLE job_applied(
      job_id INT,
      application_sent_date DATE,
      custom_resume BOOLEAN,
      resume_file_name VARCHAR(255),
      cover_letter_sent BOOLEAN,
      cover_letter_file_name VARCHAR(255),
      status VARCHAR(50)
    );

    En el código anterior, job_applied es el nombre de la tabla y los parámetros dentro de los paréntesis son los nombres de las columnas con sus respectivos tipos de datos.

  • INSERT INTO: Añade datos a una tabla.

    Ejemplo
    INSERT INTO job_applied(
      job_id,
      application_sent_date,
      custom_resume,
      resume_file_name,
      cover_letter_sent,
      cover_letter_file_name,
      status
    )
    VALUES  (1,
      '2024-02-01',
      TRUE,
      'CV_01.pdf',
      true,
      'cover_letter_01.pdf',
      'submitted'),
      (2,
      '2024-03-01',
      TRUE,
      'CV_02.pdf',
      true,
      'cover_letter_02.pdf',
      'submitted');

  • ALTER TABLE: Modifica la estructura de una tabla existente.

    Ejemplo

    Podemos añadir una nueva columna a una tabla existente de la siguiente manera:

    ALTER TABLE empleados
    ADD COLUMN email VARCHAR(255);

    Aquí se añade una nueva columna llamada email a la tabla empleados. El tipo de datos de la nueva columna es VARCHAR(255).

    También podemos eliminar una columna existente de una tabla utilizando la instrucción ALTER TABLE.

    ALTER TABLE empleados
    DROP COLUMN email;

    En este caso, se elimina la columna email de la tabla empleados.

  • DROP TABLE: Elimina una tabla y sus datos.

    Ejemplo

    Si queremos eliminar la tabla empleados, puedes hacerlo de la siguiente manera:

    DROP TABLE empleados;
    peligro

    Ten en cuenta que esta operación eliminará la tabla y todos los datos que contiene, por lo que debes tener cuidado al utilizarla.

    Es una buena práctica hacer una copia de seguridad de tus datos antes de realizar operaciones que puedan resultar en la pérdida de datos.

3.4. Actualización de datos en SQL​

La instrucción UPDATE en SQL se utiliza para modificar los datos existentes en una tabla. Esta instrucción resulta muy útil cuando se necesita cambiar los valores de ciertas filas o columnas.

Sintaxis
UPDATE nombre_tabla
SET columna1 = valor1, columna2 = valor2, ...
WHERE condicion;
  • nombre_tabla es el nombre de la tabla que se desea actualizar.
  • SET es la cláusula que se utiliza para especificar las columnas a actualizar y los nuevos valores que se desean asignar a esas columnas. Se pueden actualizar una o varias columnas a la vez.
  • WHERE es la cláusula que se utiliza para especificar las filas que se desean actualizar. Si se omite la cláusula WHERE, todas las filas de la tabla se actualizarán, lo cual puede no ser lo deseado.
Ejemplo Si tenemos una tabla llamada empleados y se desea aumentar el salario de

todos los empleados que tienen un salario inferior a 30000 en un 10%, se podría hacer de la siguiente manera:

UPDATE empleados
SET salario = salario * 1.1
WHERE salario < 30000;

En este caso, la cláusula WHERE se utiliza para seleccionar solo las filas donde el salario es inferior a 30000. Luego, la cláusula SET se utiliza para aumentar el salario de esas filas en un 10%.

Es muy importante utilizar la cláusula WHERE cuando se utiliza la instrucción UPDATE, para evitar cambios no deseados en los datos. Siempre es una buena práctica hacer una copia de seguridad de los datos antes de realizar operaciones que pueden modificarlos.

3.5. Tratamiento de columnas​

En SQL, se pueden realizar varias operaciones en las columnas de una tabla:

  • Renombrar columnas utilizando RENAME COLUMN.

    Ejemplo
    ALTER TABLE job_applied
    RENAME COLUMN contact TO contact_name;

  • Cambiar el tipo de una columna utilizando TYPE.

    Ejemplo
    ALTER TABLE job_applied
    ALTER COLUMN contact_name TYPE TEXT;

  • Eliminar una columnautilizando DROP COLUMN.

    Ejemplo
    ALTER TABLE job_applied
    DROP COLUMN contact_name;

3.6. Carga de datos en una base de datos SQL​

La instrucción COPY se usa para importar datos desde un archivo CSV a una tabla.

Sintaxis
COPY nombre_tabla
FROM ruta_archivo_csv
DELIMITER ',' CSV HEADER;

Aquí, nombre_tabla es la tabla destino, ruta_archivo_csv es la ubicación del archivo, y DELIMITER ',' CSV HEADER indica el delimitador y que la primera fila contiene los nombres de las columnas.

3.7. Funciones para fechas​

SQL ofrece varias funciones para operar con fechas y horas:

  • ::DATE: Convierte un valor de fecha y hora a solo fecha.

    Ejemplo
    SELECT fecha_hora::DATE FROM nombre_tabla;

  • AT TIME ZONE: Convierte una fecha y hora a una zona horaria específica.

    Ejemplo
    SELECT NOW() AT TIME ZONE 'UTC';

  • EXTRACT: Obtiene partes específicas de una fecha.

    Ejemplo

    Ejemplo para filtrar fechas de enero:

    WHERE EXTRACT(MONTH FROM fecha) = 1;

    En este caso, EXTRACT(MONTH FROM fecha) devuelve el mes de la fecha, y la condición = 1 selecciona solo las fechas que corresponden al mes de enero.

3.8. Expresiones CASE en SQL​

Las expresiones CASE en SQL se utilizan para crear diferentes resultados basados en diferentes condiciones. Son similares a las declaraciones if-then-else en otros lenguajes de programación.

Ejemplo

Si se desea clasificar los trabajos en función del salario, se podría utilizar la siguiente consulta:

SELECT job_title,
  CASE
    WHEN salary_year_avg > 100000 THEN 'High'
    WHEN salary_year_avg > 50000 THEN 'Medium'
    ELSE 'Low'
  END AS salary_category
FROM job_posting_fact;

En este caso, la expresión CASE clasifica los trabajos en 'High', 'Medium' o 'Low' en función del salario promedio anual.

3.9. Subconsultas y CTEs en SQL​

Las subconsultas y los CTEs (Common Table Expressions) son técnicas avanzadas de SQL que permiten realizar consultas más complejas.

Ejemplo

Si se desea obtener el salario promedio de los trabajos de 'Data Scientist', se podría utilizar una subconsulta de la siguiente manera:

SELECT AVG(salary_year_avg)
FROM (
  SELECT salary_year_avg
  FROM job_posting_fact
  WHERE job_title = 'Data Scientist'
) AS subquery;

En este caso, la subconsulta selecciona los salarios de los trabajos de 'Data Scientist', y la consulta principal calcula el salario promedio.

Un CTE es similar a una subconsulta, pero se define antes de la consulta principal y se puede referenciar varias veces en la consulta.

Ejemplo
WITH data_scientist_jobs AS (
  SELECT *
  FROM job_posting_fact
  WHERE job_title = 'Data Scientist'
)
SELECT AVG(salary_year_avg)
FROM data_scientist_jobs;

En este caso, el CTE data_scientist_jobs selecciona los trabajos de 'Data Scientist', y luego se utiliza en la consulta principal para calcular el salario promedio.

3.10. UNION en SQL​

La operación UNION combina los resultados de varias consultas SELECT.

Ejemplo

Ejemplo para obtener títulos de trabajo únicos de 'Data Scientist' y 'Machine Learning Engineer':

SELECT job_title
FROM job_posting_fact
WHERE job_title = 'Data Scientist'
UNION
SELECT job_title
FROM job_posting_fact
WHERE job_title = 'Machine Learning Engineer';
Última actualización en por Daniel Bazo