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Bagde
del curso
Curso
Práctico de SQL
Israel Vázquez

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Bases
Modelo y álgebra
relacional de Codd

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IBM
Fue creada en los años 70.
Originalmente llamada
SEQUEL.
● System/38 (1979)
● SQL/DS (1981)
● DB2 (1983)

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Relational
company
Creó el software
Oracle V2 en 1979

ANSI / ISO
1989, 1992, 1996,
1999, 2003, 2006,
2008, 2011 and 2016

SELECT field AS alias;
SELECT COUNT(id), SUM(quantity),
AVG(age);
SELECT MIN(date), MAX(quantity);

SELECT IF(500<1000, "YES", "NO");
SELECT OrderID, Quantity,
CASE
WHEN Quantity > 30 THEN "Over 30"
WHEN Quantity = 30 THEN "Equal 30"
ELSE "Under 30"
END AS QuantityText

SELECT *
FROM tabla_diaria AS td
JOIN tabla_mensual AS tm
ON td.pk = tm.fk;

SELECT *
FROM dblink('
dbname=somedb
port=5432 host=someserver
user=someuser
password=somepwd',
'SELECT gid, area, perimeter,
state, county,
tract, blockgroup,
block, the_geom
FROM massgis.cens2000blocks')
AS blockgroups

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SELECT *
FROM tabla_diaria
WHERE id = 1;
SELECT *
FROM tabla_diaria
WHERE cantidad > 10;
SELECT *
FROM tabla_diaria
WHERE cantidad < 100;

SELECT *
FROM tabla_diaria
WHERE cantidad > 10
AND cantidad < 100;
SELECT *
FROM tabla_diaria
WHERE cantidad BETWEEN 10
AND 100;

SELECT *
FROM users
WHERE name = "Israel"
AND (
lastname = "Vázquez"
OR
lastname = "López"
);
SELECT *
FROM users
WHERE name = "Israel"
AND lastname = "Vázquez"
OR lastname = "López";

SELECT *
FROM users
WHERE name LIKE "Is%";
SELECT *
FROM users
WHERE name LIKE "Is_ael";
SELECT *
FROM users
WHERE name NOT LIKE "Is_ael";

SELECT *
FROM users
WHERE name IS NULL;
SELECT *
FROM users
WHERE name IS NOT NULL;
SELECT *
FROM users
WHERE name IN ('Israel','Laura',
'Luis');

SELECT *
FROM tabla_diaria
ORDER BY fecha;
SELECT *
FROM tabla_diaria
ORDER BY fecha ASC;
SELECT *
FROM tabla_diaria
ORDER BY fecha DESC;

Espacio para imagen
Índices
Excelentes para
búsquedas y
ordenamientos.
Cuidar para alta
transaccionalidad.

SELECT *
FROM tabla_diaria
GROUP BY marca;
SELECT *
FROM tabla_diaria
GROUP BY marca, modelo;

SELECT *
FROM tabla_diaria
LIMIT 1500;
SELECT *
FROM tabla_diaria
OFFSET 1500
LIMIT 1500;

Seleccionar de un set
de opciones

Espacio para imagen
Es una colección
de múltiples bases
de datos separadas
físicamente que se
comunican mediante
una red informática.
¿Qué es?

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Ventajas
● Desarrollo modular.
● Incrementa la
confiabilidad.
● Mejora el
rendimiento.
● Mayor disponibilidad.
● Rapidez de respuesta.

Espacio para imagen
Desventajas
● Manejo de seguridad.
● Complejidad de
procesamiento.
● Integridad de datos
más compleja.
● Costo.

Espacio para imagen
Homogéneas
y heterogéneas
● OS
● Sistema de base
de datos
● Modelos de datos

Espacio para imagen
Arquitecturas
● Cliente - servidor.
● Par a par
(Peer 2 Peer).
● Multi manejador
de base de datos.

Espacio para imagen
Estrategias
de diseño
● Top down
● Bottom up

Espacio para imagen
Almacenamiento
distribuido
● Fragmentación
● Replicación
● Distribución

Espacio para imagen
Fragmentación
● Horizontal
● Vertical
● Mixta

Espacio para imagen
Replicación
● Completa
● Parcial
● Sin replicación

Espacio para imagen
Distribución de
los datos
● Centralizada
● Particionada
● Replicada

● Cada tupla tiene 25B (200b).
● El query será: obtener los números de proveedor
de Bogotá que tienen repuestos de color rojo.
● P >< PR >< R.
Tabla Columnas Tuplas Localización
Proveedores(P) P# Ciudad 10,000 Región A
Repuestos (R) R# Color 100,000 Región B
Prov-Rep(PR) P# R# 1,000,000 Región A

● Suposiciones
de cardinalidad:
- Repuestos rojos: 10.
- Número de pedidos
hechos por proveedores
de Bogotá: 100,000.
● Suposiciones
de comunicación:
- Tasa de transferencia:
50,000 bits por segundo.
- Latencia de acceso: 0.1s.

● Retraso total en la comunicación = (retraso total de
acceso) + (volumen total de datos/tasa de transferencia).
● Retraso total en la comunicación = (número
de mensajes/10) + (número de bits/50,000).

Retraso total en la comunicación =
(número de mensajes/10) + (número de bits/50,000)

# Técnica Estimación Tiempo total
1 Mover R a Región A (0.1) +
(100,000*200)/50,000=400s=6.67min
6.67 min
2 Mover P y PR a
Región B
(0.2) +
((10,000+1,000,000)*200)/50,000 =
4,040s = 1.12h
1.12 h
3 Revisar repuestos
rojos para cada
proveedor de Bogotá
Join de P y PR en A filtrar los
proveedores de Bogotá y hacer un join
con R en B
5.56 h
4 Por cada repuesto
rojo revisar si hay un
proveedor en Bogotá
Filtrar R en B y por los 10 resultados
hacer un join remoto con PR en A
2 s
5 Mover los pedidos
de Bogotá a B
0.1 + (100,000*200)/50,000 = 400s =
6.67min
6.67 min
6 Mover los repuestos
rojos a A
0.1 + (10*200)/50,000 = 0.10s 0.10 s

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Problemas
● Joins entre shards.
● Baja elasticidad
● Reemplaza PK

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¿Qué son?
Realizan cálculos en
algunas tuplas que se
encuentran relacionadas
con la tupla actual.

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¿Para qué sirven?
Evitan el uso de self
joins y reduce la
complejidad alrededor
de la analítica,
agregaciones y uso de
cursores.

Window Functions:
Particiones y
agregación

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