Bases de datos

✦ Aprende sobre bases de datos avanzadas, modelos de datos, consultas complejas, optimizacion y tendencias modernas en computacion para segundo de preparatoria

Roadwise Consulting

Firmado y verificado · Fernando Castro

Objetivo: Profundizar en el uso de bases de datos relacionales y NoSQL.

8 min

Bases de datos avanzadas

Hoy profundizaras en bases de datos: consultas avanzadas, modelos NoSQL, optimizacion y tendencias modernas. Las bases de datos han evolucionado mas alla del modelo relacional para responder a las necesidades del mundo actual.

Consultas SQL avanzadas

SQL permite realizar consultas complejas: 1) JOIN (unir datos de varias tablas), 2) Subconsultas (consultas dentro de consultas), 3) Funciones de agregacion (COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN), 4) GROUP BY (agrupar resultados), 5) HAVING (filtrar grupos). Ejemplo: SELECT nombre, COUNT(*) FROM alumnos GROUP BY nombre HAVING COUNT es mayor que 1.

Comparacion de modelos

Modelo	Ventaja	Desventaja	Caso de uso
Relacional	Consistencia y ACID	Escalabilidad limitada	Bancos / hospitales
Documentos	Flexibilidad y velocidad	Sin JOIN nativo	Catalogos / perfiles
Clave-valor	Rapidez extrema	Consultas limitadas	Sesiones / cache
Grafos	Relaciones complejas	Curva de aprendizaje	Redes sociales

Bases de datos en detalle

Consultas JOIN
Las consultas JOIN combinan datos de varias tablas. Tipos: 1) INNER JOIN (solo registros que coinciden en ambas tablas), 2) LEFT JOIN (todos los de la izquierda mas los coincidentes de la derecha), 3) RIGHT JOIN (todos los de la derecha mas los coincidentes de la izquierda), 4) FULL JOIN (todos los registros de ambas tablas). Ejemplo: SELECT alumnos.nombre, calificaciones.nota FROM alumnos INNER JOIN calificaciones ON alumnos.id = calificaciones.alumno_id.
Modelos NoSQL
Los modelos NoSQL responden a necesidades especificas: 1) Documentos (MongoDB: datos JSON flexibles), 2) Clave-valor (Redis: acceso ultrarapido), 3) Columnas (Cassandra: grandes volumenes de datos), 4) Grafos (Neo4j: relaciones complejas). Cada modelo tiene ventajas segun el tipo de datos y las consultas necesarias.
Optimizacion de consultas
La optimizacion hace las consultas mas rapidas: 1) Indices (aceleran busquedas), 2) Consultas eficientes (evitar SELECT *), 3) Normalizacion (organizar tablas), 4) Desnormalizacion (reducir JOINs), 5) Cache (almacenar resultados frecuentes). Una consulta optimizada puede ser 100 veces mas rapida.
Tendencias modernas
Las bases de datos modernas incluyen: 1) Bases de datos en la nube (AWS RDS, Google Cloud SQL), 2) Bases de datos distribuidas (datos en varios servidores), 3) NewSQL (consistencia relacional con escalabilidad NoSQL), 4) Bases de datos temporales (versionado de datos), 5) Bases de datos de series temporales (IoT, sensores). El futuro es diverso y especializado.

Paso 1 de 4

Aplicaciones en la vida diaria

Las bases de datos avanzadas se usan en: 1) Redes sociales (grafos de amigos), 2) Comercio electronico (catalogos flexibles), 3) Banca (transacciones consistentes), 4) IoT (series temporales de sensores), 5) Big Data (volumenes masivos distribuidos).

Cada aplicacion usa el tipo de base de datos mas adecuado para su caso. Que tipo de base de datos crees que usa tu red social favorita?

Piensa y responde

Que tipo de JOIN devuelve solo registros que coinciden en ambas tablas?

MongoDB es una base de datos relacional.

Los aceleran busquedas. Las consultas evitan SELECT *. La almacena resultados frecuentes.

Relaciona cada modelo con su caso de uso:

Clasifica estas bases de datos:

Arrastra cada ficha a su categoría (o tócala y luego toca la categoría). También puedes usar el teclado.

Ordena los tipos de JOIN de mas restrictivo a mas inclusivo:

Coloca los elementos en orden y pulsa Comprobar.

Que tipo de datos maneja tu aplicacion favorita? Crees que usa una base de datos relacional o NoSQL? El diseno de datos define la experiencia del usuario.

Tu texto se guarda sólo en este dispositivo.

Para dominar

SQL avanzado: JOIN, subconsultas, funciones de agregacion, GROUP BY, HAVING
NoSQL: documentos (MongoDB), clave-valor (Redis), columnas (Cassandra), grafos (Neo4j)
Optimizacion: indices, consultas eficientes, normalizacion, cache
Tendencias: nube, distribuidas, NewSQL, temporales, series temporales