27 de Agosto

¿Cómo analizar rápidamente una base de datos mediante consultas SQL?

Universitat Carlemany

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El lenguaje SQL es uno de los más utilizados en las bases de datos de todo tipo. Básicamente, podemos afirmar que es el estándar reconocido por la ANSI y el que te encontrarás en la mayoría de los casos. Las consultas SQL son una de las metodologías de Data Science para el análisis de una base de datos con este lenguaje. ¡Conoce mejor cómo aplicarlas paso a paso!

Las consultas SQL, o cómo analizar una base de datos con este lenguaje de forma rápida y eficaz

Hoy en día se calcula que el 90 % de las bases de datos son SQL. Pero es que, además, muchas bases que no funcionan con este lenguaje sí que aplican esta metodología en las consultas. Por lo tanto, es imprescindible saber cómo funciona el mecanismo de consulta para desenvolverse medianamente bien en estos contextos.

Lo cierto es que las bases SQL, por sus características relacionales, te permiten realizar multitud de acciones. Por ejemplo, puedes crear nuevas tablas, ejecutar consultar, gestionar permisos, filtrar información y, en definitiva, manejar el control global del documento. Esta es la base que permite una operativa ágil y rápida.

Esta entrada se centra en cómo realizar consultas SQL, una operación básica para extraer información. Por lo tanto, vamos a señalar los principales pasos y aspectos que tienes que considerar.

1. Confeccionar la base de datos correctamente

Aunque esto parezca una obviedad, hay que recordarlo porque condicionará el proceso de consultas. Los datos tienen que ser correctos y, ante todo, los campos de búsqueda también. En Data Science se da una importancia capital a esta cuestión.

Piensa que las consultas SQL funcionan bien si, previamente, el trabajo de confección de la base de datos ha sido el correcto. Una base de datos de mala calidad dará problemas, por muy bien que sepas aplicar la consulta. Por ese motivo, vale la pena pensar a priori de qué manera hay que enfocar la información.

Una de las funciones de un profesional en Data Scientist es, precisamente, la de una correcta clasificación de datos. Y, para ello, le convendrá saber, de entrada, cómo se confeccionan las bases de datos. No ha de extrañar, pues, que se considere un punto central.

En consecuencia, esta es una consideración previa que tienes que tener presente. Ahorrarás tiempo y dinero, y lo notarás.

2. Tomar como referencia la fuente de datos

La fuente de datos es un elemento esencial, puesto que proporciona la información necesaria que quieres consultar. Y para ello es conveniente que recuerdes cuáles son los principales campos.

Por ejemplo, en una base de datos puedes encontrar campos como la ID o DNI, el nombre y apellidos, el sexo, la edad o la situación laboral. Bien, esos campos matriz son los que tendrás que tomar como referencia para realizar tu consulta. Y, evidentemente, esto supone que tengas que confeccionarlos en base a las necesidades de tu base; esto dependerá del sector de actividad o de los objetivos que tengas en cada caso.

Es importante señalar que es necesario disponer de los campos como referencia. Esta es la manera de poder realizar una consulta y, en consecuencia, extraer la información que necesitas. Huelga decir que los campos cambiarán en función de las características de tu base de datos. Lo que sí es importante que sepas es que la base es esa.

3. Acotar correctamente el ámbito de búsqueda

Gracias a metodologías como SQL SELECT o SQL ACTION resulta más fácil filtrar los datos que necesitas. Para situarnos, denominaremos a la tabla de ejemplo "X". Recuerda que, al final, el objetivo es obtener la información adecuada. Cuando se realiza la consulta, hay que incluir una serie de conceptos. En este caso, la operativa que tendrías que seguir es la siguiente:

SELECT ID DNI, SEXO, NOMBRE Y APELLIDOS de la tabla X (a la que nos refiramos)

De esta manera, dispondrías de todos los ID, SEXO y de los NOMBRES Y APELLIDOS. Es decir, de los campos seleccionados previamente. Eso sí, lo que también es posible es realizar cambios o supresiones sobre lo previamente seleccionado.

Supongamos, ahora, que se realiza otra búsqueda basada en el sexo de la persona y que solo buscamos mujeres en la base de datos. Tomaremos como referencia la información de la que ya disponemos. Siendo así, tendríamos que hacer lo siguiente para mejorar los filtros:

DELETE FROM Tabla X WHERE sexo="varón"

El resultado es que se eliminarían todos los resultados referidos a varones y solo constarían las mujeres. Lo mismo se podría hacer con profesiones, edades o estado civil, si constase. La idea es, pues, realizar una supresión selectiva de aquellos campos que consideres que sobran.  Esto permitirá refinar mejor la búsqueda y, en consecuencia, mejorar la consulta.

Este sencillo procedimiento se puede realizar para todo tipo de campos previamente configurados. Por lo tanto, estamos ante un lenguaje relativamente fácil de usar una vez que se conoce.

¿Qué necesito para hacer una consulta correcta en SQL?

Las vías que tienes para realizar una consulta correcta en bases SQL son dos. Y ambas están relacionadas con conocimientos teóricos y prácticos. Indicamos cuáles:

  1. Lo primero, e imprescindible, es tener ciertos conocimientos de programación. Esto es importante para confeccionar la base de datos, pero, igualmente, para realizar una búsqueda inteligente. Al final, así se materializarán más fácilmente tus objetivos.
  2. La segunda cuestión, no menos importante, es la de tener conocimientos en Data Science. Eso sí, para eso es imprescindible que, antes, ya hayas adquirido los conocimientos en programación. No en vano, SQL es un lenguaje que se renueva y aparecen novedades en ciertos elementos de filtrado.

Por lo tanto, y para que trabajes bien cuando hagas tus consultas SQL, ayudará tener información en ambas vertientes. Esto, a la larga, te permitirá marcar la diferencia y hacerlo con garantías; por lo tanto, no está de más que dispongas de ese background.

Conclusión

Conocer cómo funcionan las consultas SQL es fundamental para trabajar bien en el 90 % de las bases de datos. Estas pautas te servirán para tener éxito en el proceso y trabajar con más agilidad.