b3t4 - SQL Flashcards

Question

Qué hacen a alto nivel los distintos tipos de join? CROSS JOIN INNER JOIN LEFT [OUTER] JOIN RIGHT [OUTER] JOIN FULL [OUTER] JOIN

Answer 1

https://zbrain-academy.es/pluginfile.php/76122/mod_resource/content/1/SQL_Joins.pdf CROSS JOIN -> producto cartersiano, todos por todos INNER JOIN -> solo coincidentes LEFT [OUTER] JOIN -> tabla izquierda, completando con los que coincida de la derecha, los que no coincidan los rellena a null en la derecha RIGHT [OUTER] JOIN -> tabla derecha, completando con los que coincida de la izquierda, los que no coincidan los rellena a null en la izquierda FULL [OUTER] JOIN -> left join + right join

Answer 2

Sentencia que muestra el plan de ejecución de Oracle de operaciones para ejecutar internamente una sentencia SELECT, UPDATE, INSERT o DELETE

Answer 3

Operador de conjuntos como EXCEPT, INTERSEC Lo que hace es unir distintas selects compatibles (que sacan las mismas columnas), eliminando las repetidas UNION ALL deja las duplicadas

Answer 4

Sirve para, en una sola sentencia, comparar dos tablas, una source y una target por un campo, y especficicar acciones INSERT, UPDATE o DELETE en la tabla source en función de esa comparación. **MERGE INTO** < tablaobjetivo> AS obj **USING** < tablafuente> AS fuente **ON** < clausula coincidencia> **WHEN MATCHED** [ AND < clausula >] THEN < codigo > **WHEN NOT MATCHED** [BY TARGET] [AND < clausula >] THEN INSERT... **WHEN NOT MATCHED BY SOURCE** [AND < clausula >] **THEN** < codigo> [OUTPUT ...] aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa **MERGE INTO** : Define la tabla a la cual le realizaremos las operaciones INSERT, UPDATE, o DELETE. **USING** : Define la tabla de la cual provienen los datos, aunque también se puede utilizar un CTE o tabla derivada entre algunas otras opciones. Lo más común es utilizar una tabla. **ON** : Define la cláusula utilizada para encontrar las coincidencias entre ambas tablas, fuente y destino, muy parecido al ON de un JOIN. **WHEN MATCHED** [ AND ] THEN : Se utiliza cuando existen coincidencias a través de la cláusula ON, por lo tanto la acción INSERT no está permitida; es posible utilizar 2 cláusulas WHEN MATCHED, una para utilizar la acción **UPDATE** y otra para la acción **DELETE**, la única condicionante es que deben tener filtros si se utilizan ambas, esto se los explicaré con ejemplos posteriormente. **WHEN NOT MATCHED** [BY TARGET] [AND ] THEN INSERT... Se utiliza cuando una fila existe en la fuente pero no en el destino, por lo tanto la única operación permitida es un INSERT. **WHEN NOT MATCHED BY SOURCE** [AND < clausula >] THEN Es el caso contrario a la cláusula anterior, cuando la fila existe en la tabla destino pero no en la fuente, no se puede aplicar una operación INSERT pero si UPDATE y DELETE, también se puede declarar dos cláusulas de este tipo al igual que la claúsula WHEN MATCHED, con la misma condicionante que deben tener filtros. **OUTPUT** Se pueden obtener los datos insertados, eliminados y actualizados por medio de las palabras reservadas inserted y deleted, esto lo expliqué en otro en la publicación CLAUSULA OUTPUT( inserted, deleted ) SIN TRIGGERS.

Answer 5

TRUNCATE borra los datos de una tabla y deja la estructura Es un borrado rápido, saltándose los mecanismos de integridad, hace commit automático al terminar, no se puede hacer rollback Normalmente consiste en borrar páginas enteras de bbdd. Pero en MySQL hace un drop y un create seguidos en lugar de eso

Answer 6

Se ejecuta cuando ocurre el evento indicado sobre determinados objetos Usa dos pseudotablas para usar datos de antes y después en las sentencias del cuerpo del trigger (INSERT... old.campo1...) - Oracle: OLD/NEW - SQLServer: INSERTED/DELETED **CREATE TRIGGER** nombre-trigger **[BEFORE/AFTER/INSTEAD OF]** **[DELETE/INSERT/UPDATE]** **ON** tabla **FOR EACH [ROW/STATEMENT]** **WHEN** condiciones **BEGIN** sentencias insert, update, delete... **END**; INSTEAD_OF*: Sirve para anular la sentencia disparadora y solo tiene efecto el trigger

Answer 7

Lógica de negocio que se ejecuta (CALL) en el ámbito del SGBBDD Acepta parámetros (entrada, salida, entrada/salida) pero a diferencia de las funciones, no retornan valor CREATE PROCEDURE nombre-procedure [param1 IN/OUT/IN OUT tipo-parametro, ...] LANGUAGE IS --declaración de variables locales BEGIN .. se hacen select, updates, etc... hay CURSORES que recorren los resultados de una select se usan elementos de programación FOR, IF, CASE, ... COMMIT; END; $$

Answer 8

https://www.w3resource.com/sql-exercises/

Answer 9

SELECT postalCode, count(CustomerId) FROM Customers group by postal Code HAVING count(CustomerId)>1;

Answer 10

Existen DECODE, que sólo se puede usar para condicionales de igualdad, y CASE que permite condicionales más complejos Ejemplo de DECODE: SELECT Nombre, DECODE(Precio, 0, 'Sin Precio', 10, 'Bajo', 50, 'Medio', 'Alto') AS Categoria FROM Productos; Ejemplo de CASE SELECT IdProceso, CASE idFormaAcceso WHEN 'L' THEN 'Ingreso Libre' WHEN 'P' THEN 'Promoción Interna END as FormaAcceso FROM Proceso

Answer 11

En la sentencia FROM dual, "dual" es una tabla especial de Oracle que consta de una sola fila y una sola columna. Es utilizada en consultas cuando no se necesita acceder a una tabla real, pero se requiere una cláusula FROM para que la consulta sea sintácticamente válida.

Answer 12

Agrupar objetos como tables, indices, etc y asociarse con una serie de ficheros de datos (datafiles)

Answer 13

El estado de la base de datos en el momento en que se inicia la transacción.

Answer 14

UNION incluye la suma de los registros de las dos tablas, quitando duplicados UNION ALL incluye la suma de los registros de las dos tablas, sin quitar duplicados INSERSEC incluye sólo los registros que están en ambas tablas EXCEPT incluye sólo los registros que están en la primera tabla, pero no están en la segunda. Es decir, los de la primera excepto los de la segunda.

Answer 15

Sirve para filtrar filas duplicadas en el resultado de la select La sitáxis es sin paréntesis, separando por comas los campos a los que afecta. Aunque pueda parecer que sólo afecta al primer campo, afecta a todos los que vayan después. Trata los null como si fuesen duplicados unos de otros también SELECT DISTINCT column_1, column_2, column_3 FROM table_name; Los campos que pongas antes del DISTINCT no se ven afectados, sólo los de después

Answer 16

A continuación, te explico las diferencias entre data lake, data warehouse, data mart y data fog: 1. Data Lake: Un data lake es un repositorio de almacenamiento centralizado donde se almacenan grandes cantidades de datos en bruto, tanto estructurados como no estructurados. Los datos se capturan de diversas fuentes y se mantienen en su formato original, sin una estructura o transformación predefinida. Esto permite un almacenamiento flexible y escalable de datos, que luego pueden ser procesados y analizados según sea necesario. Los data lakes suelen estar asociados con tecnologías como Hadoop y permiten el análisis de big data. 2. Data Warehouse: Un data warehouse es una base de datos centralizada que recopila datos de varias fuentes, los transforma y los organiza en una estructura predefinida y coherente. El propósito principal de un data warehouse es proporcionar un almacenamiento optimizado y una estructura adecuada para el análisis de datos empresariales. Los datos en un data warehouse suelen estar limpios, integrados y listos para su uso en informes, análisis y toma de decisiones empresariales. 3. Data Mart: Un data mart es una versión más específica y enfocada de un data warehouse. Se centra en un área particular del negocio o en un conjunto de usuarios específicos. Un data mart se deriva del data warehouse y está diseñado para satisfacer las necesidades de información de un grupo de usuarios más limitado. Contiene una selección de datos relevantes y preprocesados del data warehouse que son específicos para un departamento o área funcional en particular. 4. Data Fog: El término "data fog" no es tan común como los anteriores. Sin embargo, en el contexto de la computación en el borde (edge computing), el concepto de data fog se refiere a la distribución y procesamiento de datos en dispositivos o servidores cercanos al punto de generación de los datos. Mientras que el edge computing se refiere al procesamiento en el borde de la red, el data fog se centra específicamente en los datos y cómo se gestionan y procesan en entornos distribuidos y descentralizados. Es similar al concepto de edge computing, pero con un enfoque más específico en la gestión y procesamiento de datos en la periferia de la red. En resumen, un data lake es un repositorio de almacenamiento centralizado de datos en bruto, un data warehouse es una base de datos centralizada y estructurada para análisis empresariales, un data mart es una versión más específica de un data warehouse orientada a un grupo de usuarios particular, y el data fog se refiere al procesamiento de datos distribuido en entornos descentralizados, como parte del enfoque de edge computing.

Answer 17

Puedes utilizar una subconsulta en distintas cláusulas de una sentencia `SELECT` en SQL para realizar cálculos o filtrar datos basados en los resultados de la subconsulta. Aquí tienes algunos ejemplos de cómo puedes hacerlo: 1. Subconsulta en la cláusula `SELECT`: Puedes usar una subconsulta en la cláusula `SELECT` para obtener un valor específico basado en los datos de otras tablas o subconjuntos de datos. Por ejemplo: ```sql SELECT nombre, (SELECT COUNT(*) FROM pedidos WHERE id_cliente = clientes.id_cliente) AS cantidad_pedidos FROM clientes; ``` En este caso, la subconsulta `(SELECT COUNT(*) FROM pedidos WHERE id_cliente = clientes.id_cliente)` cuenta la cantidad de pedidos para cada cliente en la tabla "pedidos", y esa cantidad se muestra en una columna adicional llamada "cantidad_pedidos" en el resultado de la consulta principal. 2. Subconsulta en la cláusula `FROM` (Tabla derivada o tabla virtual): Puedes utilizar una subconsulta en la cláusula `FROM` para crear una tabla derivada o tabla virtual, que luego puedes usar como si fuera una tabla real en el resto de la consulta. Por ejemplo: ```sql SELECT c.nombre, p.total_monto FROM clientes c INNER JOIN (SELECT id_cliente, SUM(monto) AS total_monto FROM pedidos GROUP BY id_cliente) p ON c.id_cliente = p.id_cliente; ``` En este caso, la subconsulta `(SELECT id_cliente, SUM(monto) AS total_monto FROM pedidos GROUP BY id_cliente)` calcula la suma total de montos de pedidos por cliente y crea una tabla virtual "p" que se utiliza en la cláusula `JOIN` para obtener la suma de montos de pedidos para cada cliente. 3. Subconsulta en la cláusula `WHERE`: Puedes utilizar una subconsulta en la cláusula `WHERE` para filtrar datos basados en los resultados de la subconsulta. Por ejemplo: ```sql SELECT nombre, edad FROM personas WHERE edad > (SELECT AVG(edad) FROM personas); ``` En este caso, la subconsulta `(SELECT AVG(edad) FROM personas)` calcula la edad promedio de todas las personas y la consulta principal muestra el nombre y la edad de las personas cuya edad es mayor que la edad promedio. Estos son solo algunos ejemplos de cómo puedes utilizar una subconsulta en diferentes cláusulas de una sentencia `SELECT` en SQL. Las subconsultas son una herramienta poderosa que te permite realizar cálculos complejos o combinar datos de diferentes tablas para obtener resultados más precisos o detallados.

Answer 18

El acceso de una subconsulta a las tablas de la consulta principal depende de si la subconsulta es correlacionada o no correlacionada y de cómo están estructuradas las cláusulas en la consulta. El concepto clave que define la accesibilidad es el ámbito (scope) de las tablas. 1. Subconsultas no correlacionadas: En una subconsulta no correlacionada, la subconsulta se ejecuta de forma independiente de la consulta principal y, por lo tanto, no tiene acceso directo a las tablas de la consulta principal. La subconsulta es evaluada solo una vez, y el resultado se utiliza en la consulta principal como un valor escalar o un conjunto de resultados. Estas subconsultas no necesitan hacer referencia a las tablas de la consulta principal y se evalúan por separado. Ejemplo de subconsulta no correlacionada: ```sql SELECT nombre, (SELECT SUM(monto) FROM pedidos) AS total_monto FROM clientes; ``` En este ejemplo, la subconsulta `(SELECT SUM(monto) FROM pedidos)` es no correlacionada y se evalúa de manera independiente. No hace referencia a ninguna tabla de la consulta principal. 2. Subconsultas correlacionadas: En una subconsulta correlacionada, la subconsulta se ejecuta para cada fila de la consulta principal. En este caso, la subconsulta tiene acceso a las tablas de la consulta principal y puede referenciarlas utilizando alias o nombres de tabla completos para evitar ambigüedades. La subconsulta utiliza valores de la fila actual de la consulta principal en su lógica de filtrado o cálculos. Ejemplo de subconsulta correlacionada: ```sql SELECT nombre, (SELECT SUM(monto) FROM pedidos WHERE id_cliente = clientes.id_cliente) AS total_monto FROM clientes; ``` En este ejemplo, la subconsulta `(SELECT SUM(monto) FROM pedidos WHERE id_cliente = clientes.id_cliente)` es correlacionada, y se ejecuta para cada cliente en la tabla "clientes". La subconsulta hace referencia a la tabla "clientes" utilizando el alias "clientes" y utiliza el valor actual de "id_cliente" de la fila de la consulta principal en su cláusula `WHERE`. El ámbito de una subconsulta correlacionada se extiende a la consulta principal, lo que significa que la subconsulta puede acceder a las tablas de la consulta principal y utilizar valores de las filas actuales de la consulta principal para filtrar o calcular resultados. Es importante tener en cuenta que el uso de subconsultas correlacionadas puede tener un impacto significativo en el rendimiento, ya que la subconsulta se ejecutará múltiples veces (una vez por cada fila de la consulta principal). Por lo tanto, es recomendable usar subconsultas no correlacionadas cuando sea posible, para evitar repeticiones innecesarias de la misma consulta.

Answer 19

En la cláusula `ORDER BY`, hay varias formas distintas de referenciar a los campos o expresiones por los que se desea ordenar los resultados de una consulta. Aquí tienes algunas de las formas más comunes de hacerlo: 1. Ordenar por nombre de columna: Puedes simplemente utilizar el nombre de una columna existente en la tabla para ordenar los resultados en función de ese campo. Ejemplo: ```sql SELECT nombre, edad, salario FROM empleados ORDER BY nombre; ``` 2. Ordenar por posición de columna: En lugar de usar el nombre de la columna, puedes usar la posición numérica de la columna en la lista `SELECT` para ordenar los resultados. Ejemplo: ```sql SELECT nombre, edad, salario FROM empleados ORDER BY 1; -- Ordena por la primera columna en la lista SELECT (nombre) ``` 3. Ordenar por alias de columna: Si utilizas un alias para renombrar una columna en la lista `SELECT`, puedes usar ese alias en la cláusula `ORDER BY`. Ejemplo: ```sql SELECT nombre AS nombre_completo, edad, salario FROM empleados ORDER BY nombre_completo; ``` 4. Ordenar por expresión: Puedes utilizar una expresión en la cláusula `ORDER BY`, que puede ser una combinación de columnas, funciones o constantes. Ejemplo: ```sql SELECT nombre, edad, salario FROM empleados ORDER BY edad * 2 + salario DESC; ``` En este ejemplo, la consulta ordenará los resultados basándose en la expresión `edad * 2 + salario` en orden descendente. 5. Ordenar por múltiples campos: Puedes ordenar los resultados por múltiples campos en un orden específico, proporcionando una lista de campos separados por coma en la cláusula `ORDER BY`. Ejemplo: ```sql SELECT nombre, edad, salario FROM empleados ORDER BY edad DESC, salario ASC; ``` En este ejemplo, la consulta ordenará primero por `edad` en orden descendente y luego por `salario` en orden ascendente. Recuerda que el orden predeterminado es ascendente (ASC), por lo que si no especificas el tipo de orden (ASC o DESC), la consulta ordenará en orden ascendente. Para ordenar en orden descendente, debes agregar la palabra clave `DESC` después del campo o expresión por el que deseas ordenar.

Answer 20

Las funciones de agregación, como `SUM`, se pueden utilizar en diferentes cláusulas de una consulta SQL para realizar cálculos sobre conjuntos de datos y obtener resultados resumidos. Aquí tienes ejemplos de cómo se pueden usar las funciones de agregación en distintas cláusulas: 1. Cláusula `SELECT`: Las funciones de agregación se utilizan comúnmente en la cláusula `SELECT` para realizar cálculos sobre una columna o conjunto de columnas y devolver un valor resumido. Ejemplo - Obtener la suma total de una columna: ```sql SELECT SUM(monto) AS total_monto FROM ventas; ``` 2. Cláusula `GROUP BY`: Las funciones de agregación se utilizan junto con la cláusula `GROUP BY` para agrupar datos y realizar cálculos para cada grupo. Ejemplo - Obtener la suma de ventas por categoría: ```sql SELECT categoria, SUM(monto) AS total_ventas FROM ventas GROUP BY categoria; ``` 3. Cláusula `HAVING`: La cláusula `HAVING` se utiliza para filtrar los resultados de una consulta después de aplicar la cláusula `GROUP BY`. Aquí, puedes usar funciones de agregación en combinación con `HAVING` para aplicar condiciones a los grupos resultantes. Ejemplo - Obtener las categorías con ventas totales mayores que 1000: ```sql SELECT categoria, SUM(monto) AS total_ventas FROM ventas GROUP BY categoria HAVING SUM(monto) > 1000; ``` Es importante tener en cuenta que, en la mayoría de los casos, cuando se utilizan funciones de agregación, se debe usar `GROUP BY` para agrupar los datos según un criterio específico, a menos que se utilicen funciones de agregación en una consulta sin cláusula `GROUP BY`, lo que devolverá un único resultado agregado para toda la tabla o conjunto de datos.

Answer 21

El comando `FETCH` se utiliza en SQL para recuperar un número específico de filas después de ejecutar una consulta, especialmente cuando la consulta devuelve un conjunto de resultados más grande y se necesita un control más preciso sobre cuántas filas recuperar. La cláusula `FETCH` se usa comúnmente en combinación con la cláusula `ORDER BY` para obtener un subconjunto de filas ordenadas. Es importante mencionar que la sintaxis y la compatibilidad de `FETCH` pueden variar entre diferentes sistemas de bases de datos. A continuación, te mostraré un ejemplo de cómo usar `FETCH` en SQL, utilizando la sintaxis estándar de SQL: Supongamos que tienes una tabla llamada "empleados" con las columnas "nombre" y "salario", y deseas recuperar los 5 empleados con los salarios más altos: ```sql SELECT nombre, salario FROM empleados ORDER BY salario DESC FETCH FIRST 5 ROWS ONLY; ``` En este ejemplo: 1. La consulta selecciona los campos "nombre" y "salario" de la tabla "empleados". 2. Utilizamos `ORDER BY salario DESC` para ordenar los resultados por el salario en orden descendente, lo que colocará los salarios más altos primero. 3. Luego, usamos `FETCH FIRST 5 ROWS ONLY` para limitar el resultado a las primeras 5 filas, es decir, los 5 empleados con los salarios más altos. Es importante tener en cuenta que la cláusula `FETCH` no es soportada en todos los sistemas de bases de datos. Algunos sistemas utilizan diferentes sintaxis, como `LIMIT` o `TOP`, para lograr resultados similares. Por lo tanto, es recomendable consultar la documentación específica de tu sistema de bases de datos para obtener la sintaxis correcta.