Aprenda PHP y SQLite

Clase

Descripción

NULL

NULL es considerado un valor vacío.

INTEGER

El valor  entero con signo entre 1 y 8 bytes dependiendo de la magnitud del valor.

REAL

El valor es de punto flotante, se almacena como un número de coma flotante de 8 bytes IEEE.

TEXT

El valor es una cadena de texto, utilizando la codificación de la base de datos ( UTF- 8, UTF - 16BE o UTF - 16LE)

BLOB

Permite almacenar objetos en formato BLOB (Binary Large Objects) como  imágenes, archivos de sonido y otros objetos multimedia; a veces se almacenan como BLOB código de binarios.

SQLite tipo de afinidad o Affinity Type:

En SQLite contiene un concepto llamado “afinidad” o “affinity”. Cada columna puede seguir almacenando en su tipo de columna, pero puede ser representado con diferente “máscara”, con lo cual lo hace “a fin” con otras bases de datos.

Cada columna en SQLite 3 tiene una clase y una afinidad:

CREATE TABLE database_name.table_name(

  column1 datatype,

  column2 datatype,

  column3 datatype,

  .....

  columnN datatype,

);

Versión 3.3+

create table if not exists tabla(col1 typ1, ..., colN typN)

En SQLite, con la sentencia DROP TABLE se elimina una tabla con su definición, datos asociados, índices, triggers, constrains y permisos.

Cuando una tabla es eliminada, no hay forma de recuperarla. Se borra en forma definitiva.

Sintaxis:

DROP TABLE basededatos.tabla;

En versión 3.3. y más:

drop table if exists TableName

Modifica la columna de la tabla. Ejemplos de comandos “constraints”:

NOT NULL

PRIMARY KEY

UNIQUE

AUTOINCREMENT

DEFAULT

CURRENT_TIME

CURRENT_DATE

CURRENT_TIMESTAMP

Podemos escribir “constraints” a nivel tabla.

Por lo general involucra a más de una columna, pero puede involucrar sólo una sin problema.

Generalmente utilizamos los constraint PRIMARY KEY, UNIQUE y CHECK a nivel tabla cuando involucran a más de una columna

Podemos crear tabla desde un query o la sentencia select.

CREATE [TEMP] TABLE nombreTabla AS SELECT query;

El query sólo se ejecuta una vez, cuando se crea la tabla.

Las tablas temporales solo existen cuando la base de datos esté abierta. Cuando se cierra, desaparecen.

Las tablas temporales sólo pueden ser accesadas por la conexión con la que fueron creadas

En SQLite la sentencia ALTER TABLE solo puede añadir columnas y renombrar la tabla.

No podemos eliminar columnas con esta sentencia.

Las nuevas columnas siempre se añaden al final de la tabla.

Si necesitas hacer muchas modificaciones, es mejor hacer una tabla nueva y copiar los datos con un SELECT.

• Siempre es importante declarar una o varias columnas como Primary Key, que es el índice principal de la tabla.

• Sólo podemos tener un índice principal por tabla.

• Las llaves en un índice principal deben ser únicas, es decir, no repetirse.

• El constraint “UNIQUE” queda implicito en “PRIMARY KEY”

• Las vistas o views proporcionan una manera de empaquetar consultas en un objeto predefinido.

• Una vez creadas, las vistas actúan de como tablas de sólo lectura.

• Al igual que las tablas, las vistas pueden ser temporales.

• La sintaxis básica del comando CREATE VIEW es:

CREATE [TEMP] VIEW nombreVista AS SELECT query

Los índices son una manera rápida de encontrar información en la tabla.

La sintaxis para crear un índice, una vez que la tabla ha sido creada es:

CREATE [UNIQUE] INDEX nombre_index ON nombre_tabla ( columna1 [, ...] );

Ni UNIQUE ni PRIMARY KEY implican que no se acepten valores nulos

En esta clase encontrarás los apuntes del capítulo en los recursos (archivo PDF).

La sentencia INSERT INTO nos sirve para insertar datos en una tabla de una base de datos.

SQLite cuenta con dos sintaxis:

1)

INSERT INTO tabla(column1, column2, column3,...columnN)]  

VALUES (value1, value2, value3,...valueN);

2)

INSERT INTO tabla VALUES (value1,value2,value3,...valueN);

La segunda sintaxis de la sentencia INSERT no es necesario especificar las columnas, pero debe escribirse los valores para cada una de las columnas en el orden en que fueron creadas en la tabla.

Si una columna tiene el constraint de “AUTOINCREMENT”, debes de enviar un valor de NULL para que se autoincremente.

Puedes poblar una tabla desde otra, siempre y cuando las columnas de ambas coincidan en la tabla que añade los registros.

INSERT INTO tabla1[(column1, column2, ... columnN)]

  SELECT column1, column2, ...columnN

  FROM tabla2

  [WHERE condition];

Se verá un ejemplo cuando se vea la sentencia SELECT

Con la sentencia UPDATE podemos modificar cualquiera de las columnas de cualquier registro o conjunto de registros (incluso de toda la tabla).

Su sintaxis es:

UPDATE nombre_tabla SET columna1=valor1  [, ...] WHERE expresión

Si se omite la sentencia WHERE, se modificarán las columnas de TODA la tabla.

Con la sentencia DELETE podemos borrar uno o todos los registros de una tabla.

Sintax:

DELETE FROM nombre_tabla

WHERE [condición];

Los registros son borrados en forma definitiva.

En este video manejaremos la sentencia SELECT para vaciar los datos de una tabla.

En este video crearemos el formato para la captura de los datos de nuestra tabla del curso.

En este video insertaremos los datos y realizaremos una validación previa.

En este video crearemos la estructura básica de los archivos para nuestro ABC y conectaremos los diferentes archivos.

Vaciaremos los datos de la tabla en el formato para la modificación de los mismos.

Una vez modificados los datos por el usuario, los validaremos y los almacenaremos en la tabla.

Haremos una página previa a borrar el archivo, donde el usuario podrá decidir si borra el mismo o no lo hace.

Anexo encontrarás los apuntes de la sección.

Con la sentencia SELECT podemos extraer la información de una tabla.

Sintaxis:

SELECT column1, column2, columnN FROM nombre_tabla;

Para extraer todas las columnas, utilizamos en asterisco.

SELECT * FROM nombre_tabla;

Por medio de la cláusula WHERE podemos seleccionar por medio de una expresión. La cláusula WHERE es la misma para las sentencias SELECT, UPDATE y DELETE.

Usamos operadores dentro de esa expresión:

• Operadores matemáticos

• Operadores de comparación

• Operadores lógicos

• Operadores de desplazamientos de bits

Con la cláusula DISTINCT eliminamos los registros duplicados de una selección.

Sintaxis:

SELECT DISTINCT column1, column2,.....columnN

FROM nombre_tabla

WHERE [condición]

Suponga que la variable “a” tiene un valor de 5 y la variable “b”, un valor de 10.

Ejemplo:

== Verifica si dos valores son iguales o no. (a == b) Regresaría falso.

= Verifica si dos valores son iguales o no. (a = b) Regresaría falso.

+ Suma valores de columnas o constantes

- Resta valores entre columnas o constantes

* Multiplicación entre columnas o constantes

/ División entre columnas o constantes

% Módulo entre columnas o constante

AND Es verdadera si todas las expresiones son verdaderas.

BETWEEN Regresan los registros que se encuentran ENTRE dos valores.

EXISTS Busca los renglones dentro de un subquery.

IN Regresa los renglones si existe en una lista.

OR Regresa verdadero si una de las condiciones .

IS NULL Regresa si la columna es nula.

IS Funciona como el operador igual a (=)

IS NOT Funciona como el operador diferente a (!=)

|| Concatena dos cadenas..

UNIQUE Regresa los valores que no estén duplicados.

El operador GLOB es muy similar a LIKE, pero se apega más a UNIX o LINUX.

Es sensible a mayúsculas y minúsculas, utiliza como comodines “*” para una serie de carcateres o cero y “?” para un sólo caracter.

Por medio de la cláusula ORDER BY nos permite ordenar la extracción de datos en forma ascendente o descendente.

Sintaxis:

SELECT lista_columnas

FROM nombre_tablas

[WHERE condición]

[ORDER BY columna1, columna2, .. columnaN] [ASC | DESC];

Por medio de la cláusula ORDER BY nos permite ordenar la extracción de datos en forma ascendente o descendente.

Sintaxis:

SELECT lista_columnas

FROM nombre_tablas

[WHERE condición]

[ORDER BY columna1, columna2, .. columnaN] [ASC | DESC];

La cláusula LIMIT nos permite limitar el número de registros extraídos de una tabla.

Sintaxis:

SELECT columna1, columna2, columnaN

FROM tablas

LIMIT [num_renglones]

La cláusula LIMIT nos permite limitar el número de registros extraídos de una tabla.

Sintaxis:

SELECT columna1, columna2, columnaN

FROM tablas

LIMIT [num_renglones]

La cláusula LIMIT nos permite limitar el número de registros extraídos de una tabla.

Sintaxis:

SELECT columna1, columna2, columnaN

FROM tablas

LIMIT [num_renglones]

La cláusula GROUP BY, dentro de SELECT, nos sirve para agrupar los registros idénticos.

La cláusula GROUP BY sigue a la cláusula WHERE y precede a ORDER BY (si se utiliza).

Puede utilizar más de una columna en GROUP BY.

Todas las columnas utilizadas en el GROUP BY deben estar incluidas en la lista de columnas del SELECT.

Sintaxis:

SELECT column-list

FROM table_name

WHERE [ conditions ]

GROUP BY column1, column2....columnN

ORDER BY column1, column2....columnN

La cláusula HAVING permite filtrar los resultados obtenidos por medio de GROUP BY .

La cláusula HAVING afecta a las columnas que son usuadas en GROUP BY, no afecta a las columnas utilizadas en el SELECT.

La cláusula HAVING debe seguir la cláusula GROUP BY en una consulta y también preceder a la cláusula ORDER BY (si se utiliza)

En esta clase encontrarás los apuntes de la sección en los recursos descargables en formato PDF.

1. COUNT(*)

2. MAX(*)

3. MIN(*)

4. AVG(*)

5. SUM(*)

6. RANDOM(*)

7. ABS(*)

8. UPPER(*) y LOWER(*)

9. LENGTH(*)

10. SUBSTR()

Por medio del ALIAS podemos renombrar temporalmente con ALIAS.

Las tablas y columnas sólo son renombradas dentro de la sentencia SQL.

Terminando la sentencia, se pierden los valores de ALIAS.

Las columnas se renombran únicamente durante el query.

La función COUNT() cuenta los registros extraídos en el SELECT.

Para extraer su valor es mejor utilizar un alias.

Las funciones MAX() y MIN() extraen el valor máximo y mínimo de un criterio en una tabla o conjuntos de tablas.

La función de agregado AVG() nos permite obtener el promedio de la columna de los registros extraídos en una sentencia SELECT.

La función SUM(*) realiza la suma de las columnas que cumplan los criterios de extracción en un query o SELECT.

La función random() regresa un número pseudo-aleatorio entero entre -9223372036854775808 y +9223372036854775807.

Las funciones UPPER() y LOWER() modifica una cadena a mayúsculas o minúsculas, respectivamente

La función length() regresa el número de caracteres de una cadena.

En esta clase encontrarás los apuntes del capítulo en los recursos (archivo PDF).

1) Etapa del diseño conceptual

2) Etapa del diseño lógico

3) Etapa del diseño físico

• El modelo más usado en esta etapa es el de Entidad-Relación o ER.

• En este modelo tendremos las entidades (donde se almacenan de manera lógica la información) y la relación entre las diversas entidades.

• Los cimientos del modelo ER se le atribuyen al Dr. Peter Chen en 1976.

• Una “entidad” es una parte diferenciada del mundo físico, la cual posee información que necesitamos para nuestro sistema.

• Ejemplo de entidades:

• Sistema comercio electrónico: artículos, clientes, pedidos, facturas.

• Sistema escolar: alumnos, profesores, materias,  salones.

• Sistema de almacén: artículos, facturas, entradas, salidas, clientes, proveedores.

• Biblioteca: libros, autores, editoriales, lectores.

• Sistema contable: cuentas, movimientos, usuarios, préstamos, ingresos.

• Sistema médico: Pacientes, doctores, medicinas, recetas, facturas.

• Los atributos son partes de la información (o propiedades) de la entidad.

• Hay propiedades que entran al modelo (nos interesan) y hay propiedades o atributos que no nos interesan.

• Por ejemplo de una entidad alumno:

• Matrícula

• Nombre

• Edad

• Género

• Grado

• Salón

• Un atributo o propiedad lo consideraremos como “llave” si es diferente para cada elementos de la entidad.

• Un atributo candidatos a ser llave en una entidad “alumno” será la matrícula, puesto son diferentes para cada alumno y no se repiten.

• El atributo “nombre” no es candidato, ya que suelen duplicarse, incluso nombre y apellido.

• Para la entidad “paciente” será un “atributo candidato” a ser llave su número de seguridad social.

• En el modelo ER, una relación entre entidades se representa por medio de un rombo.

• En algunas versiones del modelo ER sólo se representa con una línea entre las entidades.

• En el modelo ER, una relación entre entidades se representa por medio de un rombo.

• En algunas versiones del modelo ER sólo se representa con una línea entre las entidades.

• Las relaciones uno a uno (1:1) tiene una permanencia fuerte, por ejemplo, una mascota sólo tiene un dueño, y un dueño sólo tiene una mascota.

• Una computadora sólo tiene un usuario, y un usuario sólo tiene una computadora.

• Son raras este tipo de relaciones: por lo general una persona puede tener muchas mascotas, y un usuario puede tener más de una computadora.

Las relaciones uno a muchos (1:N) son más comunes. A un elemento de la entidad “A” tiene muchos elementos de la entidad “B”.

Por ejemplo:

• Un dueño tiene muchas mascotas.

• Una escuela tiene muchos alumnos.

• Un jefe tiene muchos subalternos.

• Un doctor tiene muchos pacientes.

Las relaciones muchos a muchos (M:N) son más complejas. A un elemento de la entidad “A” tiene muchos elementos de la entidad “B”, pero un elemento de la entidad “B” tiene muchos elementos de la entidad “A”.

Por ejemplo:

• Un estudiante tiene muchas materias y una materia tiene muchos estudiantes inscritos.

• Una estudiante tiene muchos salones y un salón tiene muchos alumnos.

• Una entrada de almacén tiene muchos artículos y un artículo tiene muchas entradas de almacén.

• Una “llave foránea” es un campo en la tabla que relaciona a la llave primaria de otra tabla.

En esta clase encontrarás los apuntes del capítulo en los recursos (archivo PDF).

1. Se transforman en tablas todos los tipos de entidades y relaciones que aparecen en el diagrama E/R.

2. Se seleccionan las llaves primarias para cada una de las tablas de nuestro esquema lógico.

3. Fusión de tablas: Se combinan aquellas tablas que

compartan su llave primaria.

4. Normalización: Se normaliza el esquema resultante

(al menos, hasta BCNF).

5. Se definen todas las restricciones de integridad que sean aplicables al esquema obtenido.

A cada uno de los atributos les asignamos un tipo de dato.

Cuando tenemos una relación 1:1 podemos seleccionar cualquiera de las llaves primarias y convertirlas en llaves foráneas de la segunda tabla.

Cuando tenemos una relación de uno a muchos, por ejemplo, un maestro tiene muchas asignaturas, pero una asignatura tiene sólo un maestro

Cuando tenemos una relación muchos a muchos (M:N) generalmente necesitamos una tabla intermedia que contiene la dupla de las llaves primarias de ambas tablas.

No se pueden duplicar estas duplas ni estar vacías.

No es necesario añadir llaves foráneas en ambas tablas principales.

Una tabla está en Primera Forma Normal si:

• Todos los atributos son atómicos. Un atributo es atómico si los elementos del dominio son simples e indivisibles.

• La tabla contiene una clave primaria única.

• La clave primaria no contiene atributos nulos.

• No debe existir variación en el número de columnas.

• Los Campos que no conforman la “llave principal” deben identificarse por la llave (Dependencia Funcional).

• Dependencia Funcional. Una relación está en 2FN si está en 1FN y si los atributos que no forman parte de ninguna “llave” (no primos) dependen de forma completa de la llave principal.

• Es decir que no existen “dependencias parciales”.

• Todos los atributos que no son “llave principal” deben depender únicamente de la llave principal.

Ningún atributo “no primo” depende transitivamente de

ninguna clave candidata.

Para obtener una relación en 3NF:

Se eliminan las dependencias transitivas problemáticas

trasladándolas a una nueva relación (tabla).

BCNF: Forma Normal de Boyce y Codd

Todo determinante es una clave candidata.

Toda relación en BCNF está en 3NF.

En esta clase encontrarás los apuntes del capítulo en los recursos (archivo PDF).

• El diseño físico de la base de datos optimiza el rendimiento a la vez que asegura la integridad de los datos al evitar repeticiones innecesarias de datos.

• Durante el diseño físico, se transforman las entidades en tablas, las instancias en filas y los atributos en columnas.

• Cómo convertir entidades en tablas físicas

• Qué atributos utilizar para las columnas de las tablas físicas

• Qué columnas de las tablas deben definirse como llaves primarias

• Qué índices deben definirse en las tablas

• Qué vistas deben definirse en las tablas

• Cómo desnormalizar las tablas (si es necesario)

• Cómo resolver relaciones de muchos a muchos

• Cómo convertir entidades en tablas físicas

• Qué atributos utilizar para las columnas de las tablas físicas

• Qué columnas de las tablas deben definirse como llaves primarias

• Qué índices deben definirse en las tablas

• Qué vistas deben definirse en las tablas

• Cómo desnormalizar las tablas (si es necesario)

• Cómo resolver relaciones de muchos a muchos

Una manera tradicional de “armar las llaves” es por medio del alias.

A cada columna le corresponde el alias de su tabla para evitar “choque de nomenclaturas”.

Tenemos que relacionar la llave primaria con las llave foránea.

Opcionalmente podemos añadir un alias a la columna.

Por medio de la cláusula JOIN podemos unir dos o más tablas por medio de campos comunes.

Los tipos de JOINS con los que contamos en SQLite son:

• CROSS JOIN

• INNER JOIN

• OUTER JOIN

(SQLite no cuenta con RIGHT y FULL, sólo con LEFT)

• A CROSS JOIN empata cada fila de la primera tabla con cada fila de la segunda tabla.

• Si las tablas de entrada tienen “x” y columnas “y”, respectivamente , la tabla resultante tendrá “x * y” columnas, un producto cartesiano.

• Debido a que CROSS JOIN genera resultados muy grandes. Debe tener cuidado de utilizar sólo cuando sea apropiado.

• Un INNER JOIN da como resultado la combinación de valores de las columnas de dos tablas (Tabla1 y Tabla2 ) con base en la “expresión de unión”.

• La consulta compara cada fila de la “Tabla 1” con cada fila de la “Tabla 2” para encontrar todos los pares de filas que satisfacen la “expresión de unión”.

• OUTER JOIN es una extensión de INNER JOIN .

• Aunque el SQL estándar define tres tipos de combinaciones externas : LEFT, RIGHT y FULL, SQLite sólo admite el LEFT OUTER JOIN .

• OUTER JOIN tienen una condición que es idéntica a la LEFT JOIN, expresada mediante una palabra clave como ON, USING o NATURAL.

• Una vez que la primera operación JOIN es calculada, una operación OUTER JOIN concatenará los registros faltantes de ambas tablas, llenando los campos faltantes con valores nulos (NULL) en caso de que sea necesario.

Por medio de dos sentencias JOIN podemos unir tablas con relación “muchos a muchos”, las cuales cuentan con una tabla intermedia.

Por lo  general necesitaremos una función de agregado como “GROUP_CONCAT()” porque vamos a recibir un columna con más de un resultados.

En esta clase encontrarás los apuntes del capítulo en los recursos (archivo PDF).

Herramientas para encontrar colores armónicos

Páginas para descargar fuentes e íconos

Crear gradientes de forma sencilla por medio de dos herramientas

Herramientas para las Cajas  flexibles

Herramientas para objetos SVG y Curvas Bezier Cuadráticas

Herramienta para diseños display: grid;

Con este video terminamos el curso de PHP y SQLite. Hasta pronto.

En esta clase puede encontrar los archivos del curso.