Relational Database Best Practices

Español [automático] De acuerdo, cambiemos de marcha. ¿Qué es lo primero que te viene a la mente cuando escuchas la palabra base de datos? Para muchas personas, esta pregunta es más desafiante de lo que podría parecer, al principio, una respuesta como un archivo grande donde se almacena mucha información no es satisfactoria y no estamos satisfechos con los posibles empleadores. Debe recordar que hay dos tipos principales de bases de datos relacionales y no relacionales. El primero será el foco de este curso. Mientras que el último se refiere a los sistemas más complejos, aunque la comprensión de las bases de datos no relacionales requiere un fondo matemático y de programación serio, parte de la lógica aplicada en su codificación es la misma que tú también. Las bases de datos relacionales tienen algunas ventajas por sí mismas. Un poco de teoría explicará por qué siguen siendo la opción preferida en muchas empresas e instituciones. El objetivo principal de las bases de datos es organizar grandes cantidades de datos que pueden recuperarse rápidamente a petición del usuario. Por lo tanto, deben ser compactos, bien estructurados y eficientes en términos de velocidad y extracción de datos. Hoy las personas necesitan tal eficiencia extra porque los datos ocupan espacio en la memoria y cuanto más grande es el tamaño, más lenta es la base de datos y más lento se vuelve el proceso de recuperación. Si tenemos una base de datos que contiene una tabla de filas multimillonarias con muchas columnas, cada vez que se recibe una solicitud, el servidor debe cargar todos los registros con todos los campos y se necesitaría demasiado tiempo para completar una tarea. No olvide que cada símbolo es un contenedor de información y requiere bytes de espacio almacenado. Por lo tanto, cargar tantos datos no será un trabajo fácil para la computadora. Entonces, ¿qué nos permite contener tanta información en el servidor pero nos permite usar de manera eficiente solo las porciones que necesitamos para nuestro análisis? El secreto está detrás del uso de la lógica matemática que se origina en el álgebra relacional. Por favor, no te preocupes, no te molestaremos con las matemáticas. Imagina cada tabla con datos representados por un círculo transparente que contiene todos los valores de datos de la tabla categorizados por columnas o como a menudo los llamaremos campos. Ahora bien, si nuestra base de datos constara de una sola tabla, un círculo gigante representaría toda la base de datos. Algo así como esta gran tabla de nuestro ejemplo ficticio con la base de datos de células y cuando necesitamos una información de la base de datos. Por ejemplo, si queremos ver quién ha comprado algo en una fecha determinada, tendremos que levantar todo el círculo grande y luego buscar lo que necesitamos. Este desafío parece vago en el proceso de extracción de datos. No será eficiente ver qué pasa si dividimos el círculo en tres círculos más pequeños, tal como lo hicimos con la base de datos de células. Un círculo representará la tabla de celdas, el otro para los clientes y el último para los artículos. Existen varias combinaciones teóricas entre tres o más círculos pero en nuestra base de datos tenemos las siguientes ventas modelo y los clientes tienen la misma columna de ID de cliente y las ventas y artículos tienen la misma columna de código de artículo. De esta manera podemos ver que los círculos se superponen. campos. Entonces, si quisiéramos extraer la misma información, el nombre de los clientes que compraron algo en una fecha determinada. Solo necesitaremos la fecha de compra, llámalo de la tabla de ventas y el nombre y apellido de la tabla Clientes. Por lo tanto, para satisfacer esta solicitud no necesitaremos levantar el tercer círculo de los elementos de nuestra base de datos. De esta forma podemos ahorrar energía o aumentar la eficiencia de manera más técnica. Menos datos representados ya que solo dos de los tres círculos estarán involucrados en esta operación. El truco matemático radica en relacionar las tablas entre sí. Las relaciones se formaron a saber a través de estos campos comunes. Más explicaciones sobre esta técnica se proporcionarán en nuestras próximas conferencias. De todos modos, estoy seguro de que ahora entiendes por qué usamos el término bases de datos relacionales. Algunos profesionales pueden referirse a las tablas o los círculos en nuestra trama como relaciones porque teóricamente son las unidades más pequeñas en todo el sistema que pueden llevar un significado lógico integral. Del mismo modo, los tres círculos son parte de nuestra base de datos de ventas. Cuando combinamos la base de datos y sus relaciones existentes obtenemos el famoso término sistema de gestión de bases de datos relacionales, frecuentemente abreviado como RDBMS. Esperamos que esta ilustración teórica aclare las cosas y que esté diseñada para administrar sistemas de administración de bases de datos relacionales, y puede hacerlo creando relaciones entre las diferentes tablas en una base de datos. Estén atentos para la próxima conferencia donde describiremos las diferencias más sustanciales entre una base de datos y una hoja de cálculo. Gracias por ver.