Curso de SQL y de SQL Server 2008 R2 Parte 1 Estructurar datos Detlev Bannasch
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- Julio Vega Ávila
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1 Curso de SQL y de SQL Server 2008 R2 Parte 1 Estructurar datos Detlev Bannasch
2 Curso de SQL y de SQL Server 2008 R2 Parte 1 Estructurar datos Contenido : 1.1. Qué es una tabla? 1.2. Situación común 1.3. Problemas frecuentes 1.4. Ejemplos de problemas frecuentes 1.5. Cómo estructurar los datos? 1.6. Cómo estructurar los datos? - Ejemplo 1.7. Relaciones 2. Introducción 2.1. Qué es SQL? 2.2. Cliente - servidor 2.3. SQL Server de Microsoft
3 1.1. Qué es una tabla? Una tabla consiste de columnas (filas verticales) y de registros (filas horizontales). Cada columna debe almacenar un tipo defindo de información (por ejemplo: una columna es para archivar los nombres de ciudades, otra para el codigo postal correspondiente...). Cada columna contiene un encabezado. En los registros se almacenan los datos. Un registro consiste de varios campos. Cada campo debe contener una información diferente. El tipo del contenido de un campo está definido por la columna correspondiente.
4 1.1. Qué es una tabla? (cont.) (5) Caracteristicas: Columna (1) Registro (2) Celda (3) Encabezada (4) Identificador (5) (1) (4) (3) (2)
5 1.1. Qué es una tabla? (cont.) Ejemplo: Hoja de cálculo.
6 1.1. Qué es una tabla? (cont.) Ejemplo: Tabla de una base de datos.
7 1.2. Situación común : Los datos producidos son frecuentemente archivados en tablas, por ejemplo en: hojas de cálculo (MS Excel, OpenOffice Calc), tablas de bases de datos (MS Access), archivos de texto (datos separados con coma (.csv) o tabulador) archivos de MS Word
8 1.3. Problemas frecuentes : 1. Frecuentemente se mezclan datos e información en una misma columna, lo que dificulta la consulta de la información y el traslado de los datos en una base de datos (Ejemplo: datos metereológicos). 2. Las anotaciones de uno o de muchos datos son incorrectos: es frecuentemente un problema si los datos son repetidos (ejemplo: nombre del mismo autor esta escrito de manera diferente). 3. Se usan diferentes tipos de datos en una columna (ejemplos: texto y números o texto y fechas juntos).
9 1.3. Problemas frecuentes (cont.): 4. Alta redundancia en los datos: en la misma columna se repite el mismo registro provocando anotaciones incorrectas. 5. Los datos no están en las columnas correctas (frecuentemente un problema con hojas de cálculo y archivos de texto). 6. Los contenidos de una tabla no están divididos en categorías claramente definidas (ejemplo: no se puede encontrar una diferencia entre los datos de las dos columnas habitat y micro-habitat). 7. Los contenidos de una columna no están claramente definidos (ejemplo: se debe definir claramente el significado de Abundancia).
10 1.4. Ejemplos de problemas frecuentes : 1. Los datos están en una hoja de cálculo, pero hay un mezcla de datos de tablas y de otras informaciones (ejemplo: datos metereológicos).
11 1.4. Ejemplos de problemas frecuentes : 2. Las anotaciones de uno o de varios de los datos son incorrectas (ejemplos: nombre del Autor o nombre de la Localidad de datos botánicos). Datos distinct: Datos regular:
12 1.4. Ejemplos de problemas frecuentes : 3. Se usan diferentes tipos de datos en una columna (ejemplo: texto y números juntos en la misma columna --> columna Año de Autor de datos botánicos). Datos distinct:
13 1.4. Ejemplos de problemas frecuentes : 4. Alta redundancia en los datos: en la misma columna se repite el mismo registro provocando anotaciones incorrectas. Datos regular:
14 1.4. Ejemplos de problemas frecuentes : 5. Los datos no están en las columnas correctas (ejemplo: datos descargados de la página de The Plant List, Tabla Acanthaceae).
15 1.4. Ejemplos de problemas frecuentes : 5. Los datos no están en las columnas correctas (ejemplo: datos descargados de la página de The Plant List, Tabla Acanthaceae). (cont.)
16 1.4. Ejemplos de problemas frecuentes : 6. Los contenidos de una tabla no están divididos en categorías claramente definidas (ejemplo: no se puede encontrar una diferencia clara entre los datos de las dos columnas Habitat y MicroHabitat; base de datos: Angiospermas). Datos distinct:
17 1.4. Ejemplos de problemas frecuentes : 7. Los contenidos de una columna no están claramente definidos (ejemplo: se debe definir claramente el significado de Abundancia). Datos distinct:
18 1.5. Cómo estructurar los datos? 1. Define claramente el significado de los datos antes de construir una tabla o una base de datos. 2. Distribuye los datos de los registros en diferentes columnas para que cada celda de un registro contenga un valor unico. 3. Ordena los datos según diferentes tipos de datos, p. ejemplo: datos de textos (nombres, descripciones, comentarios); datos númericos (identificadores, cantidades, años), datos de tiempo (fecha de colecta, fecha de entrada o captura de dato)
19 1.5. Cómo estructurar los datos? 4. Identifica datos repetitivos y incorpóralos en una tabla separada, por ejemplo: Pon los datos de las especies (género, especie, subespecie) en una tabla pero las familias correspondientes en otra tabla. 5. Usa en cada tabla un identificador único para separar cada registro independientemente de otro. El identificador más recomendable es un número. 6. Si la base de datos contiene más de una tabla se vinculan las tablas de manera relacional para permitir la integridad de los datos.
20 1.6. Cómo estructurar los datos? - Ejemplo 1. Define claramente el significado de los datos antes de construir una tabla o una base de datos. Ejemplo: Todas las especies de las familias Acanthaceae, Leguminosae y Ericaceae deben estar archivadas en una tabla. Hay tres posibilidades para nombrar una especie (ejemplo de la familia Leguminosae): Lonchocarpus rugosus Lonchocarpus rugosus ssp. apricus Swartzia simplex var. ochnacea Así tenemos 5 diferentes informaciones que queremos archivar (familia, género, especie, categoria inferior y sub-especie).
21 1.6. Cómo estructurar los datos? - Ejemplo (cont.) 2. Distribuye los datos de los registros en diferentes columnas para que cada celda de un registro contenga un valor unico. Necesitamos una tabla con 5 columnas. 3. Ordena los datos según los diferentes tipos de datos Solo tenemos texto como tipo de datos. 4. Identifica datos repetitivos y incorpóralos en una tabla separada Solo tenemos 3 diferentes familias pero muchas diferentes especies (género, especie, categoría inferior y subespecie). Por eso se deben poner los datos de las especies (género, especie, categoría inferior y subespecie) en una tabla y las familias correspondientes en otra tabla.
22 1.6. Cómo estructurar los datos? - Ejemplo (cont.) 5. Usa en cada tabla un identificador único para separar cada registro independientemente de otro. El identificador más recomendable es un número. Necesitamos para cada tabla una columna adicional que se llama ID (identificador). El tipo de datos debe ser un número entero (Integer). 6. Si la base de datos contiene más de una tabla se vinculan las tablas de manera relacional para permitir la integridad de los datos. Tenemos dos tablas que se tienen que vincular de manera relacional via un identificador (ID) que tiene que existir en ambas tablas.
23 1.6. Cómo estructurar los datos? - Ejemplo (cont.) Resultado:
24 1.6. Cómo estructurar los datos? - Ejemplo (cont.) Relaciones entre las dos tablas:
25 1.7. Relaciones 1. Se vinculan las tablas de manera relacional para permitir la integridad de los datos 2. Características de bases de datos relacionales : Cada tabla contiene un identificador único (clave primaria); Una tabla dependiente contiene además de su propio identificador otra columna que corresponde el identificador de la tabla independiente (clave externa); Este campo de la tabla dependiente permite valores repetitivos y falta de valores (lo contrario a la tabla independiente); Se vinculan las tablas entre la clave primaria de la tabla independiente (ejemplo: tabla Familia) y la clave externa de la tabla dependiente (ejemplo: tabla Especies) ( relación).
26 2. Introducción 2.1. Qué es SQL? Structured Query Language español: lenguaje de consulta estructurado es un lenguaje de programación que permite la construcción y el manejo de bases de datos relacionales; es el estándar de sistemas de bases de datos profesionales; fue estandardizado por el American National Standards Institute (ANSI); el estándar actual es ANSI SQL 2008; Hay extensiones de SQL que son específicos dependiendo del manufactor del sistema de base de datos.
27 2. Introducción 2.2. Cliente - servidor Características: El servidor almacena los datos (en bases de datos). El cliente es un programa en un ordenador local que permite leer y/o escribir datos en el servidor. El cliente está conectado vía internet con el servidor. El cliente necesita un permiso (cuenta del usuario) del servidor para conectarse al servidor. Un servidor puede dar acceso a varios clientes, cada cliente con diferentes permisos (acceso a otra base de datos; solo leer datos;...)
28 2. Introducción Modelo Cliente - servidor Cliente 1 Cliente 2 leer, escribir BD 1 leer, escribir BD 2 leer BD 3 Cliente 3 leer, escribir Servidor Internet o Intranet
29 2. Introducción 2.3. SQL Server de Microsoft es un sistema cliente - servidor es un servidor que permite la construcción y el manejo de bases de datos relacionales; usa como lenguaje de bases de datos SQL; usa Transact SQL como extensión para la programación --> esto hace el sistema muy potente; tiene un sistema de seguridad muy avanzado Versión actual: SQL Server R2 SP1 Versión gratuita: SQL Server R2 SP1 Express
30 3. Tareas Trabajo en grupos de dos personas. 1. Cuales son las características de una tabla? 2. Cuales son las características de bases de datos relacionales? 3. Explica las características del sistema cliente servidor. Qué ventajas tiene este sistema? 4. Abran la hoja de cálculo P1_E01_Tabla_Autor. Identifica al menos tres ejemplos donde existan diferencias de escritura. Anótalos. Qué podria ayudarte para que no olvides las anotaciones posiblemente falsas? Haz una o dos propuestas. Cómo se podría mejorar la calidad de los datos en general. Haz tres propuestas. 5. Abran la hoja de cálculo P1_E02_Tabla_Abundancia. Hagan propuestas de como se podría mejorar la calidad de los datos de la abundancia. Cúales campos (columnas) proponen ustedes para mejorar la tabla mejor de abundancia? 6. Abran la hoja de cálculo P1_E03_Tabla_Temp_diaria_Max. Cómo se podría mejorar la estructura de la tabla? Hagan propuestas. Cúales campos (columnas) proponen ustedes para una tabla mejor?
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