Bases de Datos Relacionales y SQL: Una Introducción

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1 1 Bases de Datos Relacionales y SQL: Una Introducción José María Fernández González GN2, Instituto Nacional de Bioinformática Biología Estructural y Biocomputación, CNIO

2 2 Sumario Qué es un SGBDR? Por qué usar bases de datos relacionales en bioinformática? SQL (Structured Query Language) Usuarios de base de datos Tablas: creación, definición de restricciones y borrado Manipulación de datos: consulta, inserción, actualización y borrado Pistas de cómo diseñar una BD Interfaces de programación

3 3 Qué es un SGDBR? Sistema Gestor de Base de Datos Relacional (SGDBR). Software que gestiona el uso de las bases de datos relacionales, y optimiza y controla el acceso al contenido de las mismas. El almacenamiento físico de los datos lo gestiona única y exclusivamente el gestor de la base de datos. El usuario sólo debe preocuparse de la estructura lógica de los mismos. La manipulación de la estructura y contenido de una base de datos relacional se realiza mediante el lenguaje de consultas SQL (Structured Query Language)

4 4 Estructura interna de un SGBDR Programas Usuarios Administrador de la base de datos Interfaz de programación para aplicaciones (API) Procesador de consultas para el usuario final Interfaz de definición de datos Sistema gestor de bases de datos Acceso a la base de datos y lógica de control Almacenamiento físico de los datos Esquema

5 5 Por qué una base de datos relacional en bioinformática? Distribución en GB de la antigüedad de bases de datos biológicas típicas (calculado en 2008 usando JDiskReport)

6 Qué grandes! Cómo las consulto? 6 Distribución de tamaños de fichero de bases de datos biológicas típicas

7 7 Demasiado grandes para un cutre-script, no? Algunas estadísticas de 2008 sobre bases de datos biológicas típicas

8 8 Bases de datos relacionales en Bioinformática ( ) Ensembl: volcados para MySQL/MariaDB (FTP) (versión 76 => GB, versión 77 => GB) Pfam: volcados para MySQL/MariaDB (FTP) (versión 26.0 => 55.8 GB, versión 27.0 => 60.9 GB) Rfam: volcados para MySQL/MariaDB (FTP) (version 11.0 => 3.4 GB, versión 12.0 => 1.7 GB) dbsnp: volcados para Sybase (FTP) (2009 => ~68 GB, ahora => GB) ArrayExpress: usa Oracle, publica en varios formatos (31.7 TB FTP). IntAct: usa PostgreSQL, publica en XML y en formato tabular (FTP). UCSC: publica MySQL y ficheros planos (FTP).

9 9 Structured Query Language Es el idioma 'estándar' que se emplea para consultar y modificar bases de datos relacionales. Estándares existentes: SQL86, SQL89, SQL92, SQL99, (http://www.jcc.com/resources/sql-standards) Cada uno de los estándares SQL clasifica las distintas funcionalidades por su complejidad: entry, intermediate, advanced. Por ello, podemos encontrar hoy en día gestores de bases de datos que por ejemplo, implementan SQL89, bastantes operaciones de SQL92, pocas de SQL99 y ninguna de SQL:2003.

10 10 Algunos SGBDR Actualmente existen decenas de sistemas gestores de bases de datos relacionales: Gestores open source: PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQLite... Gestores de pago: Oracle, Sybase, DB2,... A pesar de los estándares SQL, los desarrolladores de cada gestor de bases de datos suele además añadir extensiones propias al estándar, por lo cuál nos encontramos con muchos 'dialectos' SQL muy parecidos entre sí a nivel semántico, pero sintácticamente incompatibles.

11 11 Genealogy of Relational Database Management Systems v6.0, 1986 OpenIngres 2.0, 1997 vr3, 2004 v9.0, 2006 v10, 2010 Monet Database System (Data Distilleries) Ingres VectorWise (Actian) VectorWise Ingres v5.x, 1970s MonetDB (CWI) Postgres PostgreSQL v1, 1995 v6, 1997 MonetDB Netezza Netezza v7, 2000 Greenplum Berkeley Ingres Illustra Informix v1.0, 1980s v4.0, 1990 v5.0, 1992 IBM Red Brick Warehouse Informix v4.0, 1990 v3.0, 1988 v10, 1993 v11.5, 1996 v1.0, 1987 Expressway 103 v1.0, 1981 Microsoft SQL Server Sybase IQ v11, 1995 Microsoft Access v1, 1992 Informix Vertica Analytic DB Volt DB v12.0, 1999 v12, 1999 Vertica db40 v12.5, 2001 v12.5.1, 2003 v10, 2001 v11, 2003 v15.0, 2005 v3, 1995 v16.0, 2012 Sybase ASE v15, 2009 SQL Anywhere v2, 1993 VoltDB DATAllegro db40 Watcom SQL RDB (DEC) C-Store Microsoft SQL Server H-Store H-Store v11.9, 1998 code brand PostgreSQL v11, 2007 Red Brick v6.0, 1994 v7.0, 1995 Sybase ASE v9, 2010 IBM Informixv10, 2005 v9.0, 2000 alpha, 1979 Greenplum v8, 2005 Red Brick Empress Embedded v4, 1997 v5, 1999 Sybase IQ v12, 2007 SQL Anywhere v14, 2010 Access v1, 1989 v4.21, 1993 v6, 1994 v6.5, 1995 v7, 1998 v8, 2000 v9, 2005 v10, 2008 v11, 2012 Oracle Oracle msql v3, 1983 v4, 1984 v5, 1985 v8, 1997 v8i, 1999 v9i, 2001 v10g, 2003 v10gr2, 2005 v11g, 2007 v11gr2, 2009 v12c, 2013 Infobright Infobright v5.1, 1986 MySQL v2, 1979 v3.1, 1997 v3.21, 1998 v3.23, 2001 v4, 2003 v4.1, 2004 v5, 2005 v5.1, 2008 MySQL v7, 1992 MariaDB Paradox (Ansa) Teradata v1, 1983 InnoDB (Innobase) 1990s Multics Relational Data Store (Honeywell) 1980s v10, 2013 v5.5, 2010 TimesTen Paradox Aster Database TimesTen v13.10, 2010 JBMS v5.1, 2004 v6.0, 2005 v6.2, 2006 v12, 2007 v14.0, 2012 Teradata v13.0, 2009 Empress Embedded v6.1, 1997 DB2 MVS v3, 1993 SQL/400 v1, 1988 DB2 UDB for iseries DB2 for VM Derby Apache Derby DB2 z/os v7, 2001 v6, 1999 v4, 1992 v6, s v7, 2010 DB2 for iseries Derby v9, 2007 v8, 2004 Transbase v10, 2010 DB2 for z/os DB2 for VM v5, 1996 DB2 UDB v3, 1993 v4, 1994 v2, 1988 v8.1, 1998 Cloudscape RDB v10.2, 2008 v5, 1997 v2, 1992 Solid DB System/38 v1, 1983 v4, 1995 DB2/400 SQL/DS DB2 MariaDB v6, 1999 System-R (IBM) v7, 2001 v8, 2003 v9, 2006 TinyDB Transbase (Transaction Software) Solid DB EXASolution EXASolution dbase REDABAS (Robotron) dbase (Ashton Tate) Firebird IBM IS1 InterBase IBM Peterlee Relational Test Vehicle Firebird 2000s GDBM 1970s Berkeley DB DBM v1, 1991 NDBM v3, 1999 v2, 2012 HSQLDB BerkelyDB v1.8, 2005 SQLite v4, 2001 Mariposa (Berkeley) Gamma (Univ. Wisconsin) VDN/RDS SQLite v2, 1997 DB2 for LUW HSQLDB v2.0, 2010 v1.5, 2009 v1, 2003 v5, 2010 v1.6, 2001 v1.7, 2002 SAP HANA DDB4 (Nixdorf) SAP DB P*TIME HANA MaxDB MaxDB DABA (Robotron, TU Dresden) v1, 1987 v2, 1989 Nonstop SQL AdabasD (Software AG) v3, 2011 Nonstop SQL (Tandem) Neoview Felix Naumann, Jana Bauckmann, Claudia Exeler, Jan-Peer Rudolph, Fabian Tschirschnitz Key to lines and symbols Contact - Hasso Plattner Institut, Potsdam, Design - Alexander Sandt Graf k-design, Hamburg v9, 2006CC Publishing Date Acquisition AdabasD Versions Discontinued Branch (intellectual and/or code) Crossing lines have no special semantics Version August

12 12 Cuál es el mejor SGBDR? Si buscáis el mejor SGBDR, la respuesta es otra pregunta: para qué lo queréis usar? En Bioinformática, tanto PostgreSQL como MySQL/MariaDB se han vuelto muy populares. Ello es debido a que pueden ser instalados prácticamente en cualquier plataforma hardware sin ningún coste adicional (la licencia de uso es gratuita), salvo el esfuerzo de instalarlo. El principal éxito de PostgreSQL: la simplicidad y muchas de las características, potencia y escalabilidad de los SGBDR de pago. El principal éxito de MySQL/MariaDB: su gran simplicidad y su velocidad de acceso para consultas sencillas. Y SQLite? Al ser un gestor embebido no hay que disponer de un servidor dedicado. Por su rendimiento y bajos requisitos de memoria, se usa cada vez más, de forma general, en todo. Pero no es la implementación más correcta.

13 13 Partes del lenguaje SQL DDL (Data Definition Language): Es la parte del lenguaje que se ocupa de la gestión de la base de datos: creación y borrado de los usuarios, tablas, vistas, etc...; gestión del control de acceso; manipulación de la estructura de las tablas; optimización del acceso a los datos; tipos de datos... DML (Data Manipulation Language): Es la parte del lenguaje SQL que se ocupa de las operaciones de inserción, borrado, actualización y consulta de datos.

14 14 Que conceptos hay modelados en una BDR? Tipos de datos. INTEGER, VARCHAR, DATE, REAL Datos, organizados en tuplas. Tablas+columnas. Usuarios. Restricciones. Índices y otros elementos.

15 15 Usuarios de una Base de Datos Los usuarios de una base de datos no están relacionados con los usuarios del sistema. Al igual que en un sistema informático general, existe la figura del administrador. En casi todos los SGBDRs el administrador de una base de datos no tiene por qué ser el administrador del sistema. Un 'administrador' crea los usuarios, y les otorga o deniega privilegios (operaciones que pueden realizar). Posibles privilegios: privilegios crear, modificar o borrar una tabla; consultar, insertar, borrar o modificar los datos de una tabla; consultar o crear una vista; crear usuarios o grupos; otorgar privilegios; etc...

16 16 Tablas: Introducción Una base de datos relacional está compuesta de varias tablas relacionadas entre sí AccNumber Identificador Descripción A1WWE5 ACP_HALHL Acyl carrier protein A8ESU2 RS10_ARCB4 30S ribosomal protein S10 Q9X2A1 ASSY_THEMA Argininosuccinate synthase A8FEJ8 TRPB_BACP2 Tryptophan synthase beta chain A1JJ31 AMPA_YERE8 Probable cytosol aminopeptidase Q83EL7 KGUA_COXBU Guanylate kinase P48307 TFPI2_HUMAN Tissue factor pathway inhibitor 2 Q1CC21 MALK_YERPA Maltose/maltodextrin import ATP-binding protein MalK A9SU70 U4976_PHYPA UPF0497 membrane protein 6 Tabla Proteína Cada tabla tiene un nombre, está estructurada en una o más columnas, y puede tener una o más restricciones asociadas a la misma.

17 17 Tablas: Tuplas y Columnas AccNumber CHAR(6) PK Identificador VARCHAR(25) NOT NULL Descripción VARCHAR(4096) A1WWE5 ACP_HALHL Acyl carrier protein Cada columna tiene nombre, y un tipo de datos. Cada columna puede participar en una o varias restricciones. Las restricciones básicas de una columna son: de contenido nulo, de restricciones de contenido. Se puede asignar a una columna una expresión por omisión. Se emplea cuando se guarda una tupla en la que no se haya dado explícitamente un valor a esa columna. Una entrada de datos de una tabla es una tupla, y está compuesta por los valores asociados a cada columna de la tabla. En cada tupla, una columna puede tener asociado a lo sumo un valor.

18 18 Tablas: Tipos y Valores SQL INTEGER 3, -2 NUMERIC REAL 3,1415 CHAR 's','kp' VARCHAR 'qlf' BOOLEAN true TIMESTAMP DATE TIME 17:25:38 En un lugar de la Mancha de cuyo nombre no quiero acordarme vivía un hidalgo de los de espada y rocín, conocido como CLOBs BLOBs NULL etc... Fri Nov 21 18:51:39 CEST

19 19 SQL: Creación de tablas CREATE TABLE SWISSTABLE ( id VARCHAR(10) NOT NULL, accnumber VARCHAR(7) NOT NULL, secuencia TEXT NOT NULL, molweight NUMERIC(8,2), description VARCHAR(255), PRIMARY KEY (accnumber), UNIQUE(id) ); CREATE TABLE REL_SWISS_PDB ( accnumber_r VARCHAR(7) NOT NULL, pdbcode VARCHAR(8) NOT NULL, FOREIGN KEY TOSWISS (accnumber_r) REFERENCES SWISSTABLE (accnumber) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE, FOREIGN KEY TOPDB (pdbcode) REFERENCES PDBTABLE (pdb_id) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE );

20 20 Tabla: Restricciones Una restricción es una premisa que siempre se debe cumplir. Por ello, los datos almacenados en una tabla siempre deben cumplir todas las restricciones de dicha tabla. Existen varios tipos de restricciones De columna (explicado anteriormente) De clave única De clave primaria De clave externa Otras... Nombre NIF Apellido2 Apellido1 Persona

21 21 Restricción de Clave Única Esta restricción se construye sobre una o más columnas, y obliga a que los valores asociados a esas columnas sean únicos. Por ejemplo: (nombre, apellido1, apellido2) podría definir una clave única, de forma que no pudiese haber dos personas con el mismo nombre y apellidos. Una tabla puede tener más de una restricción de clave única. Por ejemplo, una clave única sobre el NIF y otra sobre el número de pasaporte.

22 22 Restricción de Clave Primaria Este tipo de restricciones es similar en concepto a las de clave única. Adicionalmente, los valores que toman las columnas de la clave primaria en cada tupla se emplean para identificar dicha tupla de forma lógica. Sólo se puede definir una clave primaria por tabla. En caso de existir varios candidatos a clave primaria, lo más conveniente es elegir el más representativo para el contexto de uso. Por ejemplo, para un coche, tanto la matrícula como el nº de bastidor se podrían emplear como clave primaria.

23 23 Restricción de Clave Externa Las restricciones de clave externa sirven para mantener la coherencia entre los datos almacenados en distintas tablas. Se establecen desde los campos de una tabla a los campos de clave primaria de otra. Swisstable id accnumber secuencia molweight Rel_Swiss_PDB accnumber_r pdbcode PDB Model pdbcode model description Por ejemplo, una base de datos con la tabla Swisstable y la tabla PDB Model, que relacionan sus contenidos a través de la tabla Rel_Swiss_PDB. Para mantener la coherencia, los cambios en el accnumber de alguna entrada de Swisstable o bien estarán prohibidos, o bien provocarán un cambio automático en las entradas de Rel_Swiss_PDB con el mismo accnumber_r.

24 24 Borrado de tablas. Permisos DROP TABLE REL_SWISS_PDB; GRANT SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE ON SWISSTABLE TO pepe; REVOKE SELECT ON SWISSTABLE TO PUBLIC;

25 25 Manipulación de datos Una vez definida la estructura de la base de datos, podremos insertar, actualizar, borrar y consultar datos. De todas ellas, las consultas serán las operaciones más realizadas, tanto para recuperar información previamente almacenada, como para calcular estadísticas o extraer conclusiones de los datos almacenados. Un conjunto de operaciones de manipulación de datos se puede realizar en transacción, para garantizar la coherencia de las mismas.

26 26 SQL: Recuperando datos (I) Consulta normal SELECT p.pdbcode, s.id AS "Swissprot ID" FROM rel_swiss_pdb p, swisstable s WHERE p.accnumber = s.accnumber AND description LIKE '%3D%';

27 27 SQL: Recuperando datos (II) SQL Joins A B A SELECT <select_list> FROM TablaA A LEFT JOIN TablaB B ON A.claveA = B.claveB A B SELECT <select_list> FROM TablaA A LEFT JOIN TablaB B ON A.claveA = B.claveB WHERE B.claveB IS NULL A SELECT <select_list> FROM TablaA A RIGHT JOIN TablaB B ON A.claveA = B.claveB B SELECT <select_list> SELECT <select_list> FROM TablaA A FROM TablaA A, Tabla B INNER JOIN TablaB B WHERE A.claveA = B.claveB ON A.claveA = B.claveB A B SELECT <select_list> FROM TablaA A FULL OUTER JOIN TablaB B ON A.claveA = B.claveB B A B A B SELECT <select_list> FROM TablaA A RIGHT JOIN TablaB B ON A.claveA = B.claveB WHERE A.claveA IS NULL SELECT <select_list> FROM TablaA A FULL OUTER JOIN TablaB B ON A.claveA = B.claveB WHERE A.claveA IS NULL OR B.claveB IS NULL (inspirado en

28 28 SQL: Recuperando datos (III) Consulta de agregación simple SELECT COUNT(*) FROM SWISSTABLE WHERE LENGTH(secuencia) > 100; Consulta agregación con join SELECT COUNT(*) FROM rel_swiss_pdb p, swisstable s WHERE p.accnumber_r = s.accnumber AND description LIKE '%3D%'; 2

29 29 SQL: Recuperando datos (IV) Consulta de agregación ampliada SELECT s.id, COUNT(p.pdbcode) FROM rel_swiss_pdb p, swisstable s WHERE p.accnumber_r = s.accnumber AND description LIKE '%3D%' GROUP BY 1; Id COUNT Id_A 2 Id_B 1 Id_C 3 Id Id_A Id_B Id_C Id_D Id_E Id_F Accnumber Secuencia Molweight Description A QWEF 38 Blah 3D B ADSFQ 174 3D Bleh C SGF 23 Bl 3D ih D WEWH 229 Bloh E NMEGY 151 Bluh F PEUUH 79 Jaja 3D 2 Accnumber_r Pdbcode A P C Q E R B S C T C U A V

30 30 SQL: Manipulación de datos Inserción INSERT INTO SWISSTABLE VALUES ('P98765',NULL,'LSQSDARESM',18.15,'ID_RAT'); INSERT INTO SWISSTABLE (accnumber,id,molweight, secuencia) VALUES ('P98765','ID_RAT',18.15,'LSQSDARESM'); Borrado DELETE FROM SWISSTABLE WHERE accnumber LIKE 'P98%'; Actualización UPDATE SWISSTABLE SET molweight = molweight WHERE description IS NULL;

31 31 Recomendaciones de Diseño La base de datos tiene que tener una estructura con la complejidad necesaria: ni más ni menos. La base de datos tiene que ser funcional: servir para lo que se ha diseñado. El diseñador debe tomarse su tiempo para sopesar los pros y los contras del diseño que ha realizado. Es más fácil cambiar la estructura de una base de datos cuando no tiene datos :-)

32 32 Pasos a la hora de diseñar una base de datos relacional 1) Enumerar los conceptos que se quieren almacenar en la base de datos. 2) Clasificar esos conceptos en tablas o atributos de tabla. 3) Identificar las tablas que están relacionadas entre sí, la direccionalidad y cardinalidad. 4) Asignar cada concepto etiquetado como atributo a las tablas con las que estén relacionados. 5) Identificar qué atributos pueden actuar como claves únicas o primaria, y elegir la clave primaria. 6) Crear los atributos correspondientes a las claves externas en las tablas que están siendo apuntadas por otras. Esos atributos vienen de copiar los atributos etiquetados como clave primaria. 7) Ver si el esquema resultante hace lo que debe hacer. Si no, ir al paso 1.

33 33 Diseño de una base de datos Arte o Ciencia? El diseño de la base de datos influye tanto en qué se puede almacenar y consultar, como en los métodos de consulta. Existe multitud de herramientas para realizar el diseño a bajo y alto nivel de una base de datos. Adicionalmente, existen varias metodologías de diseño, que proporcionan las directrices básicas. El diseñador debe conocer tanto el dominio del problema, como el dominio de uso de la futura base de datos.

34 34

35 35 Interfaces de programación Toda base de datos suele estar rodeada de una serie de programas que consultan y mantienen los datos que alberga, enfocados al motivo por la que se creó. Según el lenguaje de programación en el que se encuentre escrito cada programa, habrá que usar uno u otro interfaz de acceso a la base de datos. No todos los interfaces están disponibles para todos los SGBDRs y plataformas. Interfaces clásicos son: ODBC, JDBC (Java), DBI (Perl y Ruby), ADO, DB-API (python), CREOLE (php), etc...

36 36 Referencias Manual de PostgreSQL 9.3.5: PDF, HTML Manual de SQLite 3.8.x: HTML Documentación de MariaDB: HTML Structured Query Language wikibook Mastering SQL, Martin Gruber, Ed. Sybex SQL for Smarties, Joe Celko, Ed. Morgan Kaufmann

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