MSSQL 2014 Virtualmente todos los tipos de datos

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1 MSSQL 2014 Virtualmente todos los tipos de datos 1.1 Preparando nuestro ambiente para trabajar con MSSQL 2014 En esta sección ejecutaremos una serie de pasos para trabajar con MSSQL Tareas 1. Iniciando la maquina Virtual 2. Iniciando Microsoft SQL Server Management Studio Pasos Detallados 1. Si la maquina TZ_SQL2014 no esta prendida a Clic en el Icono VMware Workstation b Seleccionar la maquina TZ_SQL2014 c Iniciar la maquina TZ_SQL Si la maquina TZ_SQL2014 esta prendida a Clic en el desktop de TZ_SQL2014 b Presionar Ctrl + Alt + Insert c Cuenta: Administrator d Password: p@ssw0rd Presionar botón Windows 2. Clic en SQL Server Management Studio 3. Verifique que TZ-W2012\SQL2014 este en Server Name 4. Verifique que Authentication: es Windows Authentication 5. Clic Connect 6. Esperar que se cargue completamente 7. Clic New Query -1-

2 1.2 Revisando los datos soportados por MSSQL 2014 En esta sección ejecutaremos una serie de pasos para explorar los tipos de datos soportados por MSSQL Tareas 1. Creando nuestra Base de datos tz_media Pasos Detallados 1. Para ejecutar las siguientes consulta necesitaremos base de datos tz_media, ejecutar la consulta siguiente: --Creando la Base de datos para almacenar datos CREATE DATABASE tz_media ON PRIMARY NAME = tz_media_datos, FILENAME = 'c:\data2014\tz_media_datos.mdf', FILEGROUP FileStreamGroup CONTAINS FILESTREAM NAME = tz_mediafs, FILENAME = 'c:\data2014\tz_media_filestream' LOG ON NAME = tz_media_log, FILENAME = 'c:\data2014\tz_media_log.ldf' GO 2. Almacenan do datos BLOB en Filestream 1. Ejecutar la siguiente la consulta --Creando la tabla para almacenar video if select count* from tz_media..videos > 0 drop table tz_media..videos create table tz_media..videos serial uniqueidentifier ROWGUIDCOL NOT NULL UNIQUE, id integer, video varbinary max filestream NULL --Insertando vdeos insert into tz_media..videos serial, id, video select newid,1, * from openrowsetbulk 'C:\media\trailer\Despicable_Me_2.mp4',single_blob as i insert into tz_media..videos serial, id, video select newid,2, * from openrowsetbulk 'C:\media\trailer\Free_Birds.mp4',single_blob as i insert into tz_media..videos serial, id, video select newid,3, * from openrowsetbulk 'C:\media\trailer\Frozen.mp4',single_blob as i insert into tz_media..videos serial, id, video select newid,4, * from openrowsetbulk 'C:\media\trailer\Instructions_Not_Included.mp4',single_blob as i insert into tz_media..videos serial, id, video -2-

3 select newid,5, * from openrowsetbulk 'C:\media\trailer\Mr_Peabody_Sherman.mp4',single_blob as i insert into tz_media..videos serial, id, video select newid,6, * from openrowsetbulk 'C:\media\trailer\Planet_51.mp4',single_blob as i --Explorando los datos select * from tz_media..videos 3. Almacenan do datos BLOB en la base de datos 1. Ejecutar la siguiente consulta: --Creando la tabla para almacenar imágenes if select count* from tz_media.. imagenes > 0 drop table tz_media.. imagenes create table tz_media..imagenes id integer, imagen varbinary max 4. Explorando datos --Insertando imagenes insert into tz_media..imagenes id, imagen select 1, * from openrowsetbulk 'c:\media\images\despicableme2.jpg',single_blob as i insert into tz_media..imagenes id, imagen select 2, * from openrowsetbulk 'c:\media\images\freebirds.jpg',single_blob as i insert into tz_media..imagenes id, imagen select 3, * from openrowsetbulk 'c:\media\images\frozen.jpg',single_blob as i insert into tz_media..imagenes id, imagen select 4, * from openrowsetbulk 'c:\media\images\instructionnotincluded.jpg',single_blob as i insert into tz_media..imagenes id, imagen select 5, * from openrowsetbulk 'c:\media\images\mrpeabody&sherman.jpg',single_blob as i insert into tz_media..imagenes id, imagen select 6, * from openrowsetbulk 'c:\media\images\planet51.jpg',single_blob as i --Explorando los datos select * from tz_media..imagenes order by id 1. Veremos un corto ejemplo como SQL trabaja con datos espaciales: -3-

4 espaciales spatial 2. Ejecutaremos las siguiente consulta: --creando nuestra base de datos de ejemplo create database tz_espacial --creando nuestra tabla create table tz_espacial..distritos id int identity 1,1, nombre nvarchar20, geo_distrito geometry --Insertando datos insert into tz_espacial..distritos nombre, geo_distrito 'centro', geometry::stgeomfromtext 'polyn 0 0, 150 0, , 0 150, 0 0', 0 insert into tz_espacial..distritos nombre, geo_distrito 'parque', geometry::stgeomfromtext 'polyn 300 0, 150 0, , , 300 0', 0 insert into tz_espacial..distritos nombre, geo_distrito 'Norte', geometry::stgeomfromtext 'polyn 150 0, 300 0, , , 150 0', 0 --revisando los datos introducidos select * from tz_espacial..distritos 5. Trabajando con líneas 1. En la siguiente consulta insertaremos unas líneas: create table tz_espacial..calles id int identity 1,1, nombre nvarchar20, geo_calle geometry --Insertando valores insert into tz_espacial..calles nombre, geo_calle -4-

5 'Avenida Once', geometry::stgeomfromtext 'linestring , , ', 0 insert into tz_espacial..calles nombre, geo_calle 'Calle doce', geometry::stgeomfromtext 'linestring , , 50 51', 0 --Explorando los datos introducidos select * from tz_espacial..calles 6. Mostrarem os la dos tablas anteriores en una sola consulta 1. Ejecutar la siguiente consulta: --Viendo ambas tablas en una sola consulta select * from tz_espacial..distritos Union all select * from tz_espacial..calles 7. Trabajando con datos tipo text 1. Ir a Management Studio 2. Presionar Ctrl+T 3. Ejecutar la siguiente consulta: --Creamos la base de datos create database tz_text --Creamos la tabla textos if select count* from tz_text..textos > 0 drop table tz_text..textos create table tz_text..textos id int identity1,1, texto TEXT --insertamos valore en nuestra tabla char = char13 insert into tz_text..textos texto 'Una linea de texto' insert into tz_text..textos texto -5-

6 'Primera linea de texto'+ 'Segunda linea de texto' insert into tz_text..textos texto 'La Fundación Jala es una organización del Grupo Jala dedicada al área educativa y'+ ' a la interacción con el conjunto de la sociedad.'+ 'TechZone, así como cualquier otro evento relacionado a Jala,'+ ' se presenta públicamente a través de la Fundación' --Explorando los datos select * from tz_text..textos 8. Trabajando con datos tipo varchar 1. Ejecutar la siguiente consulta: --Creamos la tabla varcharmax if select count* from tz_text..vrchar > 0 drop table tz_text..vrchar create table tz_text..vrchar id int identity1,1, texto varcharmax --insertamos valore en nuestra tabla char = char13 insert into tz_text..vrchar texto 'Una linea de texto' insert into tz_text..vrchar texto 'Primera linea de texto'+ 'Segunda linea de texto' insert into tz_text..vrchar texto 'La Fundación Jala es una organización del Grupo Jala dedicada al área educativa y'+ ' a la interacción con el conjunto de la sociedad.'+ -6-

7 9. Comparand o las datos de ambas tablas 10. Explorando los tipos Numericos Exactos 'TechZone, así como cualquier otro evento relacionado a Jala,'+ ' se presenta públicamente a través de la Fundación' --Explorando los datos select * from tz_text..vrchar 1. En Management Studio 2. Presionar Ctrl+D 3. Ejecutar la consulta: select id, texto, datalengthtexto longitud from tz_text..vrchar select id, texto, datalengthtexto longitud from tz_text..textos 1. En la siguientes consultas exploraremos los limites de los tipos numericos --bigint bigint = bit bit = 0 --smallint smallint = int int = tinyint tinyint = money money =

8 --smallmoney smallmoney = Explorando los tipos Numéricos con Aproximad os 1. En la siguientes consultas exploraremos los límites de los tipos numéricos con aproximación --float float50 = 1.79E real real = 3.4E Explorando los tipos Date y Time 1. En la siguientes consultas exploraremos los tipos time y Date --time time4 = '23:59: ' time4 = '11/29/ :59: ' --date date = '11/29/ :59: ' date = '23:59: ' --datetime time4 = '11/29/ :59: ' datetime= '11/29/ :59:59.123' as as '@mydatetime' datetime= '1/1/ :00:00' datetime= '1/1/ :00:00' datetime= '12/31/ :59:59.999' datetime= '12/31/ :59:59.997' -8-

9 --smalldatetime time4 = '11/29/ :59: ' smalldatetime= '11/29/ :59:29' as as '@mysmalldatetime' time4 = '11/29/ :59: ' smalldatetime= '11/29/ :59:30' as as '@mysmalldatetime' smalldatetime= '1/1/ :00:00' smalldatetime= '1/1/ :00:00' smalldatetime= '6/6/ :59:59.999' smalldatetime= '6/6/ :59:00' --datetimeoffsetn time4 = '11/29/ :59: :00' datetimeoffset3= '11/29/ :59: :00' as as '@mysmalldatetime' datetimeoffset= '1/1/ :00:00 +14:01' datetimeoffset= '1/1/ :00:00-14:00' datetimeoffset= '12/31/ :59: :01' datetimeoffset= '12/31/ :59: :00' --datetime2n time4 = '11/29/ :59: :00' datetime23= '11/29/ :59: :00' as as '@mydatetime2' datetime2= '1/1/ :00:00 +14:01' datetime2= '1/1/ :00:00-14:00'

10 datetime2= '12/31/ :59: :01' datetime2= '12/31/ :59: :00'