¿qué es SQL?

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El Equipo Editorial de EPAM Anywhere es un colectivo internacional de ingenieros de software senior, directivos y profesionales de la comunicación que crean, revisan y comparten sus puntos de vista sobre tecnología, carrera, trabajo remoto y el dia a día aquí en Anywhere.

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SQL es un lenguaje de programación utilizado con bases de datos relacionales, lo que permite a los profesionales de la tecnología agregar, eliminar, manipular y administrar entradas. Aunque la mayoría de los profesionales de la tecnología han oído hablar del término "SQL" (pronunciado "sequel"), muchos todavía se preguntan qué es exactamente SQL. Si se está haciendo preguntas como "¿Cuál es la definición de SQL?" y "¿Cómo funciona SQL?", aquí está todo lo que necesita saber.

Significado y evolución de SQL

Para comprender el significado de SQL, es útil comenzar con lo que representan las letras de la palabra. SQL significa Structured Query Language (Lenguaje de consulta estructurado), que es un lenguaje de programación que permite a los desarrolladores y otros interactuar con la información almacenada en una base de datos SQL o varias otras bases de datos relacionales, como MySQL, Oracle y Microsoft SQL Server. Eso incluye devolver tipos específicos de datos en función de la consulta, hacer ediciones, realizar eliminaciones y administrar otras manipulaciones de datos según sea necesario para mantener los registros actualizados.

Si bien es posible recuperar datos directamente de una base de datos SQL, también se puede acceder a los datos para usarlos en otras plataformas. Por ejemplo, si se necesita un análisis adicional de los datos, las plataformas Python o R pueden acceder a una base de datos SQL para recopilar la información necesaria.

Breve historia de SQL

Los investigadores de IBM Raymond Boyce y Donald Chamberlin desarrollaron inicialmente el lenguaje de programación SQL en la década de 1970. La pareja utilizó un papel escrito por Edgar Frank Codd como base, en el que Codd propuso la necesidad de conectar la información en bases de datos de una manera particular, una conexión que él llamó "relaciones".

Utilizando la teoría de Codd como guía, Boyce y Chamberlin desarrollaron lo que inicialmente se conoció como SEQUEL. El lenguaje permitió a los usuarios recuperar y manipular datos almacenados en la solución de base de datos relacional inicial de IBM, System R. Como resultado, permaneció propietario durante varios años.

Sin embargo, con el tiempo, SQL se hizo público. Relational Software, una compañía que más tarde se convirtió en Oracle, lanzó su versión de SQL con el nombre de Oracle V2. Con el tiempo, el uso de SQL creció y fue posteriormente denominado el lenguaje estándar para la comunicación de bases de datos relacionales por el Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI).

Si bien las empresas de bases de datos o servidores SQL a menudo modifican ligeramente el lenguaje para satisfacer sus necesidades únicas, las diferencias suelen ser mínimas. Como resultado, los desarrolladores que entienden SQL suelen poder hacer la transición fácilmente entre sistemas, confiando en versiones de SQL aprobadas por ANSI.

Sin embargo, SQL no dejó de evolucionar después de ser definido como un estándar. SQL 3, que se lanzó en 1999, introdujo una amplia variedad de nuevas funciones, como la orientación a objetos y los disparadores. SQL 2003 integró funciones XML y funciones de ventana, mientras que SQL 2006 incluyó soporte para el Lenguaje de Consulta XML.

Con la llegada de SQL 2011, se aumentó el soporte para bases de datos temporales. Además, SQL 2016 introdujo aún más funciones, como el soporte para funciones de tabla polimórficas y la coincidencia de patrones de fila, así como ajustes basados en el formato JSON (JavaScript Object Notation).

En última instancia, SQL sigue cambiando con los tiempos, asegurando que siga siendo relevante para las necesidades de construcción y gestión de datos a medida que el panorama cambia. Como resultado, SQL ha logrado mantener su estatus como un lenguaje crítico para el almacenamiento y procesamiento de datos durante décadas, y probablemente seguirá siendo parte de la ecuación durante décadas por venir.

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¿Es SQL un lenguaje?

Técnicamente, SQL es un lenguaje, aunque es mucho menos complejo que muchos otros lenguajes de programación, como Python, C++ y JavaScript. Básicamente, cualquier lenguaje artificial con reglas semánticas y sintácticas claras que controla el comportamiento de las computadoras u otras máquinas califica como un lenguaje de programación.

El lenguaje SQL está altamente enfocado en cuanto a su función. Está diseñado específicamente para comunicarse con bases de datos relacionales. Aunque otros lenguajes de programación pueden ofrecer más versatilidad, eso no significa que SQL no sea un lenguaje.

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¿Cómo funciona SQL?

Cuando se interactúa con una base de datos SQL, cómo funciona SQL es relativamente sencillo:

  • Después de escribir y ejecutar una consulta, la solicitud es procesada por un procesador de lenguaje de consulta.
  • Luego, hay un proceso de análisis donde se verifica la sintaxis de la consulta.
  • A continuación, hay una fase de vinculación que verifica la semántica.
  • Esto coincide con una fase de optimización que diseña un plan eficiente para ejecutar la consulta, acortando los tiempos de respuesta al elegir la estrategia ideal.
  • Después de la optimización, se ejecuta la consulta.
  • A su vez, devuelve los datos solicitados después de recuperarlos de la base de datos SQL o realiza la acción necesaria para alterar, actualizar, eliminar o mantener registros de datos o valores de campo en una tabla.

Si bien esta descripción general es algo simplista, es un resumen razonable de cómo funciona SQL. Sin embargo, para comprender mejor SQL, es fundamental comprender los diversos componentes dentro de las consultas de SQL y cómo se ejecutan, así como las situaciones en las que se utiliza y cómo interactúa con otras tecnologías.

Comandos y Elementos de SQL

SQL se basa en Comandos y Elementos para realizar tareas específicas. Elementos es una referencia general a las varias funciones y componentes que permiten que SQL opere. Palabras clave, Expresiones, Cadenas, Identificadores y más son todos parte del lenguaje SQL, y clásicamente se les llama Elementos.

Los Comandos — que también se denominan Cláusulas — definen el tipo de acción que debe ocurrir. Son efectivamente un conjunto de palabras clave que se alinean con una instrucción de procesamiento particular. Por ejemplo, SELECT es un comando que determina qué columnas de datos incluir en los resultados, mientras que FROM define la tabla que se está consultando. CREATE TABLE crea nuevas tablas, mientras que ALTER TABLE permite al usuario actualizar la estructura de una tabla.

Los estándares y procesos de SQL

Los estándares de SQL aseguran que los procesos avancen correctamente. En general, esto incluye varios elementos estructurales del lenguaje SQL, como la sintaxis.

Por ejemplo, las consultas deben seguir una estructura específica para ejecutarse. Por lo general, eso significa comenzar con un comando SQL, identificar lo que se necesita y definir la tabla. Finalmente, una declaración SQL presenta un punto y coma al final, que representa una terminación. El uso del punto y coma crea oportunidades para declaraciones complejas.

En cuanto al uso de mayúsculas y minúsculas, SQL es generalmente insensible a ellas. Si bien muchos desarrolladores y usuarios prefieren escribir los comandos en mayúsculas, ya que hace que esos elementos sean más visibles, no es necesario. Como resultado, una consulta escrita completamente en minúsculas normalmente se ejecutará.

¿Para qué sirve SQL?

SQL se utiliza en una amplia variedad de industrias para la administración de bases de datos. Es preferido para datos estructurados con conexiones claras entre varias tablas. Por ejemplo, SQL funciona bien para registros de personal, gestión de inventarios, datos de análisis de clientes y seguimiento de finanzas y contabilidad.

Con SQL, también es posible admitir actividades de análisis de datos más amplias. En última instancia, SQL hace que recuperar datos de bases de datos relacionales sea simple, y la información es utilizable por una amplia gama de herramientas de análisis de datos. Sin embargo, su potencial se extiende mucho más allá de esos ejemplos, especialmente cuando se trata de sitios web.

SQL en sitios web

Como se mencionó anteriormente, SQL es preferido para muchos diseños de sitios web que requieren capacidades de actualización rápida. A menudo, las bases de datos SQL sirven como una parte crítica del backend, permitiendo que el sitio proporcione datos a los visitantes de manera rápida y en respuesta a sus actividades, generalmente mucho más rápido que algunos enfoques alternativos.

A menudo, SQL admite funcionalidades de búsqueda en sitios web. Cuando un usuario ingresa un término en un campo de búsqueda, se convierte en una consulta. Luego, utilizando esa consulta, se devuelven los detalles necesarios para proporcionar información de la base de datos al usuario.

SQL para el aprendizaje automático

Las tecnologías de aprendizaje automático y SQL a menudo van de la mano. Un motor de aprendizaje automático a menudo se basa en bases de datos relacionales como fuentes de datos. A su vez, eso hace que SQL sea un componente crítico de los servicios relacionados.

Por ejemplo, AWS Aurora permite a los usuarios beneficiarse del aprendizaje automático utilizando SQL, eliminando la necesidad de aprender lenguajes más complejos para realizar varias tareas. Como resultado, cualquier persona que busque trabajos remotos de machine learning se beneficia al perfeccionar sus habilidades de SQL.

SQL in Python

SQL y Python funcionan bien juntos, especialmente en los mundos de la ciencia de datos y el análisis de datos. A menudo, la consulta de bases de datos relacionales es fundamental para el análisis de datos. SQL permite una rápida recopilación de información en función de parámetros específicos, mientras que Python proporciona capacidades analíticas más allá de lo que potencialmente está disponible a través de la consulta de SQL por sí sola.

Como resultado, si está buscando proyectos de Python para su portafolio, tener un ejemplo que involucre SQL es potencialmente beneficioso para usted como candidato.

Bases de datos SQL

Las bases de datos son funcionalmente una colección de tablas que almacenan datos estructurados. Las tablas SQL están compuestas por filas — también llamadas tuplas o registros — y columnas, que se denominan atributos. Cada columna contiene un tipo de datos específico. Por ejemplo, en una base de datos de productos de una empresa, una columna puede contener una cantidad de dólares que denota el precio de venta de ese artículo. En una base de datos de personal, una columna puede contener un campo de texto que indica el departamento donde trabaja un empleado.

¿Qué es MySQL?

MySQL es un sistema de gestión de bases de datos SQL de código abierto que es desarrollado, mantenido y distribuido por Oracle. El uso de MySQL significa que las empresas pueden evitar escribir SQL para sus bases de datos, lo que les da una opción de implementación rápida incorporada que está lista para usar y sigue siendo modificable.

Como solución de código abierto, MySQL también es rentable. Está disponible de forma gratuita, por lo que cualquier persona que lo necesite puede descargar el software y usarlo en sus aplicaciones o construcciones de servidor de bases de datos.

Si bien MySQL puede proporcionar valor para casi cualquier necesidad de base de datos, es especialmente popular para sitios web que necesitan actualizar el contenido rápidamente. Como resultado, se encuentra en numerosos servidores web. Muchas de las marcas de sitios web más conocidas del mundo confían en MySQL para sus construcciones y operaciones debido a su agilidad y alta disponibilidad.

¿Qué es NoSQL?

NoSQL — que significa "no solo SQL" — es un concepto relativamente nuevo en el mundo de los sistemas de gestión de bases de datos. No se adhiere estrictamente a la construcción o las mejores prácticas de las bases de datos relacionales. En su lugar, permite bases de datos no relacionales — una característica que puede ayudar a las empresas a superar desafíos específicos.

Una de las áreas donde las bases de datos relacionales SQL tradicionales tienen problemas es el volumen de datos. Una vez que la cantidad de datos llega a un punto específico, un sistema SQL puede ralentizarse, lo que conduce a tiempos de respuesta más largos. Si bien actualizar el hardware (un proceso conocido como escalar hacia arriba) o agregar hosts (conocido como escalar hacia afuera) son soluciones potenciales, ambas suelen ser engorrosas o costosas.

Con NoSQL, escalar hacia afuera es más sencillo. No es necesario adherirse estrictamente a los modelos de bases de datos relacionales, lo que ofrece más flexibilidad. Sin embargo, son sistemas relativamente especializados, y NoSQL tiene sus desventajas.

Sin embargo, es una habilidad que vale la pena ingeniero de datos empleos, como en trabajos de ingeniería de datos remotos, especialmente en empresas con grandes cantidades de datos que no son totalmente manejables utilizando una estructura de base de datos relacional. Por ejemplo, si te enfrentas a preguntas de entrevista de analista de datos, hay una gran probabilidad de que se te pregunte sobre tus habilidades en NoSQL. Como resultado, mostrar que eres competente en esa área juega a tu favor.

Ventajas y desventajas de SQL

Parte de la razón por la que SQL sigue siendo relevante hoy en día es que el lenguaje ofrece una amplia variedad de beneficios para los usuarios.

  • En primer lugar, las consultas de SQL se procesan rápidamente. Incluso si el conjunto de datos es increíblemente grande, SQL puede procesar solicitudes y recuperar información con sorprendente velocidad. Como resultado, es posible recuperar o manipular datos sin los retrasos que vienen con ciertos enfoques.
  • Con SQL, varias transacciones de datos pueden ocurrir simultáneamente, lo que hace posible escribir grandes cantidades de datos de manera concurrente. A su vez, esto permite una mayor velocidad de procesamiento, lo que puede llevar a un mejor rendimiento en comparación con soluciones que no admiten actividad concurrente.
  • SQL es increíblemente simple de usar en comparación con otros lenguajes de programación. Por lo general, SQL es un lenguaje basado en palabras clave. El usuario simplemente utiliza la palabra clave relacionada con la acción que desean, identifica la tabla o conjunto de datos y obtiene la información que necesitan rápidamente.
  • El hecho de que SQL sea un estándar también juega a su favor. Muchos profesionales lo conocen, incluyendo un número notable que no se dedica a trabajos de tecnología. Como resultado, es fácil transferir habilidades de SQL a otros sistemas que usan el lenguaje, lo que reduce la curva de aprendizaje.
  • En general, SQL es muy accesible gracias a la portabilidad, ya que funciona bien en una variedad de dispositivos. La naturaleza de código abierto de SQL también garantiza la adaptabilidad al tiempo que mantiene relativamente bajos los costos de implementación. El hecho de que SQL admita múltiples vistas de datos también es beneficioso, ya que crea varias formas de examinar la estructura y el contenido de una base de datos.

Sin embargo, es fundamental tener en cuenta que SQL no es necesariamente una solución perfecta. En general, muchos consideran que las interfaces de SQL son un poco torpes o engorrosas. Además, no siempre es la solución más rentable disponible. Aun así, su alto grado de accesibilidad, facilidad de uso general y velocidad al procesar consultas suelen compensar las desventajas. Además, dado que SQL está estandarizado y no son necesarias habilidades avanzadas de codificación para usarlo, la mayoría considera que cualquier punto doloroso es lo suficientemente fácil de manejar a cambio de sus numerosas ventajas.

Habilidades en SQL y opciones de carrera remotas

Las habilidades en SQL son beneficiosas para una amplia gama de profesionales. A menudo, el beneficio más claro se aplica a aquellos que buscan trabajos de desarrollo de SQL remoto. Esos roles se conectan explícitamente con SQL, por lo que tener un conjunto de habilidades sólido es generalmente esencial.

SQL también es útil para una variedad de posiciones orientadas a la base de datos. Por ejemplo, los candidatos a ingenieros de datos se benefician si pueden hablar sobre sus habilidades en SQL en una carta de presentación y un currículum vitae. A menudo, SQL es fundamental en esas posiciones, incluso si "SQL" no está en el título del trabajo.

Sin embargo, es sabio perfeccionar las habilidades en SQL incluso si no se encuentra en un rol centrado en la base de datos. En muchos casos, SQL es una capacidad orientada a la investigación, por lo que es beneficioso para cualquier carrera en la que interactuar con grandes cantidades de información sea fundamental para el éxito. Contabilidad, marketing, recursos humanos y muchos otros profesionales a menudo necesitan aprovechar los datos, y SQL puede hacerlo mucho más fácil que la mayoría de las alternativas.

En última instancia, las habilidades en SQL abren puertas a muchas opciones de carrera remotas — y es probable que el valor de SQL siga aumentando a medida que más campos e industrias se vuelvan impulsados por los datos. Al final, la recuperación y el análisis de datos brindan valor en casi cualquier sector, por lo que perfeccionar tus habilidades en SQL es una forma sencilla de elevar potencialmente tu carrera y convertirte en un candidato más fuerte para trabajos remotos.

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