La guía definitiva para SQL y NoSQL 2023

Introducción a las bases de datos

¿Qué son las Bases de Datos? Definición e importancia

Definición : En esencia, una base de datos es una colección estructurada de datos. Es un sistema que permite el almacenamiento, recuperación y manipulación de datos de forma organizada.

Importancia :

1. Eficiencia : las bases de datos proporcionan una forma de gestionar grandes cantidades de información rápidamente.
2. Integridad de los datos : garantiza que los datos permanezcan consistentes y sin daños.
3. Control de acceso : las bases de datos proporcionan funciones de seguridad que controlan quién puede ver o modificar los datos.
4. Acceso concurrente : varios usuarios pueden acceder y manipular datos simultáneamente.

Ejemplo : imagina una biblioteca. En lugar de libros, tenemos datos. La base de datos es toda la biblioteca, organizando y manteniendo seguros los libros (datos). Sin este sistema organizado, encontrar una información específica sería como encontrar una aguja en un pajar.

Evolución: de los sistemas de archivos a las bases de datos modernas

Antes de la llegada de las bases de datos, los datos se almacenaban principalmente en sistemas de archivos. Cada archivo era una entidad separada y el acceso a los datos era engorroso.

1. Sistemas de archivos :
   • Definición : Un sistema que administra y organiza archivos en una computadora.
   • Limitaciones :
     • Difícil encontrar datos específicos rápidamente.
     • Sin acceso simultáneo de varios usuarios.
     • Problemas de redundancia e inconsistencia de datos.
2. Transición a Bases de Datos :
   • La necesidad de un acceso más rápido y una mejor organización llevó al desarrollo de bases de datos.
   • Las bases de datos modernas resolvieron muchos de los problemas inherentes a los sistemas de archivos.

Ejemplo : piense en los sistemas de archivos como diarios individuales con notas personales. Si necesitaras reunir todas las notas sobre un tema en particular, tendrías que hojear cada diario por separado. Con las bases de datos, es como tener un directorio maestro donde todas las notas sobre un tema están disponibles.

Distinción: SQL (Relacional) vs. NoSQL (No relacional)

1. SQL (lenguaje de consulta estructurado) - Bases de datos relacionales :

   • Definición : estas bases de datos se basan en tablas y se basan en esquemas predefinidos para determinar la estructura de los datos. Cada tabla tiene filas y columnas.
   • Fortalezas :
     • Proporciona cumplimiento ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad).
     • Adecuado para consultas complejas.
     • Bien establecido y confiable.
   • Limitaciones :
     • No es fácilmente escalable horizontalmente.
     • El esquema fijo puede ser una limitación para las aplicaciones en evolución.

   Ejemplo : considere la base de datos de estudiantes de una escuela secundaria. Los datos de cada estudiante están organizados en filas, con columnas específicas como Nombre, Edad, Grado, etc.

2. NoSQL (Bases de datos no relacionales) :

   • Definición : estas bases de datos pueden almacenar datos de varias maneras: basadas en documentos, pares clave-valor, basadas en gráficos u orientadas a columnas.
   • Fortalezas :
     • Altamente escalable.
     • Esquema flexible para datos no estructurados.
     • Escribe más rápido.
   • Limitaciones :
     • Menos maduras que las bases de datos SQL.
     • Es posible que no cumpla plenamente con ACID.

   Ejemplo : imagine un diario flexible en el que pueda tomar notas sin un formato fijo, a veces bocetos, a veces solo palabras clave o descripciones extensas. ¡Eso es NoSQL para ti!

Comprensión de SQL y bases de datos relacionales

Comprensión de SQL y bases de datos relacionales

Introducción a RDBMS (Sistemas de gestión de bases de datos relacionales)

RDBMS, o sistema de gestión de bases de datos relacionales, sirve como columna vertebral de las bases de datos SQL. En esencia, RDBMS es un sistema de software que le permite crear, actualizar y administrar una base de datos relacional.

Características clave de RDBMS :

1. Datos almacenados en tablas : la información en RDBMS se almacena en tablas (conocidas como relaciones) que están organizadas en filas y columnas.

2. Integridad de los datos : al utilizar claves primarias y externas, RDBMS garantiza que las relaciones entre tablas mantengan la integridad de los datos.

3. Concurrencia : RDBMS permite que varios usuarios accedan y manipulen datos simultáneamente sin comprometer la integridad de los datos.

Comandos básicos :

• SELECCIONAR : Recupera datos de una tabla.
• INSERTAR : Agrega nuevos datos a una tabla.
• ACTUALIZACIÓN : Modifica datos existentes en una tabla.
• DELETE : Elimina datos de una tabla.

Ejemplo :

Esquema y estructura :

• Un esquema de base de datos define la estructura de una base de datos en términos de tablas, columnas, claves y las relaciones entre ellos.
• Las tablas están estructuradas con filas (registros individuales) y columnas (atributos de los registros).

Integridad relacional :

• Las bases de datos relacionales utilizan claves primarias y externas para garantizar la integridad de los datos y establecer relaciones entre tablas.

Ejemplo : en una base de datos escolar, una tabla Student puede tener una clave principal student_id . Si hay otra tabla Grades , podría usar student_id como clave externa para referirse a los estudiantes.

Ejemplo : imagine una hoja de cálculo organizada donde cada hoja representa una tabla. Las relaciones entre estas hojas (tablas) se mantienen mediante columnas específicas (claves) que las vinculan.

Historia y principios de SQL

SQL, acrónimo de lenguaje de consulta estructurado, fue desarrollado en la década de 1970 por IBM para interactuar con su RDBMS. Con el paso de los años, se ha convertido en el lenguaje estándar para bases de datos relacionales.

Hitos en la evolución de SQL :

1. 1974 : Se desarrolló inicialmente SQL.
2. 1986 : El Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI) estandarizó SQL.
3. Década de 1990 en adelante : SQL se convirtió en el lenguaje de consulta predominante, y las grandes corporaciones y proyectos de código abierto lo adoptaron y adaptaron.

Principios :

1. Flexibilidad : Diseñado para manejar datos sin conocer su estructura de antemano.
2. Consistencia : la adherencia a las propiedades ACID garantiza transacciones confiables.
3. Ubicuidad : debido a su estandarización, SQL se ha vuelto casi universal en los sistemas de bases de datos relacionales.

Ejemplo : considere SQL como el traductor entre humanos y una vasta biblioteca digital. Le pide al traductor (en comandos SQL) que busque o cambie datos específicos y este comunica su solicitud a la biblioteca.

Conceptos clave: tablas, filas, columnas y relaciones

1. Tablas : También conocidas como relaciones, las tablas son estructuras que almacenan datos sobre un tema específico. Por ejemplo, una tabla Students podría almacenar datos relacionados con los estudiantes.

2. Filas : cada entrada individual de una tabla representa una fila. En la tabla Students , cada estudiante será una fila separada.

3. Columnas : Definen los atributos de los datos almacenados. Para la tabla Students , las columnas pueden ser Student_ID , Name , Age , etc.

4. Relaciones : Esto se refiere a las relaciones entre tablas. Las relaciones se forman mediante claves, lo que garantiza que los datos de las tablas sigan siendo coherentes e integrados.

Ejemplo :

• Tabla : Piense en una tabla como una hoja en una hoja de cálculo.
• Fila : cada línea horizontal de datos de la hoja.
• Columna : Las categorías verticales que definen los datos.
• Relación : imagine vincular datos de una hoja con datos de otra hoja utilizando un identificador único.

Representación de muestra :

Identificación del Estudiante	Nombre	Edad
1	John	dieciséis
2	Alicia	15

En esta tabla, Student_ID , Name y Age son columnas. Cada combinación, como (1, Juan, 16), representa una fila. Si hay una tabla Grades con una columna Student_ID , se puede formar una relación entre estas tablas usando esta columna.

Con esta comprensión fundamental de SQL y las bases de datos relacionales, uno puede profundizar en las técnicas avanzadas de SQL, los principios de diseño de bases de datos y las estrategias eficientes de recuperación y manipulación de datos.

Conceptos básicos de SQL

Principios de creación y diseño de bases de datos

Comprender cómo crear una base de datos bien diseñada es el primer paso hacia una gestión de datos eficiente utilizando SQL. Aquí hay una introducción:

1. Creación de bases de datos : en SQL, se puede crear una base de datos utilizando el comando CREATE DATABASE .

   Ejemplo :

   CREATE DATABASE SchoolDB;

2. Creación de tablas : las tablas son entidades estructuradas dentro de bases de datos que almacenan datos relacionados. Se crean usando el comando CREATE TABLE .

   Ejemplo :

   CREATE TABLE Students ( Student_ID INT PRIMARY KEY, Name VARCHAR ( 50 ), Edad INT );

3. Principios de diseño :

   • Normalización : proceso para eliminar la redundancia de datos y garantizar que los datos se almacenen de forma lógica.
   • Coherencia : garantizar que los datos sigan un formato uniforme.
   • Atomicidad : cada transacción (como agregar o actualizar datos) se trata como una sola unidad, que se completa por completo o no se completa.

Operaciones CRUD básicas: SELECCIONAR, INSERTAR, ACTUALIZAR, ELIMINAR

CRUD significa Crear, Leer, Actualizar y Eliminar. Estas operaciones forman la piedra angular de la manipulación de datos en SQL.

1. SELECCIONAR : Se utiliza para recuperar datos de una tabla.

   Ejemplo :

   SELECT Name FROM Students WHERE Age = 16 ;

2. INSERTAR : Agrega nuevos datos a una tabla.

   Ejemplo :

   INSERT INTO Students (Student_ID, Name, Age) VALUES ( 3 , 'Emma' , 16 );

3. ACTUALIZACIÓN : Modifica datos existentes en una tabla.

   Ejemplo :

   UPDATE Students SET Age = 17 WHERE Name = 'Emma' ;

4. DELETE : Elimina datos de una tabla.

   Ejemplo :

   DELETE FROM Students WHERE Name = 'Emma' ;

Restricciones de SQL e integridad de los datos

Las restricciones son reglas que se aplican a las columnas de datos para garantizar la confiabilidad y precisión de los datos en la base de datos.

1. CLAVE PRIMARIA : Identifica de forma única cada fila de una tabla. No pueden haber dos filas con el mismo valor de clave principal.

   Ejemplo :

   Student_ID INT PRIMARY KEY

2. CLAVE EXTRANJERA : Garantiza que las filas de una tabla correspondan a las filas de otra.

   Ejemplo : en una tabla Grades , Student_ID podría actuar como una clave externa que haga referencia a Students .

3. NOT NULL : garantiza que una columna no pueda tener un valor NULL.

   Ejemplo :

   Name VARCHAR ( 50 ) NOT NULL

4. ÚNICO : Garantiza que todos los valores de una columna sean distintos.

5. VERIFICAR : Garantiza que el valor de una columna cumpla una condición específica.

   Ejemplo :

   Age INT CHECK (Age >= 5 )

Mantener la integridad de los datos es de suma importancia en las bases de datos. Las restricciones de SQL ayudan en esto al imponer condiciones específicas, asegurando que los datos sigan siendo confiables y dignos de confianza.

Dominar estos conceptos básicos de SQL constituye la base de su viaje al mundo de las bases de datos relacionales. A medida que profundice, explorará operaciones y métodos más complejos para aprovechar al máximo sus sistemas de bases de datos.

Técnicas SQL avanzadas

Se une: INTERIOR, IZQUIERDA, DERECHA, COMPLETA

Las uniones son fundamentales en SQL cuando necesita recuperar datos de varias tablas en función de las relaciones entre ellas.

1. UNIÓN INTERNA : recupera filas de ambas tablas que satisfacen la condición dada.

   Ejemplo :

   SELECT Students.Name, Grades.Score FROM Students INNER JOIN Grades ON Students.Student_ID = Grades.Student_ID;

2. UNIÓN IZQUIERDA (o UNIÓN EXTERNA IZQUIERDA) : recupera todas las filas de la tabla izquierda y las filas coincidentes de la tabla derecha. Si no existe ninguna coincidencia, se devuelven valores NULL para las columnas de la tabla derecha.

   Ejemplo :

   SELECT Students.Name, Grades.Score FROM Students LEFT JOIN Grades ON Students.Student_ID = Grades.Student_ID;

3. UNIÓN DERECHA (o UNIÓN EXTERNA DERECHA) : Es lo opuesto a UNIÓN IZQUIERDA. Recupera todas las filas de la tabla derecha y las filas coincidentes de la tabla izquierda.

   Ejemplo :

   SELECT Students.Name, Grades.Score FROM Students UNIRSE DERECHO Calificaciones ON Students.Student_ID = Grades.Student_ID;

4. UNIÓN COMPLETA (o UNIÓN EXTERNA COMPLETA) : combina los resultados de las uniones IZQUIERDA y DERECHA. Devuelve filas cuando hay una coincidencia en la tabla izquierda o derecha.

   Ejemplo :

   SELECT Students.Name, Grades.Score FROM Students FULL JOIN Grades ON Students.Student_ID = Grades.Student_ID;

Subconsultas, CTE (expresiones de tabla comunes)

1. Subconsultas : son consultas anidadas dentro de otra consulta, lo que permite una recuperación de datos más dinámica y compleja.

   Ejemplo :

   SELECT Name FROM Students WHERE Age = ( SELECT MAX (Age) FROM Students);

2. CTE (Expresiones de tabla comunes) : los CTE proporcionan una forma de crear conjuntos de resultados temporales a los que se puede hacer referencia fácilmente dentro de la declaración SQL principal. Mejoran la legibilidad y la modularidad.

   Ejemplo :

   WITH TopStudents AS ( SELECCIONE Student_ID, Nombre, Rango () SOBRE ( ORDER BY Score DESC ) como Clasificación DE Grados ) SELECCIONAR Nombre, Clasificación DE TopStudents DONDE Clasificación <= 5 ;

Agregaciones: GRUPO POR, TENER

La agregación en SQL permite resumir y agrupar datos.

1. GROUP BY : agrupa filas que tienen los mismos valores en columnas especificadas en filas de resumen.

   Ejemplo :

   SELECT Age, COUNT ( * ) DE estudiantes GRUPO POR Edad;

2. HAVING : Se utiliza con GROUP BY para filtrar los resultados agregados. Es similar a WHERE pero funciona con datos agrupados.

   Ejemplo :

   SELECT Age, COUNT ( * ) FROM Students GROUP BY Age HAVING COUNT ( * ) > 5 ;

Las técnicas avanzadas de SQL mejoran sus capacidades de manipulación y recuperación de datos. A medida que se sienta cómodo con estas técnicas, se encontrará navegando de manera eficiente por bases de datos complejas, obteniendo conocimientos y optimizando procesos de toma de decisiones basados ​​en datos.

Normalización y diseño de bases de datos

Comprender las formas normales

La normalización es un proceso sistemático para descomponer tablas para eliminar la redundancia de datos y características indeseables como anomalías de inserción, actualización y eliminación.

1. Primera forma normal (1NF) :

   • Cada tabla tiene una clave principal.
   • Todos los atributos son atómicos (sin grupos ni matrices repetidos).

   Ejemplo : una tabla no normalizada con el nombre y los cursos de un estudiante puede enumerar varios cursos en una sola columna. 1NF dividiría esto en filas individuales.

2. Segunda forma normal (2NF) :

   • Está en 1NF.
   • Todos los atributos que no son clave dependen completamente funcionalmente de la clave principal.

   Ejemplo : si una tabla tiene claves primarias compuestas, asegúrese de que otras columnas dependan de ambas y no solo de una parte de la clave.

3. Tercera forma normal (3NF) :

   • Está en 2NF.
   • No hay dependencias transitivas de atributos que no son clave en la clave principal.

   Ejemplo : Si una tabla tiene las columnas Student , Course e CourseInstructor , el CourseInstructor es transitivo ya que depende del Course . En 3NF, dichas dependencias se eliminan.

4. Más allá de 3NF : existen formas normales superiores como BCNF (forma normal de Boyce-Codd), 4NF y 5NF. Se ocupan de tipos más específicos de redundancia y, a menudo, se utilizan en diseños complejos.

Beneficios y desventajas de la normalización

Beneficios :

1. Eliminación de la redundancia de datos : reduce la duplicación de datos y ahorra almacenamiento.
2. Integridad de los datos : garantiza la precisión y coherencia de los datos.
3. Flexibilidad : Más fácil de modificar y ampliar la base de datos.

Desventajas :

1. Complejidad : las bases de datos normalizadas pueden volverse complejas, con varias tablas vinculadas entre sí.
2. Rendimiento : unir varias tablas puede afectar el rendimiento de las consultas.

Ejemplo : imagine tener toda la información relacionada con el libro (título, autor, lugar de nacimiento del autor, etc.) en una tabla. Esto significaría que cada vez que se agrega un nuevo libro del mismo autor, el lugar de nacimiento del autor se duplicaría. La normalización separaría los detalles del autor en una tabla diferente, eliminando así dicha redundancia. Sin embargo, para recuperar los detalles del libro con el lugar de nacimiento del autor ahora sería necesario unir dos tablas.

Diagramas ER y modelado de datos

Los diagramas entidad-relación (ER) son representaciones gráficas de la estructura lógica de una base de datos. Representan entidades (como tablas), las relaciones entre ellas y sus atributos.

Componentes :

1. Entidades : Representadas como rectángulos. Por ejemplo, Students , Courses .
2. Relaciones : Representadas como diamantes que conectan entidades. Por ejemplo, Enrolls In .
3. Atributos : Se muestran como óvalos conectados a sus respectivas entidades o relaciones. Por ejemplo, StudentName , CourseName .

Modelado de datos : es la práctica de traducir escenarios del mundo real en especificaciones técnicas. El diagrama ER es una de las herramientas para facilitar el modelado de datos. El proceso implica:

1. Identificación de entidades : detección de entidades importantes como Users , Orders , etc.
2. Determinar relaciones : comprender cómo interactúan las entidades.
3. Definición de atributos : decidir qué puntos de datos deben almacenarse.

Ejemplo : para un sistema de biblioteca, las entidades principales podrían ser Books , Borrowers y Loans . Un Borrower toma prestado un Book , estableciendo una relación. Los atributos del Book pueden incluir Title , Author e ISBN .

La elaboración de un diseño de base de datos bien estructurado mediante la normalización y el modelado de datos eficaz garantiza operaciones y recuperación de datos fluidas. Si bien inicialmente exige una inversión de tiempo, las ganancias a largo plazo en términos de eficiencia, escalabilidad y mantenibilidad son invaluables.

Transacciones SQL y control de concurrencia

Propiedades del ácido

Las transacciones son una serie de operaciones SQL ejecutadas como una sola unidad. Para que una transacción mantenga la integridad de la base de datos, debe satisfacer las propiedades ACID:

1. Atomicidad : Garantiza que todas las operaciones dentro de una transacción se completen con éxito; de lo contrario, la transacción se cancela en el momento del fallo y las operaciones anteriores se revierten a su estado anterior.

   Ejemplo : si una transacción bancaria transfiere fondos de una cuenta a otra, tanto la deducción de fondos de una cuenta como la adición a otra cuenta deben tener éxito. Si una operación falla, toda la transacción falla.

2. Coherencia : garantiza que la base de datos permanezca en un estado coherente antes del inicio y después de la finalización de la transacción.

   Ejemplo : la suma de fondos en dos cuentas bancarias debe permanecer igual antes y después de la transacción.

3. Aislamiento : garantiza que la ejecución simultánea de transacciones dé como resultado un estado del sistema que se obtendría si las transacciones se ejecutaran en serie.

   Ejemplo : si dos clientes reservan entradas para un concierto al mismo tiempo, el aislamiento garantiza que no reserven el mismo asiento.

4. Durabilidad : Garantiza que una vez comprometida una transacción, así se mantendrá, incluso en caso de corte de energía, fallas o errores.

   Ejemplo : una vez que los fondos se transfieren entre cuentas bancarias, el cambio es permanente y no se perderá incluso si el sistema falla inmediatamente después.

Mecanismos de bloqueo y resolución de interbloqueos

Los bloqueos son herramientas fundamentales para garantizar la coherencia y corrección de las transacciones en un entorno de base de datos multiusuario.

1. Cerraduras compartidas y exclusivas :

   • Bloqueo compartido (S-Lock) : permite que la transacción que mantiene el bloqueo lea pero no modifique los datos bloqueados.
   • Bloqueo exclusivo (X-Lock) : permite que la transacción que mantiene el bloqueo lea y modifique los datos bloqueados.

   Ejemplo : si una transacción tiene un S-Lock en un elemento de datos, otras transacciones también pueden tener un S-Lock en el mismo elemento. Pero si una transacción tiene un X-Lock sobre un artículo, ninguna otra transacción puede adquirir ningún bloqueo sobre ese artículo.

2. Puntos muertos : ocurre cuando dos o más transacciones esperan indefinidamente entre sí para liberar recursos.

   Ejemplo : la transacción A mantiene un bloqueo en el recurso 1 y espera el recurso 2, mientras que la transacción B mantiene un bloqueo en el recurso 2 y espera el recurso 1.

3. Resolución de puntos muertos : Las técnicas para manejar puntos muertos incluyen:

   • Evitar punto muerto : asegúrese de que el sistema nunca entre en un punto muerto.
   • Detección y recuperación de interbloqueos : detecta interbloqueos y cancela una transacción para romper el interbloqueo.
   • Esquemas Wait-Die y Wound-Wait : basados ​​en marcas de tiempo para decidir si las transacciones más antiguas deben esperar o revertirse.

Niveles de aislamiento de transacciones

Los niveles de aislamiento definen el grado en que las operaciones de una transacción están aisladas de las de otras transacciones.

1. Leer no confirmado : permite que las transacciones lean cambios no confirmados de otras transacciones. Este es el nivel de aislamiento más bajo y puede provocar "lecturas sucias".

2. Lectura confirmada : las transacciones solo pueden leer cambios confirmados de otras transacciones. Esto evita lecturas sucias.

3. Lectura repetible : garantiza que si una transacción lee un elemento de datos dos veces, verá el mismo valor ambas veces.

4. Serializable : este es el nivel de aislamiento más alto. Garantiza un aislamiento total de otras transacciones, lo que genera un coste de rendimiento pero garantiza la precisión de los datos.

Mantener la integridad de los datos y garantizar operaciones fluidas en entornos concurrentes son facetas críticas de la gestión de bases de datos. Las transacciones SQL y los controles de concurrencia, cuando se aplican de manera efectiva, permiten operaciones de bases de datos consistentes, eficientes y confiables, incluso con múltiples usuarios accediendo y modificando datos simultáneamente.

Indexación y optimización de SQL

El papel y los tipos de índices

Los índices desempeñan un papel fundamental a la hora de mejorar el rendimiento de las consultas a la base de datos, de forma muy parecida a como un índice en un libro le ayuda a encontrar contenido rápidamente.

1. El papel de los índices :

   • Acelere la recuperación de filas de una tabla de base de datos.
   • Se puede crear en una o más columnas de una tabla.

   Ejemplo : una tabla con millones de registros puede tardar mucho en escanearse, pero con un índice adecuado en una clave de búsqueda, la consulta se puede acelerar significativamente.

2. Tipos de índices :

   • Índice agrupado : reordena el orden físico de los datos en la tabla según los valores clave del índice. Cada tabla puede tener sólo un índice agrupado.
   • Índice no agrupado : no reordena los datos físicos; en cambio, crea una estructura separada para contener los valores clave y los punteros a las filas físicas. Una tabla puede tener varios índices no agrupados.
   • Índice compuesto : creado en más de una columna de una tabla.
   • Índice de texto completo : se utiliza para búsquedas de texto completo en columnas basadas en texto.

Planes de ejecución y técnicas de optimización de consultas

La eficiencia de las consultas SQL juega un papel vital en el rendimiento general de la base de datos.

1. Planes de ejecución : son representaciones visuales o textuales de los pasos elegidos por el optimizador de consultas del servidor SQL para ejecutar las declaraciones SQL. Esto ayuda a comprender cómo se procesará una consulta.

   Ejemplo : al analizar un plan de ejecución, es posible que descubra que un índice faltante en una tabla está provocando un análisis completo de la tabla, lo que genera un rendimiento de consulta más lento.

2. Técnicas de optimización de consultas :

   • Uso de índices : como se mencionó, la indexación adecuada puede reducir drásticamente el tiempo de consulta.
   • Limitación del conjunto de resultados : utilice cláusulas WHERE para limitar los datos que deben recuperarse.
   • Evitar SELECT : en su lugar, especifique las columnas exactas que necesita.
   • Uso eficiente de uniones : asegúrese de unir tablas en columnas indexadas o de clave principal.

Procedimientos almacenados y desencadenadores

1. Procedimientos almacenados : son colecciones precompiladas de declaraciones SQL almacenadas en la base de datos. Pueden aceptar parámetros, realizar lógica y devolver resultados.

   Ejemplo :

   CREATE PROCEDURE FetchOrdersByDate @Date DATETIME AS SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate = @Date ;

   Este procedimiento se puede invocar para recuperar pedidos para una fecha específica.

2. Desencadenadores : estos son tipos especiales de procedimientos almacenados que se ejecutan automáticamente (o "activan") en respuesta a ciertos eventos en una tabla o vista, como INSERT, UPDATE o DELETE.

   Ejemplo :

   CREATE TRIGGER NotifyOnNewOrder AFTER INSERT ON Orders PARA CADA FILA COMENZAR NOTIFICAR '¡Nuevo pedido agregado!' ; FIN ;

   Este activador envía una notificación cada vez que se agrega un nuevo pedido a la tabla "Pedidos".

Las operaciones eficientes de bases de datos no consisten únicamente en escribir un buen SQL, sino también en garantizar que las estructuras y mecanismos subyacentes admitan una rápida recuperación y manipulación de datos. Las técnicas de indexación y optimización, combinadas con funciones avanzadas como procedimientos almacenados y activadores, permiten a los desarrolladores y administradores de bases de datos aprovechar todo el potencial de las bases de datos SQL.