Lenguaje de consulta estructurado (sql)

Definición: ¿Qué significa el lenguaje de consulta estructurado (SQL)?

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de programación que se utiliza normalmente en bases de datos relacionales o sistemas de gestión de flujo de datos.

Fue desarrollado por IBM a principios de la década de 1970 y ahora es un estándar oficial reconocido por el Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI) y la Organización Internacional de Normalización (ISO).

Techinfo explica el lenguaje de consulta estructurado (SQL)

SQL se ha mantenido como una opción consistentemente popular para los usuarios de bases de datos a lo largo de los años, principalmente debido a su facilidad de uso y la manera altamente efectiva en la que consulta, manipula, agrega datos y realiza una amplia gama de otras funciones para convertir colecciones masivas de datos estructurados en información utilizable.

Por esta razón, se ha incorporado a numerosos productos de bases de datos comerciales, como MySQL, Oracle, Sybase, SQL Server, Postgres y otros. De hecho, muchas bases de datos no relacionales como MongoDB y DynamoBD se denominan productos NoSQL debido a su falta de programación SQL.

Si bien las diferentes iteraciones de SQL pueden utilizar una sintaxis diferente para las operaciones clave, en general, los comandos básicos como seleccionar, insertar, actualizar y crear son comunes a todas las versiones de SQL. Esto hace que sea muy fácil para alguien con un conocimiento básico de SQL trabajar en muchos entornos diferentes y realizar una amplia variedad de tareas.

Tres categorías de comandos SQL

Lenguaje de definición de datos (DDL)

Esto incluye CREATE (tablas, vistas, objetos, etc.), ALTER y DROP (eliminar).

Lenguaje de manipulación de datos (DML)

SELECCIONAR, INSERTAR, ACTUALIZAR, ELIMINAR de registros dentro de tablas.

Lenguaje de control de datos (DCL)

OTORGAR y / o REVOCAR privilegios de usuario, etc.

Optimización de la búsqueda y otras funciones

SQL también permite a los usuarios crear restricciones en tablas o columnas para restringir el tipo de datos que contienen. Esto ayuda a garantizar la precisión y relevancia de los datos y simplifica la administración general de la base de datos al optimizar la búsqueda y otras funciones.

Algunos ejemplos de restricciones de SQL incluyen:

NO NULO

Lo que evita que las columnas tengan un valor nulo.

ÚNICO

Para asegurarse de que todos los valores sean diferentes.

Además, los administradores de bases de datos pueden utilizar SQL para crear integridad en la base de datos al evitar la creación de filas duplicadas, permitir solo la entrada de datos válidos, prohibir la eliminación de datos vinculados a varios registros y otras funciones.

Al mismo tiempo, sin embargo, SQL proporciona una serie de herramientas de normalización diseñadas para agilizar las dependencias de datos y, en general, reducir el tamaño y el alcance de la base de datos para que sea operativamente eficaz y eficiente en el uso de recursos.

Obviamente, SQL no es la mejor opción para todas las aplicaciones de bases de datos, de lo contrario no habría alternativas. Por un lado, si bien SQL había sido eficaz a escalas de datos durante la década de 1990 y más allá, la implementación y los sistemas de administración de bases de datos relacionales (en lugar del lenguaje en sí) comenzaron a fallar en los niveles de hiperescala en el cambio de siglo.

Algunos usuarios también se quejan de sus limitaciones de fragmentación, que dificultan la capacidad de dividir grandes bases de datos en otras más pequeñas y manejables.

Estos inconvenientes, de hecho, son los que llevaron a la creación de NoSQL y el más reciente NewSQL, que intenta mejorar la escalabilidad de SQL tradicional sin sacrificar su atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad inherentes (ACID).