SQL Numérico

Importancia de los valores numéricos en las bases de datos

Comprender la importancia de los valores numéricos en las bases de datos es crucial por varias razones. Los valores numéricos desempeñan un papel vital en 1. El almacenamiento y recuperación eficaces de datos en bases de datos relacionales, garantizando un rendimiento óptimo. 2. 2. La representación de una amplia gama de datos numéricos, desde pequeños números enteros a grandes números de coma flotante. 3. Facilitar cálculos matemáticos y agregaciones, como totales, medias y sumas. 4. Permitir consultas complejas que impliquen comparaciones numéricas, ordenación y filtrado. 5. Representación precisa de valores monetarios, porcentajes y notaciones científicas.

Tipos de datos numéricos básicos en SQL

El lenguaje SQL admite diversos tipos de datos numéricos en función del sistema de base de datos específico que utilices. Sin embargo, algunos de los tipos de datos numéricos básicos más comunes son: 1. INTEGRO: Los tipos de datos enteros almacenan números enteros sin decimales. Ejemplos de tipos de datos enteros son2. DECIMAL Y NUMÉRICO: Los tipos de datos Decimal y Numérico pueden almacenar números de coma fija, incluyendo el número entero y un número especificado de dígitos fraccionarios. La precisión y la escala de estos tipos de datos pueden definirse al crear la tabla. Por ejemplo, el tipo de datos DECIMAL con una precisión de 10 y una escala de 2 puede almacenar números que van de -99.999.999,99 a 99.999.999,99. 3. FLOAT & REAL: Los tipos de datos Float y Real pueden almacenar números en coma flotante con una precisión aproximada. Son adecuados para valores como notaciones científicas y números grandes con parte de fracción. Sin embargo, pueden no proporcionar resultados exactos para operaciones aritméticas precisas, como en los cálculos financieros.En este ejemplo, la columna "id" es de tipo INT, la columna "precio" es de tipo DECIMAL con una precisión de 10 y una escala de 2, y la columna "peso" es de tipo FLOAT. Esta tabla almacenará y gestionará eficazmente los datos numéricos relacionados con los distintos productos.

Explicación de los tipos numéricos SQL

En esta sección examinaremos cada uno de los tipos de datos numéricos comunes de SQL - INTEGRO, DECIMAL, REAL y FLOAT - y discutiremos en detalle sus características y usos únicos.

INTEGRO

El tipo de datos INTEGRO se utiliza para almacenar números enteros sin componente fraccionario. Este tipo de datos es ideal para cuando necesites almacenar y manipular cantidades, como contar elementos o clasificar posiciones. El tipo INTEGER puede dividirse a su vez en tres categorías:

• SMALLINT
• INT
• BIGINT

Cada una de estas categorías tiene un rango distinto, como se ilustra en la tabla siguiente:Es importante seleccionar el tipo de datos adecuado en función del rango de valores que esperas almacenar, teniendo en cuenta tanto la eficiencia de la memoria como el rendimiento de la consulta.

DECIMAL

El tipo de datos DECIMAL se utiliza para almacenar números exactos en coma fija, permitiéndote representar tanto componentes enteros como fraccionarios. Esta característica hace que el tipo DECIMAL sea especialmente adecuado para manejar datos financieros, como precios y valores monetarios. Al definir una columna DECIMAL, puedes especificar la precisión y la escala, que determinan el número total de dígitos y el número de dígitos después del punto decimal, respectivamente. Por ejemplo, un tipo de dato DECIMAL(7,2) puede almacenar valores con hasta 7 dígitos, de los cuales 2 dígitos pueden estar después del punto decimal. Ejemplo de sintaxis:CREAR TABLA transacciones ( id INT PRIMARY KEY, importe DECIMAL(7, 2) ); Esta tabla almacenará importes de transacciones con una precisión de 7 dígitos y una escala de 2 dígitos, lo que significa que se pueden almacenar valores de -99999,99 a 99999,99.

REAL

El tipo de datos REAL se utiliza para almacenar números aproximados de coma flotante, permitiendo la representación de números reales con distintos grados de precisión. El tipo REAL puede ser útil cuando se manejan datos científicos, medidas o cálculos que no requieren una precisión exacta. Es esencial tener en cuenta que el tipo REAL puede provocar ligeras imprecisiones durante las operaciones aritméticas debido a la naturaleza de la representación en coma flotante. En consecuencia, este tipo de datos no es adecuado para cálculos financieros u otras situaciones en las que se requiera una precisión exacta. Ejemplo de sintaxis: CREAR TABLA sensor_data ( id INT PRIMARY KEY, temperatura REAL ); Esta tabla almacenará las medidas de temperatura como números aproximados en coma flotante.

FLOAT

El tipo de datos FLOAT es similar al tipo de datos REAL en que almacena números aproximados de coma flotante. Sin embargo, el tipo FLOAT puede almacenar un mayor rango de valores y generalmente ofrece mayor precisión que el tipo REAL. El tipo de datos FLOAT puede ser ideal para representar datos numéricos extensos con componentes fraccionarios, como notaciones científicas o medidas grandes. Al igual que con el tipo de datos REAL, es crucial recordar que el tipo FLOAT puede no proporcionar resultados exactos para operaciones aritméticas precisas, y no debe utilizarse para cálculos financieros u otras situaciones que exijan una precisión exacta. Ejemplo de sintaxis: CREAR TABLA medidas_científicas ( id INT PRIMARY KEY, valor FLOAT ); Esta tabla almacenará las medidas científicas como números aproximados de coma flotante con mayor precisión que el tipo de datos REAL.

Expresiones de valores numéricos en SQL: Operadores aritméticos

Los operadores aritméticos de SQL son herramientas esenciales para realizar cálculos sobre valores numéricos dentro de las consultas SQL. Aplicando estos operadores, puedes calcular diversas operaciones aritméticas, como sumas, restas, multiplicaciones, divisiones e incluso módulos. Esta sección examinará en profundidad cada uno de estos operadores, incluyendo su sintaxis y uso.

Suma

El operador de suma (+) en SQL se utiliza para sumar dos valores numéricos. Puedes utilizar este operador para combinar cantidades, calcular totales o calcular sumas en tus consultas. Ejemplo de sintaxis: SELECT precio + impuesto AS coste_total FROM transacciones; En este ejemplo, el operador de suma (+) se utiliza para calcular el "coste_total" sumando las columnas "precio" e "impuesto" de cada fila de la tabla "transacciones".

Multiplicación

El operador de multiplicación (*) en SQL se utiliza para multiplicar dos valores numéricos entre sí. Puedes utilizar este operador para calcular productos, calcular totales a partir de la cantidad y el precio unitario, o hallar el área o el volumen multiplicando longitudes y anchuras. Ejemplo de sintaxis: SELECT cantidad * precio_unitario AS precio_total FROM detalles_pedido; En este ejemplo, el operador de multiplicación (*) se utiliza para calcular el "precio_total" multiplicando las columnas "cantidad" y "precio_unitario" de cada fila de la tabla "detalles_pedido".

División

El operador de división (/) en SQL se utiliza para dividir un valor numérico por otro. Puedes utilizar este operador para calcular cocientes, determinar tasas o calcular el valor medio de un conjunto de números. Ejemplo de sintaxis: SELECT total_ventas / número_de_ventas COMO promedio_ventas FROM resumen_ventas; En este ejemplo, el operador de división (/) se utiliza para calcular el "promedio_ventas" dividiendo la columna "total_ventas" por la columna "número_de_ventas" de cada fila de la tabla "resumen_ventas".

Módulo

El operador módulo (%) en SQL se utiliza para calcular el resto tras dividir un valor numérico por otro. Este operador puede ser útil cuando necesitas determinar si un número es divisible por otro, o cuando necesitas agrupar números en categorías de igual tamaño. Ejemplo de sintaxis: SELECT customer_id, order_id % 3 AS order_group FROM orders; En este ejemplo, se utiliza el operador módulo (%) para calcular el "order_group" dividiendo la columna "order_id" por 3 y obteniendo el resto para cada fila de la tabla "orders".

Funciones numéricas SQL

Las funciones numéricas SQL son funciones incorporadas que puedes utilizar para realizar operaciones matemáticas y manipular datos numéricos en tus consultas SQL. Estas funciones pueden simplificar tus cálculos y mejorar la legibilidad de tus consultas. En esta sección exploraremos algunas funciones numéricas SQL de uso común, como REDONDO, PISO, TECHO, ABS y RAND.

REDONDEAR

La función REDONDEAR de SQL se utiliza para redondear un valor numérico a un número determinado de decimales. La sintaxis de la función REDONDEAR es ROUND(valor, [decimales]) Ejemplo de sintaxis: SELECT ROUND(importe_ventas, 2) AS rounded_sales FROM datos_ventas; En este ejemplo, la función ROUND se utiliza para redondear la columna "importe_ventas" a 2 decimales para cada fila de la tabla "datos_ventas".

SUELO

La función FLOOR de SQL se utiliza para redondear un valor numérico al valor entero más próximo. La sintaxis de la función FLOOR es FLOOR(valor). Ejemplo de sintaxis: SELECT FLOOR(valor_medio) AS valor_redondeado FROM opiniones_producto; En este ejemplo, la función FLOOR se utiliza para redondear la columna "valor_medio" al entero más cercano para cada fila de la tabla "opiniones_producto".

TECHO

La función LÍMITE en SQL se utiliza para redondear un valor numérico al valor entero más próximo. La sintaxis de la función TECHO es: TECHO(valor). Ejemplo de sintaxis: SELECT CEILING(minutos_jugados) AS rounded_minutes FROM game_stats; En este ejemplo, la función CEILING se utiliza para redondear la columna "minutos_jugados" al número entero más próximo de cada fila de la tabla "game_stats".

ABS

La función ABS en SQL se utiliza para devolver el valor absoluto de un valor numérico, que es el valor no negativo de la entrada sin tener en cuenta su signo. La sintaxis de la función ABS es: ABS(valor). Ejemplo de sintaxis: SELECT ABS(pérdida_ganancias) AS absolute_pérdida_ganancias FROM finanzas; En este ejemplo, la función ABS se utiliza para calcular el valor absoluto de la columna "pérdida_ganancias" de cada fila de la tabla "finanzas", lo que hace que todos los valores de pérdida_ganancias sean no negativos.

RAND

La función RAND de SQL se utiliza para generar un valor flotante aleatorio entre 0 (inclusive) y 1 (exclusive). La sintaxis de la función RAND es RAND(semilla). Se puede proporcionar el parámetro opcional "semilla" para producir una secuencia repetible de números aleatorios. Ejemplo de sintaxis: SELECT RAND() AS número_aleatorio FROM productos; En este ejemplo, la función RAND se utiliza para generar un valor flotante aleatorio entre 0 y 1 para cada fila de la tabla "productos".

Ejemplos y aplicaciones numéricas de SQL

Al crear una tabla en SQL, es esencial definir los tipos de datos de cada columna para garantizar que la base de datos almacena, recupera y procesa los datos con eficacia. Definir con precisión los tipos de datos numéricos puede mejorar significativamente el rendimiento y reducir la probabilidad de incoherencias en los datos. Aquí tienes algunos ejemplos de cómo crear tablas con columnas numéricas:CREATE TABLE empleados ( id INT PRIMARY KEY, nombre VARCHAR(255), edad SMALLINT, salario DECIMAL(10, 2) ); CREATE TABLE inventario ( id_producto INT PRIMARY KEY, nombre_producto VARCHAR(255), cantidad_en_stock INT, precio_unitario DECIMAL(7, 2), peso_kg FLOAT ); En estos ejemplos se utilizan varios tipos de datos numéricos, como INT para números enteros, SMALLINT para números enteros pequeños, DECIMAL para números de coma fija y FLOAT para números de coma flotante.

Trabajar con relaciones de clave primaria y foránea

Crear relaciones entre tablas es una característica esencial de las bases de datos relacionales. Las claves primarias y las claves externas desempeñan un papel fundamental en el establecimiento de estas relaciones. En la mayoría de los casos, estas claves son columnas numéricas de las tablas que identifican de forma única los registros y crean vínculos entre entidades relacionadas. Por ejemplo, considera dos tablas, 'pedidos' y 'detalles_pedidos'. La tabla "pedidos" contiene una columna de clave primaria "order_id", mientras que la tabla "order_details" tiene una columna de clave externa "order_id_fk" que hace referencia a la clave primaria de la tabla "pedidos". CREATE TABLE pedidos ( id_pedido INT PRIMARY KEY, id_cliente INT, fecha_pedido DATE ); CREATE TABLE detalles_pedido ( id_detalle INT PRIMARY KEY, id_pedido_fk INT, id_producto INT, cantidad INT, FOREIGN KEY (id_pedido_fk) REFERENCIAS pedidos(id_pedido) ); En este ejemplo, la clave primaria "order_id" de la tabla "orders" y la clave foránea "order_id_fk" de la tabla "order_details" son enteras. La columna de clave externa "order_id_fk" establece una relación entre las dos tablas, lo que te permite unirlas en consultas basadas en este valor numérico.

Manipulación de datos numéricos en SQL

Insertar datos numéricos en una tabla implica utilizar la sentencia INSERT con los valores adecuados para las columnas numéricas. Al tratar con valores numéricos, asegúrate de que los valores se corresponden con los tipos de datos definidos y las restricciones de las columnas. Aquí tienes un ejemplo de inserción de datos numéricos en una tabla "productos": INSERT INTO productos (id, nombre, precio, peso) VALUES (1, 'Portátil', 999,99, 3,1), (2, 'Smartphone', 899,99, 0,5), (3, 'Tablet', 499,99, 0,9); En este ejemplo, a las columnas numéricas 'precio' (DECIMAL) y 'peso' (FLOAT) se les asignan valores numéricos que coinciden con sus respectivos tipos de datos.

Actualizar datos numéricos

Actualizar los datos numéricos de una tabla implica utilizar la sentencia UPDATE con la cláusula SET para definir los nuevos valores de las columnas numéricas. Aquí tienes un ejemplo de actualización de la tabla "detalles_pedido" para aumentar la cantidad de un producto concreto en un pedido: UPDATE detalles_pedido SET cantidad = cantidad + 1 WHERE detalle_id = 5; En este ejemplo, la columna numérica "cantidad" (INT) se incrementa en 1 para el registro con el valor "detalle_id" de 5.

Consulta de datos numéricos

Consultar datos numéricos en SQL implica utilizar la sentencia SELECT con varios operadores aritméticos, funciones SQL o funciones de agregación para realizar cálculos o aplicar filtros basados en valores numéricos. Aquí tienes algunos ejemplos de consulta de datos numéricos: -- Calcular el precio total de cada artículo de la tabla detalles_pedido SELECT product_id, quantity, unit_price, quantity * unit_price AS total_price FROM detalles_pedido; -- Busca todos los pedidos con un importe total superior a 1000 SELECT id_pedido, SUMA(cantidad * precio_unitario) COMO importe_total FROM detalles_pedido GROUP BY id_pedido HAVING importe_total > 1000; En estos ejemplos, los valores numéricos se utilizan en cálculos y filtros para recuperar datos relevantes de las tablas.

Borrar datos numéricos

Eliminar datos numéricos en SQL implica utilizar la sentencia DELETE con una cláusula WHERE basada en valores numéricos para eliminar registros específicos. Aquí tienes un ejemplo de eliminación de registros de la tabla 'detalles_pedido' en los que la cantidad de producto es inferior a un umbral especificado: DELETE FROM detalles_pedido WHERE cantidad < 5; En este ejemplo, todos los registros con un valor numérico de cantidad inferior a 5 se eliminan de la tabla "detalles_pedido".

Optimizar las consultas con datos numéricos

Para optimizar las consultas que implican datos numéricos, ten en cuenta las siguientes prácticas recomendadas: 1. Utiliza la indexación en las columnas numéricas que se utilizan con frecuencia en filtros, uniones u operaciones de ordenación. 2. Aplica filtros al principio de la consulta para reducir el número de registros procesados en operaciones posteriores. 3. Selecciona sólo las columnas o agregados necesarios, en lugar de devolver todas las columnas de la tabla. 4. Utiliza las funciones de agregación adecuadas (por ejemplo, SUM, AVG, MIN o MAX) para tareas específicas, en lugar de implementar cálculos personalizados. 5. Considera las funciones de ventana para realizar cálculos sobre un conjunto de filas relacionadas con la fila actual. La aplicación de estas buenas prácticas te ayudará a escribir consultas eficientes que aprovechen los datos numéricos con eficacia.

Manejo de valores nulos y restricciones

Al trabajar con datos numéricos en SQL, puedes encontrarte con valores nulos o restricciones como claves primarias, claves externas y claves únicas. Es esencial manejar estos escenarios adecuadamente para mantener la integridad de los datos y evitar errores en tus consultas. 1. Al insertar datos numéricos, asegúrate de que los valores cumplen las restricciones de clave primaria, clave externa o clave única definidas en las columnas. 2. Cuando agregues o calcules valores nulos en columnas numéricas, ten en cuenta que las funciones SQL pueden devolver valores nulos o ignorarlos en los cálculos. Puedes utilizar las funciones COALESCE o NULLIF para tratar los valores nulos en estos casos. 3. Incluye técnicas adecuadas de tratamiento de errores o excepciones en tus scripts SQL para tratar las excepciones de violación de restricciones o los problemas de tipo de datos que puedan surgir durante las operaciones de manipulación de datos. Al abordar estos escenarios de valores nulos y restricciones, puedes mantener la integridad de tus datos numéricos y garantizar una experiencia fluida y sin errores al trabajar con tus bases de datos SQL.