Diagramas de Venn

Introducción al Álgebra Relacional y los Join en el SQL Server

El álgebra relacional es un conjunto de reglas y operaciones matemáticas que se utilizan para manipular conjuntos de datos en una base de datos relacional. Estas operaciones incluyen selección, proyección y unión, entre otras.

El producto cartesiano es una operación matemática que combina dos conjuntos de datos para crear un nuevo conjunto de datos compuesto por todas las posibles combinaciones de elementos de los dos conjuntos originales.

La teoría de conjuntos es una rama de las matemáticas que se ocupa de estudiar las propiedades y relaciones entre conjuntos de objetos. Los diagramas de Venn son una herramienta visual utilizada para representar y comparar conjuntos de datos.

En cuanto a SQL Server, es un sistema gestor de base de datos relacional desarrollado por Microsoft. Utiliza lenguaje SQL (Structured Query Language) para interactuar con las bases de datos. SQL Server también se utiliza para trabajar con bases de datos relacionales y utiliza las operaciones y reglas del álgebra relacional para manipular los datos.

Un join en SQL es una operación que permite combinar registros de dos o más tablas en una sola tabla resultante. Esta operación se basa en una relación entre las tablas, que puede ser una columna común o una clave foránea. Los joins se utilizan para recuperar información relacionada de varias tablas en una sola consulta.

Los tipos comunes de join son:

  • Inner join: solo devuelve las filas que tienen una coincidencia en ambas tablas. Es decir, solo devuelve las filas donde los valores en las columnas especificadas son iguales en ambas tablas.
  • Left outer join: devuelve todas las filas de la tabla izquierda, junto con las filas de la tabla derecha que tienen una coincidencia en la columna especificada. Las filas de la tabla derecha que no tienen una coincidencia en la columna especificada se rellenan con valores nulos.
  • Right outer join: devuelve todas las filas de la tabla derecha, junto con las filas de la tabla izquierda que tienen una coincidencia en la columna especificada. Las filas de la tabla izquierda que no tienen una coincidencia en la columna especificada se rellenan con valores nulos.

Es importante mencionar que también existe el “full outer join”, que devuelve todas las filas de ambas tablas, incluyendo las filas que no tienen una coincidencia en la columna especificada.

El álgebra relacional es un conjunto de operaciones que describen paso a paso cómo computar una respuesta sobre las relaciones, tal y como éstas son definidas en el modelo relacional. Denominada de tipo procedimental, a diferencia del Cálculo relacional que es de tipo declarativo.

Describe el aspecto de la manipulación de datos. Estas operaciones se usan como una representación intermedia de una consulta a una base de datos y, debido a sus propiedades algebraicas, sirven para obtener una versión más optimizada y eficiente de dicha consulta.

El producto cartesiano es una operación de la teoría de conjuntos en la que dos o más conjuntos se combinan entre sí. En el modelo de base de datos relacional se utiliza el producto cartesiano para interconectar conjuntos de tuplas en la forma de una tabla. El resultado de esta operación es otro conjunto de tuplas ordenadas, donde cada tupla está compuesta por un elemento de cada conjunto inicial.

La sentencia JOIN (unir, combinar) de SQL permite combinar registros de una o más tablas en una base de datos. En el Lenguaje de Consultas Estructurado (SQL) hay tres tipos de JOIN: interno, externo y cruzado. El estándar ANSI del SQL especifica cinco tipos de JOIN: INNER, LEFT OUTER, RIGHT OUTER, FULL OUTER y CROSS. Una tabla puede unirse a sí misma, produciendo una auto-combinación, SELF-JOIN.

John Venn

John Venn 1​2​ (Drypool, 4 de agosto de 1834 – Cambridge, 4 de abril de 1923), fue un matemático y lógico británico miembro de la Real Sociedad de Londres. Es especialmente conocido por su método de representación gráfica de proposiciones (según su cualidad y cantidad) y silogismos conocido como los diagramas de Venn. Estos permiten una comprobación de la validez o invalidez de un silogismo. Posteriormente fueron utilizados para mostrar visualmente las operaciones más elementales de la teoría de conjuntos

Los diagramas de Venn son esquemas usados en la teoría de conjuntos, tema de interés en matemáticas, lógica de clases y razonamiento diagramático. Estos diagramas muestran colecciones (conjuntos) de cosas (elementos) por medio de líneas cerradas. …

Algunos EJemplos en SQL Server, Python:


–Para crear una base de datos llamada “amigosDB”:

CREATE DATABASE amigosDB;

–Para crear las tablas “amigos”, “sexo” y “categoria_amigos” en la base de datos “amigosDB”:

USE amigosDB;

CREATE TABLE amigos (
id INT PRIMARY KEY,
nombre VARCHAR(255),
apellido VARCHAR(255),
edad INT,
sexo_id INT,
categoria_id INT
);

CREATE TABLE sexo (
id INT PRIMARY KEY,
nombre VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE categoria_amigos (
id INT PRIMARY KEY,
nombre VARCHAR(255)
);

/*Para establecer una relación entre las tablas “amigos” y “sexo” utilizando una columna
de clave foránea “sexo_id”, y entre las tablas “amigos” y “categoria_amigos” utilizando
una columna de clave foránea “categoria_id”:*/

ALTER TABLE amigos
ADD FOREIGN KEY (sexo_id) REFERENCES sexo(id);

ALTER TABLE amigos
ADD FOREIGN KEY (categoria_id) REFERENCES categoria_amigos(id);

–Para crear un índice en la tabla “amigos” en la columna “nombre”:

CREATE INDEX nombre_index ON amigos (nombre);

–Para insertar al menos 20 registros en la tabla “amigos”, 3 registros en la tabla “sexo” y 5 registros en la tabla “categoria_amigos”:

INSERT INTO sexo (id, nombre) VALUES (1, ‘Masculino‘), (2, ‘Femenino‘), (3, ‘Otro‘);

INSERT INTO categoria_amigos (id, nombre) VALUES (1, ‘Familia‘), (2, ‘Trabajo‘), (3, ‘Estudios‘), (4, ‘Deportes‘), (5, ‘Ocio‘);

INSERT INTO amigos (id, nombre, apellido, edad, sexo_id, categoria_id) VALUES
(1, ‘Juan‘, ‘Perez‘, 25, 1, 1),
(2, ‘Maria‘, ‘Garcia‘, 22, 2, 2),
(3, ‘Pedro‘, ‘Martinez‘, 30, 1, 3),
(4, ‘Ana‘, ‘Rodriguez‘, 28, 2, 1),
(5, ‘Carlos‘, ‘Gonzalez‘, 35, 1, 2),
(6, ‘Luisa‘, ‘Sanchez‘, 40, 2, 3),
(7, ‘Jorge‘, ‘Lopez‘, 45, 1, 1),
(8, ‘Sara‘, ‘Garcia‘, 50, 2, 2),
(9, ‘Carlos‘, ‘Perez‘, 55, 1, 3),
(10, ‘Ana‘, ‘Martinez‘, 60, 2, 1),
(11, ‘Juan‘, ‘Rodriguez‘, 30, 1, 2),
(12, ‘Maria‘, ‘Gonzalez‘, 35, 2, 3),
(13, ‘Pedro‘, ‘Sanchez‘, 40, 1, 1),
(14, ‘Ana‘, ‘Lopez‘, 28, 2, 2),
(15, ‘Carlos‘, ‘Garcia‘, 25, 1, 3),
(16, ‘Luisa‘, ‘Perez‘, 22, 2, 1),
(17, ‘Jorge‘, ‘Martinez‘, 45, 1, 2),
(18, ‘Sara‘, ‘Rodriguez‘, 50, 2, 3),
(19, ‘Carlos‘, ‘Gonzalez‘, 55, 1, 1),
(20, ‘Ana‘, ‘Sanchez‘, 60, 2, 2);

–Algunas consultas básicas que puedes ejecutar en tu base de datos “amigosDB” con las tablas “amigos”, “sexo” y “categoria_amigos”:

–Recuperar todos los registros de la tabla “amigos”:

SELECT * FROM amigos;

–Recuperar todos los nombres y apellidos de los amigos mayores de 30 años:

SELECT nombre, apellido FROM amigos WHERE edad > 30;

–Recuperar el nombre del sexo de cada amigo:

SELECT amigos.nombre, sexo.nombre as ‘Sexo
FROM amigos
INNER JOIN sexo ON amigos.sexo_id = sexo.id;

–Recuperar el nombre de la categoría de amigos y la cantidad de amigos en cada categoría:

SELECT categoria_amigos.nombre, COUNT(amigos.id) as ‘Cantidad de Amigos
FROM amigos
INNER JOIN categoria_amigos ON amigos.categoria_id = categoria_amigos.id
GROUP BY categoria_amigos.nombre;

–Recuperar los amigos ordenados por edad de forma descendente:

SELECT * FROM amigos ORDER BY edad DESC;

/*
Para recuperar los datos de las tres tablas “amigos”, “sexo” y “categoria_amigos” en una sola consulta, puedes
utilizar una combinación de joins. Aquí te proporciono un ejemplo de código de una consulta que recupera
los datos de cada amigo, incluyendo su nombre, apellido, edad, nombre del sexo y nombre de la categoría de amigos:
*/

SELECT amigos.nombre, amigos.apellido, amigos.edad,
sexo.nombre as ‘Sexo‘, categoria_amigos.nombre as ‘Categoria
FROM amigos
INNER JOIN sexo ON amigos.sexo_id = sexo.id
INNER JOIN categoria_amigos ON amigos.categoria_id = categoria_amigos.id;

/*
Con esta consulta se realizan dos JOIN, el primero es entre las tablas amigos y
sexo mediante la clave foránea sexo_id, y el segundo es entre amigos y
categoria_amigos mediante la clave foránea categoria_id.

De esta forma obtienes una tabla con los campos de la tabla amigos y
los campos de las tablas relacionadas, sexo y categoria_amigos.
*/

Algunos EJemplos en SQL Server, Python:

# debes intalar cada una de estas librerias solo escribe en la consola: pip install y el nombre
 
import pyodbc
from matplotlib_venn import venn3
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Crear la conexión con el servidor SQL
cnxn = pyodbc.connect(‘DRIVER={SQL Server};’
                      ‘SERVER=JUANCITO\MSSQLSERVERJPV;’
                      ‘DATABASE=amigosDB;’
                      ‘UID=XXXXXXXX;’
                      ‘PWD=XXXXXXXXXXXX’)
# Ejecutar la consulta y guardar los resultados en un DataFrame
query = “SELECT amigos.nombre, amigos.apellido, amigos.edad, sexo.nombre as ‘Sexo’, categoria_amigos.nombre as ‘Categoria’FROM amigos INNER JOIN sexo ON amigos.sexo_id = sexo.id INNER JOIN categoria_amigos ON amigos.categoria_id = categoria_amigos.id;
df = pd.read_sql(query, cnxn)
#Cerrar la conexión con el servidor SQL
cnxn.close()
 
# Mostrar los primeros 5 registros en una tabla
print(df)

EJemplos en Python:

# Importamos las bibliotecas pandas y matplotlib para crear la tabla y los gráficos
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

 

# Creamos un diccionario con los datos de los vendedores
vendedores = {
    “Vendedor”: [“Juancito Peña”, “Dariel Vasquez”, “Daniela Hichez”,”Maria Vizcaino”, “Lorena Hichez”],
    “Cantidad”: [2, 5, 4, 3, 6],
    “Monto”: [50000, 25000, 75000,1500, 10000]
}

 

# Creamos un DataFrame a partir del diccionario
df = pd.DataFrame(vendedores)

 

# Calculamos la venta total de cada vendedor
df[“Venta Total”] = df[“Cantidad”] * df[“Monto”]

 

# Creamos la tabla con los resultados
print(df)

 

# Creamos el gráfico circular
colores = []
for venta_total in df[“Venta Total”]:
    if venta_total >= 300000:
        colores.append(“green”)
    elif venta_total >= 125000:
        colores.append(“yellow”)
    else:
        colores.append(“red”)

 

plt.pie(df[“Venta Total”], labels=df[“Vendedor”], autopct=”%1.1f%%”, colors=colores)
plt.title(“Venta total por vendedor”)
plt.show()

 

# Creamos el gráfico de barras
df.plot(x=”Vendedor”, y=”Venta Total”, kind=”bar”, title=”Venta total por vendedor”, color=colores)
plt.xlabel(“Vendedor”)
plt.ylabel(“Venta Total”)
plt.show()

Algunos Tips y Consejos:

En este post solo vimos un ejemplo secillo utilizando 3 tablas, Amigos, Sexo, y Categoria, y con unos pocos regitros, y solo vimos uno de los Join en el los ejemplos, en este caso hemos visto varias formas de utilizarlos, pero generalemente, en la vida real tendremos que dominar calculos, y funciones matematicas, de fechas, para contar, restar, multiplicar, dividir, extreaer fechas, y diferencias de fechas, etc, y en la medida que podemos hacer varias consultas con varias funciones seremos poderoso en este mundo.

Algunos consejos y tips para aprender álgebra relacional y su uso en SQL Server con los JOIN para ser un mejor programador y analista de datos:

  1. Practicar, practicar, practicar: La mejor manera de aprender álgebra relacional y su uso en SQL Server es a través de la práctica. Crea bases de datos y tablas ficticias, escribe consultas y experimenta con diferentes tipos de JOIN.

  2. Comprender las diferencias entre los tipos de JOIN: Los JOIN son fundamentales para trabajar con bases de datos relacionales. Es importante comprender las diferencias entre los diferentes tipos de JOIN (INNER JOIN, OUTER JOIN, etc.) y cuándo utilizar cada uno.

  3. Aprender la sintaxis de SQL: El lenguaje SQL es la herramienta principal para trabajar con bases de datos relacionales. Es esencial aprender la sintaxis y las palabras clave para escribir consultas eficientes.

  4. Utilizar herramientas de visualización: Una vez que hayas aprendido a escribir consultas, utiliza herramientas de visualización para hacer análisis de datos más fácil. Puedes utilizar herramientas como Tableau o Power BI para crear visualizaciones atractivas y fáciles de entender.

  5. Aprender sobre el diseño de bases de datos: Es importante aprender sobre cómo diseñar una base de datos relacional. Esto incluye aprender sobre las reglas normas de diseño (como la normalización) y cómo crear tablas y relaciones adecuadas para asegurar la integridad de los datos y la eficiencia en las consultas.

  6. Participar en comunidades: Participar en comunidades de desarrolladores y analistas de datos puede ser una gran manera de aprender y obtener ayuda con problemas específicos. Hay muchas comunidades en línea donde puedes hacer preguntas y aprender de otros profesionales.

  7. Utilizar recursos en línea: Hay una gran cantidad de recursos en línea, tutoriales y videos para aprender álgebra relacional y SQL Server. Utiliza estos recursos para aprender de manera autodirigida y complementar tus conocimientos.

  8. Aprender sobre optimización de consultas: Una vez que hayas aprendido a escribir consultas, es importante aprender cómo optimizarlas para asegurar que se ejecuten de manera eficiente. Esto incluye aprender sobre el uso de índices y cómo escribir consultas eficientes utilizando las características avanzadas de SQL Server.

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