SQL – Structured Query Language

¿Qué significa SQL?

Structured Query Language (SQL) es un lenguaje de programación que se suele utilizar en bases de datos relacionales o sistemas de gestión de flujos de datos.

Fue desarrollado por IBM a principios de los años 70 y ahora es un estándar oficial reconocido por el Instituto Nacional de Normalización Estadounidense (ANSI) y la Organización Internacional de Normalización (ISO).

Definición de SQL o  Lenguaje de consulta estructurado

A lo largo de los años, SQL ha seguido siendo una opción muy popular entre los usuarios de bases de datos, debido principalmente a su facilidad de uso y a la gran eficacia con la que consulta, manipula, agrega datos y realiza una amplia gama de otras funciones para convertir colecciones enormes de datos estructurados en información utilizable.

Por este motivo, se ha incorporado a numerosos productos comerciales de bases de datos, 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.

Aunque 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.

Cuatro categorías de comandos SQL

Lenguaje de Definición de Datos (DDL)

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

Lenguaje de Manipulación de Datos (DML)

SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE de registros dentro de tablas.

Lenguaje de control de datos (DCL)

Conceder y/o revocar privilegios de usuario, etc.

Indexación de bases de datos

CREATE INDEX y DROP INDEX se utilizan para crear y eliminar índices en las tablas.

Agilización 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 gestión general de la base de datos al agilizar la búsqueda y otras funciones.

Algunos ejemplos de restricciones SQL son

NOT NULL

Que impide que las columnas tengan un valor nulo.

UNIQUE

Para garantizar que todos los valores sean diferentes.

Además, los DBA pueden utilizar SQL para crear integridad en la base de datos impidiendo la creación de filas duplicadas, permitiendo sólo la entrada de datos válidos, prohibiendo 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 racionalizar las dependencias de datos y, en general, reducir el tamaño y el alcance de la base de datos para hacerla operacionalmente eficaz y eficiente en 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, aunque SQL ha sido eficaz en escalas de datos hasta los años 90 y años más tarde, la implementación y los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (más que el lenguaje en sí) empezaron a flaquear en los niveles de hiperescala a principios 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 del SQL tradicional sin sacrificar su inherente atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad (ACID).