Unidad 2 Lenguaje de manipulación de datos

2.1

Inserción, Eliminación y Modificación de Registros

El Lenguaje de Manipulación de Datos (DML) permite realizar operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar y Borrar) sobre las tablas de una base de datos relacional.

Diagrama de Operaciones DML

Explicación Paso a Paso

Inserción (INSERT): Específica el nombre de la tabla, las columnas receptoras y los valores respetando el orden y tipo de dato.
Modificación (UPDATE): Actualiza columnas mediante SET. Es imprescindible usar WHERE para evitar modificar toda la tabla.
Eliminación (DELETE): Borra registros específicos con la cláusula WHERE.

5 Ejercicios Prácticos (Tema 2.1)

Insertar un nuevo cliente:

INSERT INTO Clientes (ClienteID, Nombre, Correo, Telefono)
VALUES (101, 'Carlos Mendoza', 'carlos.m@email.com', '2381234567');

Inserción múltiple de productos:

INSERT INTO Productos (ProductoID, Nombre, Precio, Stock)
VALUES 
(1, 'Teclado Mecánico', 850.00, 15),
(2, 'Mouse Inalámbrico', 450.00, 30),
(3, 'Monitor 24 Pulgadas', 3200.00, 8);

Actualizar el salario de un empleado específico:

UPDATE Empleados
SET Salario = 18500.00, Cargo = 'Desarrollador Senior'
WHERE EmpleadoID = 45;

Incrementar precios por categoría en un 10%:

UPDATE Productos
SET Precio = Precio * 1.10
WHERE CategoriaID = 3;

Eliminar clientes inactivos con condición:

DELETE FROM Clientes
WHERE Estatus = 'Inactivo' AND UltimaCompra < '2023-01-01';

2.2

Consultas Básicas y Filtrado (SELECT)

La sentencia SELECT permite recuperar datos almacenados en una o más tablas especificando criterios de filtrado y ordenamiento.

Estructura de Ejecución de una Consulta SQL

1 FROM

➔

2 WHERE

➔

3 SELECT

➔

4 ORDER BY

5 Ejercicios Prácticos (Tema 2.2)

Consultar todos los productos con stock crítico (menor a 5 unidades):

SELECT ProductoID, Nombre, Stock, Precio 
FROM Productos 
WHERE Stock < 5;

Filtrar empleados por rango de sueldo y ordenarlos descendentemente:

SELECT Nombre, Apellido, Salario 
FROM Empleados 
WHERE Salario BETWEEN 12000 AND 25000 
ORDER BY Salario DESC;

Búsqueda por patrones usando coincidencia parcial (LIKE):

SELECT Nombre, Correo 
FROM Clientes 
WHERE Nombre LIKE 'A%' OR Nombre LIKE '%López%';

Obtener ventas realizadas en un año específico sin duplicados:

SELECT DISTINCT ClienteID 
FROM Ventas 
WHERE YEAR(FechaVenta) = 2025;

Uso de alias para personalizar los encabezados del reporte:

SELECT 
    Nombre AS [Nombre del Producto], 
    Precio AS [Precio Unitario], 
    (Precio * 0.16) AS [IVA 16%]
FROM Productos;

2.3

Funciones, Conversión, Agrupamiento y Ordenamiento

Permite procesar conjuntos de datos para calcular agregaciones (totales, promedios) utilizando GROUP BY y aplicar filtros a los grupos mediante HAVING.

5 Ejercicios Prácticos (Tema 2.3)

Calcular el salario promedio y total de nómina por departamento:

SELECT 
    DepartamentoID, 
    COUNT(*) AS TotalEmpleados, 
    AVG(Salario) AS PromedioSalario,
    SUM(Salario) AS NominaTotal
FROM Empleados
GROUP BY DepartamentoID;

Filtrar grupos que cumplan una condición (HAVING):

SELECT CategoriaID, COUNT(*) AS TotalProductos
FROM Productos
GROUP BY CategoriaID
HAVING COUNT(*) > 10;

Convertir formatos de fecha explicitamente usando CONVERT:

SELECT 
    VentaID, 
    CONVERT(VARCHAR(10), FechaVenta, 103) AS FechaFormatoDDMMYYYY
FROM Ventas;

Conversión explícita de datos numéricos con CAST:

SELECT 
    Nombre, 
    ' $ ' + CAST(Precio AS VARCHAR(10)) AS PrecioTexto
FROM Productos;

Obtener la fecha actual y manipular cadenas de texto:

SELECT 
    UPPER(Nombre) AS NombreMayusculas, 
    LOWER(Correo) AS CorreoMinusculas, 
    DATEDIFF(YEAR, FechaNacimiento, GETDATE()) AS EdadEstimada
FROM Alumnos;

2.4

Combinaciones de Tablas (JOINS)

Los JOINS permiten vincular registros de dos o más tablas basándose en claves primarias y foráneas relacionadas.

Tipos de Combinaciones (Diagramas de Venn)

5 Ejercicios Prácticos (Tema 2.4)

INNER JOIN entre Empleados y Departamentos:

SELECT E.Nombre, E.Salario, D.NombreDepartamento
FROM Empleados E
INNER JOIN Departamentos D ON E.DepartamentoID = D.DepartamentoID;

LEFT JOIN para incluir clientes que aún no realizan compras:

SELECT C.Nombre, C.Correo, V.VentaID, V.MontoTotal
FROM Clientes C
LEFT JOIN Ventas V ON C.ClienteID = V.ClienteID;

RIGHT JOIN entre Productos y Proveedores:

SELECT P.Nombre AS Producto, PR.NombreEmpresa AS Proveedor
FROM Productos P
RIGHT JOIN Proveedores PR ON P.ProveedorID = PR.ProveedorID;

FULL OUTER JOIN para detectar discordancias de datos:

SELECT A.NombreAlumno, C.NombreCurso
FROM Alumnos A
FULL OUTER JOIN Inscripciones C ON A.AlumnoID = C.AlumnoID;

CROSS JOIN para generar una matriz cartesiana de combinaciones:

SELECT T.Talla, C.Color
FROM Tallas T
CROSS JOIN Colores C;

2.5

Subconsultas (Subqueries)

Una subconsulta es una instrucción SELECT anidada dentro de otra consulta principal (SELECT, INSERT, UPDATE o DELETE).

5 Ejercicios Prácticos (Tema 2.5)

Subconsulta escalar en la cláusula WHERE (Precio mayor al promedio):

SELECT Nombre, Precio
FROM Productos
WHERE Precio > (SELECT AVG(Precio) FROM Productos);

Subconsulta con operador IN para listas de valores:

SELECT Nombre, Salario
FROM Empleados
WHERE DepartamentoID IN (
    SELECT DepartamentoID 
    FROM Departamentos 
    WHERE Utopicacion = 'Edificio A'
);

Subconsulta correlacionada con EXISTS:

SELECT C.Nombre
FROM Clientes C
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM Ventas V 
    WHERE V.ClienteID = C.ClienteID AND V.MontoTotal > 5000
);

Subconsulta en la cláusula FROM (Tabla derivada):

SELECT Resumen.DepartamentoID, Resumen.PromSueldo
FROM (
    SELECT DepartamentoID, AVG(Salario) AS PromSueldo
    FROM Empleados
    GROUP BY DepartamentoID
) AS Resumen
WHERE Resumen.PromSueldo > 15000;

Subconsulta para actualizar registros condicionadamente:

UPDATE Empleados
SET Salario = Salario * 1.05
WHERE DepartamentoID = (
    SELECT DepartamentoID FROM Departamentos WHERE NombreDepartamento = 'Ventas'
);

2.6

Operadores Set (De Conjuntos)

Unen los resultados de dos o más consultas en una sola tabla de resultados. Las consultas deben tener el mismo número de columnas y tipos de datos compatibles.

5 Ejercicios Prácticos (Tema 2.6)

UNION (Combina y elimina duplicados automáticamente):

SELECT Correo FROM Clientes
UNION
SELECT Correo FROM Empleados;

UNION ALL (Combina conservando todos los duplicados):

SELECT Ciutopicad FROM Proveedores
UNION ALL
SELECT Ciutopicad FROM Clientes;

INTERSECT (Obtiene solo los elementos presentes en ambas consultas):

SELECT ClienteID FROM Clientes
INTERSECT
SELECT ClienteID FROM Ventas;

EXCEPT (Resta: elementos de la primera consulta que no están en la segunda):

SELECT ProductoID FROM Productos
EXCEPT
SELECT DISTINCT ProductoID FROM DetalleVentas;

Uso de ORDER BY al final de un operador Set:

SELECT Nombre, Correo, 'Cliente' AS Tipo FROM Clientes
UNION
SELECT Nombre, Correo, 'Empleado' AS Tipo FROM Empleados
ORDER BY Nombre ASC;

2.7

Vistas (Views)

Una vista es una tabla virtual basada en el resultado de una consulta SQL almacenada en la base de datos.

5 Ejercicios Prácticos (Tema 2.7)

Creación de una vista para simplificar Joins complejos:

CREATE VIEW vw_ResumenVentas AS
SELECT V.VentaID, C.Nombre AS Cliente, V.FechaVenta, V.MontoTotal
FROM Ventas V
INNER JOIN Clientes C ON V.ClienteID = C.ClienteID;

Consultar datos filtrados directamente desde la vista creada:

SELECT * FROM vw_ResumenVentas
WHERE MontoTotal > 10000;

Vista de seguridad para ocultar datos sensibles (ej. Salarios):

CREATE VIEW vw_DirectorioEmpleados AS
SELECT EmpleadoID, Nombre, Apellido, Cargo, Correo
FROM Empleados;

Modificar la definición de una vista con ALTER VIEW:

ALTER VIEW vw_DirectorioEmpleados AS
SELECT EmpleadoID, Nombre, Apellido, Cargo, Correo, Telefono
FROM Empleados;

Eliminar la vista del catálogo de la base de datos:

DROP VIEW vw_ResumenVentas;

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Olga Fortiz