Funciones numéricas de agrupaciones SQL

Contenido del Bootcamp Dirigido por: | Última modificación: 12 de julio de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

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Las funciones numéricas de agrupaciones SQL son uno de los conjuntos de instrucciones más importantes para trabajar con bases de datos que necesiten operaciones matemáticas para poder desarrollarse. Así pues, para que puedas emplearlas en tus consultas y en la realización de databases, a continuación te listaremos las diferentes funciones numéricas de agrupaciones SQL.

Funciones numéricas de agrupaciones SQL

En el trabajo de bases de datos con SQL, hay funciones para cualquier tarea que requieras en desarrollo o consulta de programas con bases de datos. Uno de los conjuntos de funciones más empleados por los desarrolladores o expertos en análisis de datos son las funciones numéricas de agrupaciones, que resaltan entre esta multitud.

Por lo tanto, a continuación te mostraremos algunas de las funciones numéricas empleadas en un ejercicio práctico que realizamos en una de nuestras entregas del Bootcamp de Big Data, acerca de la serie animada de Los Simpson.

Vistas y ejercicio práctico

Esto lo haremos a partir de una vista creada, donde se comparan y se cuentan los campos relacionados con las tablas de familias y mascotas dentro de la bases de datos de la serie.

La vista preestablecida se ve de la siguiente manera:

/*CREATE VIEW VW_MASCOTAS AS
SELECT FAM.ID_FAMILIA, COUNT (*) TOTAL_MASCOTAS
FROM MASCOTAS MAS
INNER JOIN FAMILIAS FAM ON MAS.ID_FAMILIA = FAM.ID_FAMILIA
GROUP BY FAM.ID_FAMILIA; */

Una vez creada, vas a poder utilizar todas las funciones numéricas de agrupación a partir de la vista.

En primer lugar, una de las funciones numéricas de agrupación más utilizada es la de SUM, que se encarga de realizar una suma de la vista que establecimos hace un segundo. La sintaxis luciría de la siguiente forma:

SELECT SUM (TOTAL_MASCOTAS) TOTAL MASCOTAS
FROM VW_MASCOTAS
;

Por otro lado, la función de agrupación MIN es la sentencia que devolverá el valor más pequeño o mínimo que tienen las filas dentro de las columnas de la tabla. La forma de instanciar una instrucción con esta sentencia se muestra de la siguiente manera:

SELECT MIN (TOTAL_MASCOTAS) TOTAL MASCOTAS
FROM VW_MASCOTAS
;

De la misma manera, la función de agrupación MAX es la sentencia que devolverá el valor más alto o máximo que tienen las filas dentro de las columnas de la tabla. La forma de instanciar una instrucción con esta sentencia se establece de la siguiente forma:

SELECT MAX (TOTAL_MASCOTAS) TOTAL MASCOTAS
FROM VW_MASCOTAS
;

Por otro lado, la sentencia AVG se utiliza para obtener el promedio de los valores de una columna que la consulta que se realice, en este caso, el de la vista de las mascotas. Para utilizar esta sentencia, solo tendrás que reproducir el siguiente ejemplo:

SELECT AVG (TOTAL_MASCOTAS) TOTAL MASCOTAS
FROM VW_MASCOTAS
;

Por otro parte, la sentencia COUNT es la encargada de contar el número de filas que comprenden valores que no sean nulos. Para su uso, puedes seguir este ejemplo de la vista de mascotas:

SELECT COUNT (TOTAL_MASCOTAS) TOTAL MASCOTAS
FROM VW_MASCOTAS
;

Cuando quieres obtener la desviación del estándar para un conjunto de números, puedes utilizar la sentencia de STDDEV, como lo puedes ver aquí:

SELECT STDDEV(TOTAL_MASCOTAS) TOTAL MASCOTAS
FROM VW_MASCOTAS
;

Por último, para obtener la variación para un conjunto de números o, en este caso, de una vista, puedes utilizar la sentencia de VARIANCE, como te mostramos a continuación:

SELECT VARIANCE (TOTAL_MASCOTAS) TOTAL MASCOTAS
FROM VW_MASCOTAS
;

Si te ha gustado este artículo y, además, has aprendido las funciones numéricas de agrupaciones SQL para reproducirlas en tus consultas de bases de datos, ¡enhorabuena! Este es un conocimiento importante para seguir con tu camino de aprendizaje. Así pues, para continuar, te recomendamos visitar nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp. ¡Súmate y no dejes de aprender!

Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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