Query en bases de datos SQL y NoSQL es uno de los elementos más importantes en el manejo de estas bases de datos relacionales y no relacionales, puesto que condicionan las dinámicas de consulta en el proceso de la gestión de los macrodatos. Esto permite una serie de funciones, como mover datos o actualizarlos de manera rápida a partir de los query.
Por tanto, comprender su funcionamiento es imprescindible si planeas convertirte en un experto del Big Data. En el transcurso de este post, te explicaremos cómo funciona Query SQL en bases de datos SQL y NoSQL como parte del mundo Big Data, por medio de las plataformas Postgres y MongoDB.
¿Qué es Query en bases de datos?
Dentro de las bases de datos, Query hace referencia a la repetición de datos que se encuentran almacenados. Por otra parte, Query también es el término de consulta que deriva en una SERP dentro de los buscadores. De esta manera, esta herramienta tiene como objetivo facilitar los resultados arrojados a una solicitud.
Query en bases de datos SQL y NoSQL es una técnica para obtener esos datos que se planea analizar. Por ejemplo, podrás pedir todos los datos del usuario y, además, podrás seleccionar la tabla o pedir una hoja específica donde se encuentren las direcciones.
Por otra parte, puedes consultar todos los récords o todos los rounds que coincidan con el identificador de un usuario. Inmediatamente, se te presentarán las coincidencias de búsqueda.
Ahora bien, supongamos que buscas realizar una Query SQL en una base de datos que, por diseño, es lenta, puesto que tiene muchos datos; aun así, solo se tardaría un par de segundos.
Esto puede suceder en tu aplicación, donde de repente las personas empiezan a entrar porque has agregado un feature nuevo. Debido a la cantidad de usuarios que están usando tu sistema, este se vuelve más lento. Este es un caso común y, como solución, se utiliza un caché. Si te preguntas dónde guarda esto en caché, la respuesta es en la memoria RAM, por lo que es muy rápido y sencillo.
Query en bases de datos SQL y NoSQL
Query en bases de datos SQL y NoSQL posee una serie de variantes y opciones de funciones según el interés con el que planeas desarrollar el análisis de datos. Sin embargo, podrás encontrar cambios en el desarrollo de sus funciones según sea una base de datos relacional o no relacional. Por ello, a través de algunos ejemplos, te mostraremos una comparación entre operaciones parecidas de Query en bases de datos SQL y NoSQL.
De esta manera, te ilustraremos cada una de las funciones (Simple Query, Query con Like, Query con >, Count, además de la creación de nuevas colecciones/tablas) a través de su realización en Postgres como SQL y MongoDB como NoSQL.
En primera instancia, para el query es necesario empezar por la realización de un setup en ambas bases de datos, como te mostramos a continuación:
Simple query
En primer lugar, podrás encontrar la simple query, lo que hace referencia a la consulta sin condiciones de determinado factor del query. En la siguiente imagen, notarás cómo funciona una simple query en bases de datos SQL y NoSQL:
Query con LIKE
Esta función de búsqueda consiste en seguir la nomenclatura de consulta por columna, operador y valor para la query en SQL. A continuación, te compartimos un ejemplo de cómo funciona su desarrollo en Postgres y MongoDB.
Query con > (greater than o mayor que)
Esta función radica en la comparación de dos valores, de manera que se establece si uno de los valores es mayor o menor que otro. Cuando se cumple la función >, se marca como Verdadero; si no es así y el segundo valor es mayor, entonces te arrojará un Falso.
Count en Postgres y MongoDB
Count cumple con la tarea de devolver el número de valores y filas desde una conjunto de valores y filas de los query en SQL. En el siguiente ejemplo, verás cómo funciona el Count como estrategia de Query en bases de datos SQL y NoSQL:
Nuevas colecciones/tablas
Por otra parte, alejado de los query en SQL, también podrás implementar nuevas colecciones/tablas en las plataformas de Postgres y Mongo. Ahora, te ilustramos cómo se consigue dicha función:
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En este post, te hemos enseñado cómo funciona Query SQL en bases de datos SQL y NoSQL, a través de una serie de ejemplos e imágenes que ilustran cómo se emplea cada una de ellas a partir de Postgres y MongoDB. No obstante, aún queda mucho por aprender sobre el manejo del Big Data en la actualidad, ya que cada vez se implementan muchas más herramientas, sistemas y lenguajes para su manejo.
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