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La base de datos SQL o base de datos relacional es una colección de tablas altamente estructuradas, en las que cada fila refleja una entidad de datos y cada columna define un campo de información específico. Las bases de datos relacionales se construyen utilizando el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para crear, almacenar, actualizar y recuperar datos. Por lo tanto, SQL es el lenguaje de programación subyacente para todos los sistemas de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) como MySQL, Oracle y Sybase, entre otros.
Estructura de la tabla de la base de datos SQL
El servidor de base de datos SQL almacena y organiza los datos en tablas. En RDBMS, las tablas son objetos de base de datos fundamentales diseñados lógicamente para recopilar datos en formato de filas y columnas. Mientras que las filas reflejan entidades, las columnas definen los atributos de cada entidad. Por ejemplo, en una tabla de datos de clientes, cada fila refleja un registro para un cliente específico y cada columna de la tabla contiene la información correspondiente del cliente, como el nombre y la dirección del cliente. Los siguientes son elementos clave de la tabla de la base de datos SQL:
- Columnas: cada columna contiene información de atributo específica y las propiedades de la columna definen el tipo de datos (por ejemplo, datos numéricos o textuales) y el rango que puede aceptar. Cada tabla tiene una clave principal para identificar de forma única una entidad. Una columna específica, por ejemplo, ID de cliente en una tabla de datos de clientes, puede ser la clave principal.
- Filas: los usuarios de la base de datos pueden agregar datos a cada fila y ejecutar consultas SQL para recuperar datos. Para la clave principal, cada fila tiene un valor único que también ayuda a superar los desafíos de duplicación de datos.
¿Cómo se utilizan las bases de datos SQL?
Las bases de datos SQL sirven como piedra angular para varias aplicaciones y servicios en todas las industrias. Las empresas confían en los servidores de bases de datos SQL para almacenar y recuperar datos, ya que facilita una amplia gama de capacidades operativas, incluido el procesamiento de transacciones, análisis e inteligencia comercial necesarios para administrar aplicaciones críticas para el negocio.
Las bases de datos relacionales contienen múltiples tablas con columnas relevantes (Atributo) y filas (Registro) junto con una clave principal única. Cuando el usuario ejecuta una consulta, actualiza o modifica los datos en la base de datos o recupera los resultados relevantes para consultas específicas después de verificar las restricciones.
Los usuarios pueden aprovechar las bases de datos SQL para obtener información significativa uniendo varias tablas para comprender mejor el contexto y las relaciones de datos. SQL se utiliza para ejecutar funciones básicas de gestión de datos y consultas complejas para transformar los datos sin procesar disponibles en información útil y contextual. Los usuarios de bases de datos pueden utilizar lenguajes SQL estándar, como el lenguaje de definición de datos (DDL) para crear estructuras de bases de datos y tablas, y el lenguaje de manipulación de datos (DML) para insertar, actualizar, eliminar y seleccionar datos dentro de las tablas.
Beneficios de usar la base de datos SQL
Las bases de datos relacionales ofrecen múltiples beneficios y son una opción de base de datos preferida para las empresas, tales como:
- Mayor flexibilidad: con SQL como lenguaje de programación estándar, las bases de datos relacionales aprovechan su DDL para modificar el esquema sin problemas en tiempo real. Permite a los usuarios de la base de datos agregar nuevas tablas y columnas, cambiar el nombre de las relaciones e implementar varios otros cambios en tiempo real sin detener ninguna operación de la base de datos.
- Mejor consistencia de datos: las bases de datos SQL mantienen la consistencia de los datos de manera efectiva entre las aplicaciones y las instancias del servidor de bases de datos SQL. Otros tipos de bases de datos luchan por mantener la coherencia en tiempo real para un gran volumen de datos. Las aplicaciones de misión crítica que procesan transacciones comerciales importantes se basan en bases de datos relacionales para mantener la coherencia de los datos.
- Redundancia mínima: RDBMS reduce la redundancia de datos al implementar la normalización. Con la normalización, los datos se organizan para eliminar anomalías relacionadas con la inserción, actualización y eliminación de datos.
- Optimización del rendimiento: con una variedad de funciones de valor agregado, las bases de datos relacionales garantizan la facilidad y la velocidad para realizar operaciones de base de datos. El uso mínimo de memoria, los costos de almacenamiento reducidos y la alta velocidad del procesador ayudan a acelerar el rendimiento de la base de datos para todas las aplicaciones.
- Facilidad de mantenimiento: las herramientas de automatización integradas dentro de los sistemas de bases de datos relacionales ayudan a optimizar la reparación, el control y el mantenimiento de las bases de datos SQL. Hace que sea más fácil para los administradores y técnicos de bases de datos mantener y actualizar la base de datos de forma proactiva. Además, el uso de herramientas externas para monitorear bases de datos SQL puede brindar la oportunidad de administrar la base de datos de manera personalizada para cada organización que utiliza bases de datos.
Métricas de rendimiento de la base de datos SQL
Para una supervisión eficiente del rendimiento de la base de datos y un ajuste fino del servidor de la base de datos SQL, un administrador de la base de datos debe realizar un seguimiento proactivo de las métricas de rendimiento clave. Las empresas pueden beneficiarse del aprovechamiento de las herramientas de análisis de bases de datos SQL para una gestión más eficaz del rendimiento de la base de datos. El seguimiento de las métricas ayuda a identificar posibles problemas y anomalías para iniciar una solución de problemas adecuada. Aquí está la lista de métricas clave para monitorear y evaluar si un servidor de base de datos SQL está funcionando bien:
- Utilización de la CPU: la métrica más común para evaluar el rendimiento de un servidor de base de datos SQL, ya que ayuda a analizar el uso de la memoria y determinar la sobrecarga del servidor en un momento determinado.
- Utilización del disco de la base de datos: medir el uso del disco de la base de datos es un componente esencial de la supervisión del rendimiento de la base de datos. Ayuda a rastrear el uso de recursos y configurar alarmas y notificaciones para una asignación de recursos ineficiente.
- Lecturas de página/Min.: evalúa la carga en la memoria del sistema midiendo el número de páginas leídas de la memoria por minuto. El análisis de esta métrica a lo largo del tiempo ayuda a identificar si hay problemas con la memoria del sistema.
- Proporción de aciertos de caché: mide la frecuencia con la que un servidor de base de datos SQL accede a páginas desde la caché. Una proporción de aciertos de caché más baja puede sugerir un cuello de botella en la memoria del sistema. Un factor esencial que afecta la tasa de aciertos de caché es la expectativa de vida de la página. La esperanza de vida larga de la página implica que la página permanece en la memoria durante mucho tiempo y da como resultado una mejor tasa de aciertos de caché.
- Conexiones de usuario: Mide el número de usuarios conectados a un servidor de base de datos. El análisis a largo plazo de esta métrica proporciona información sobre los patrones de carga de la memoria y determina rápidamente otros problemas relacionados.
- Tiempo medio de espera de bloqueo: el servidor de base de datos SQL gestiona varios usuarios en un momento determinado. Por lo tanto, puede reservar recursos para procesos específicos en varios intervalos y otros procesos pueden tener que esperar hasta que se liberen los recursos. Un valor más alto para esta métrica indica problemas de tiempo de carga; por lo tanto, se recomienda asegurarse de que el valor de esta métrica se mantenga más cerca de cero.
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