02_sql

🗄️ SQL para Data Engineers

Esta carpeta contiene todo lo que necesitas saber sobre SQL aplicado a la Ingeniería de Datos.

💡 Nota importante: Este módulo usa PostgreSQL como sistema de base de datos, pero enseña SQL estándar que funciona en otros sistemas. Lee SQL vs PostgreSQL para entender las diferencias y por qué elegimos PostgreSQL.

🛠️ Herramientas recomendadas

Antes de empezar, necesitas una herramienta para ejecutar SQL. Te recomendamos:

• DBeaver - Cliente SQL universal, gratuito y potente (recomendado)
• Otras opciones - pgAdmin, TablePlus, DataGrip, VS Code extensions

💡 ¿No sabes cuál elegir? Lee la comparación de herramientas o ve directo con DBeaver, es la opción más completa y gratuita.

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📖 Contenido

📘 Estructura

• ✅ SQL vs PostgreSQL

  • ¿Cuál es la diferencia?
  • ¿Por qué usamos PostgreSQL?
  • SQL estándar vs extensiones PostgreSQL

• ✅ Herramientas SQL

  • DBeaver: Cliente Universal - Recomendado para empezar
    • Instalación y configuración paso a paso
    • Conectar a PostgreSQL
    • Editor SQL con autocompletado
    • Query Builder visual
    • Exportar datos
  • Otras Herramientas
    • pgAdmin (incluido en Docker)
    • TablePlus, DataGrip, VS Code extensions
    • Comparación y cuándo usar cada una

• ✅ SQL básico

  • SELECT, FROM, WHERE
  • JOINs básicos
  • Agregaciones (GROUP BY, HAVING)
  • Ordenamiento y límites
  • Funciones comunes

• ✅ SQL intermedio

  • Subconsultas y CTEs
  • Window functions
  • Manejo avanzado de fechas
  • Optimización básica

• ✅ SQL avanzado

  • Particionamiento
  • Índices avanzados
  • Funciones analíticas avanzadas
  • Patrones complejos

• ✅ Modelado Relacional

  • Normalización
  • Diseño de esquemas
  • Relaciones y claves
  • Data Warehouses

• ✅ Ejercicios

  • Ejercicios prácticos por nivel
  • Casos de uso reales
  • Soluciones comentadas

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🎯 Objetivo de esta sección

Al finalizar esta sección, deberías poder:

• Usar herramientas SQL (DBeaver, pgAdmin, etc.) para visualizar datos
• Escribir consultas SQL eficientes y mantenibles
• Generar queries con ayuda visual (Query Builder)
• Diseñar esquemas de bases de datos apropiados
• Optimizar queries para grandes volúmenes de datos
• Aplicar SQL en pipelines de datos

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📚 Flujo de aprendizaje recomendado

1. Configura tu entorno

   • Base de datos local: Sigue README-DOCKER.md para levantar PostgreSQL con Docker
   • Herramienta SQL: Instala y configura DBeaver (recomendado) o elige otra de Otras Herramientas
   • Conecta DBeaver a tu base de datos local siguiendo las instrucciones en README-DOCKER.md

2. Aprende SQL básico - Fundamentos con ayuda visual

   • Usa el editor SQL de DBeaver para practicar
   • Visualiza resultados directamente en DBeaver

3. Profundiza en SQL intermedio - Conceptos avanzados

   • Aprovecha el autocompletado y formateo de DBeaver

4. Explora SQL avanzado - Optimización y patrones complejos

   • Usa EXPLAIN en DBeaver para analizar rendimiento

5. Practica con Ejercicios - Usa DBeaver para visualizar resultados

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🚀 ¿Qué sigue?

Según el roadmap, después de dominar SQL:

👉 Siguiente etapa: 03_python (Etapa 2 del roadmap)

• Automatización y estructurar procesos
• Python para Data Engineering
• Manejo de archivos y Pandas

Después: 04_modelado_y_calidad (Etapa 3) para diseño de modelos analíticos y calidad de datos.

💡 Tip: Revisa el Roadmap completo para ver la ruta completa.

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🐳 Base de Datos Local con Docker

Para practicar SQL, puedes usar una base de datos PostgreSQL 15 local con Docker:

1. Asegúrate de tener el archivo .env en la raíz del proyecto:

   # Desde la raíz del proyecto (no desde 02_sql/)
   cp .env.example .env

   💡 Nota: El docker-compose.yml usa automáticamente el .env de la raíz del proyecto, no necesitas crear uno en 02_sql/.

2. Inicia la base de datos:

   cd 02_sql
   docker-compose up -d

3. Conecta tu herramienta SQL:

   • DBeaver (recomendado): Sigue las instrucciones en README-DOCKER.md - Opción 2: DBeaver
   • pgAdmin (web): Accede a http://localhost:5050 (ver README-DOCKER.md)
   • Otras herramientas: Consulta Otras Herramientas SQL para más opciones

Esto te dará:

• PostgreSQL 15 listo para usar
• Datos de ejemplo (usuarios, productos, ventas)
• Herramientas para trabajar: DBeaver, pgAdmin, o la que prefieras

💡 ¿Por qué PostgreSQL? Lee SQL vs PostgreSQL para entender por qué usamos PostgreSQL en este repositorio y cómo se relaciona con SQL estándar.

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💡 Tip

SQL es fundamental para Data Engineering. Dedica tiempo a practicar y entender los conceptos, no solo memorizar sintaxis.