En este documento se resumen los conceptos clave sobre el uso de bases de datos de backend, su importancia en la gestión de datos y las mejores prácticas para su diseño.
Cuando una aplicación requiere manejar grandes volúmenes de datos, es fundamental contar con una solución más robusta que un simple archivo de configuración o un archivo de texto. Las bases de datos de backend son herramientas diseñadas para almacenar y recuperar información de manera eficiente. Sin embargo, para maximizar su rendimiento, es crucial que el diseño del esquema de datos sea adecuado.
Un esquema de base de datos mal diseñado puede llevar a problemas significativos, como tiempos de inicialización prolongados. A continuación, se presentan algunos puntos clave sobre la importancia del diseño de esquemas:
En un caso práctico, se desarrolló un sistema de seguridad y vigilancia que inicialmente utilizaba un esquema de base de datos ineficiente. Esto resultó en un tiempo de inicialización de 20 minutos, en comparación con un sistema embebido que tardaba solo una fracción de segundo. Este tipo de problemas puede ser embarazoso y costoso.
Para evitar problemas similares, se deben seguir ciertas mejores prácticas al diseñar bases de datos:
El diseño adecuado de bases de datos es esencial para el rendimiento y la eficiencia de las aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos. Con el uso de modelos de lenguajes de gran tamaño, los desarrolladores pueden no solo escribir el código necesario para gestionar bases de datos, sino también diseñar esquemas que sean eficientes, confiables y sólidos.
Este curso se enfocará en explorar estas prácticas y herramientas para mejorar el diseño y la gestión de bases de datos.
En esta lección, aprenderás a configurar un entorno de desarrollo sencillo para trabajar con bases de datos utilizando SQLite y SQLAlchemy en Python. Esta combinación es ideal para principiantes y se puede ejecutar tanto en Google Colab como en un entorno local.
Para comenzar, necesitas instalar SQLAlchemy. Puedes hacerlo ejecutando el siguiente comando en tu entorno de desarrollo:
pip install SQLAlchemy
Una vez instalado SQLAlchemy, puedes crear una base de datos de SQLite. A continuación se muestra un ejemplo de código para importar las bibliotecas necesarias y crear un motor de conexión:
from sqlalchemy import create_engine
# Crear un motor de conexión a la base de datos SQLite
engine = create_engine('sqlite:///ecommerce.db', echo=True)
echo=True: Permite ver las sentencias SQL generadas, útil para depuración.Para asegurarte de que la conexión a la base de datos está activa, puedes utilizar el siguiente código:
# Probar la conexión
with engine.connect() as connection:
result = connection.execute("SELECT 1")
print(result.fetchone())
Si no estás familiarizado con la configuración, puedes pedirle a un modelo de lenguaje (LLM) que te sugiera una configuración ligera. Un ejemplo de mensaje que puedes usar es:
Sugiere una configuración de Python ligera pero potente que utilice una base de datos basada en archivos para que pueda practicar el trabajo con bases de datos.
Al trabajar con bases de datos, es importante seguir algunas prácticas comunes: - Verificar la conexión ejecutando consultas SQL de ejemplo. - Revisar la documentación de SQLAlchemy y buscar en foros como Stack Overflow si encuentras problemas.
Una vez que hayas configurado tu base de datos y comprobado la conexión, estarás listo para avanzar a la siguiente lección, donde explorarás cómo utilizar un LLM para definir el esquema de tu base de datos. ¡Asegúrate de seguir los pasos y practicar con el código proporcionado!
Este documento resume los conceptos clave sobre el diseño e implementación de esquemas de bases de datos, específicamente en el contexto de una aplicación de comercio electrónico. Se abordan los pasos necesarios para crear un esquema, la colaboración entre equipos, y el uso de modelos de lenguaje (LLM) para facilitar el proceso.
Definición de cómo se utilizarán esos datos.
Creación de un Diagrama de Relaciones entre Entidades
Decisión sobre tablas, columnas y estrategia de indexación.
Implementación en un Sistema de Gestión de Bases de Datos
| Tabla | Atributos | Clave Primaria |
|---|---|---|
| Usuarios | id, nombre, email, contraseña | id |
| Productos | id, nombre, precio, stock | id |
| Pedidos | id, usuario_id, fecha | id |
| order_items | id, pedido_id, producto_id, cantidad | id |
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class Usuario(Base):
__tablename__ = 'usuarios'
id = Column(Integer, primary_key=True)
nombre = Column(String)
email = Column(String)
contraseña = Column(String)
class Producto(Base):
__tablename__ = 'productos'
id = Column(Integer, primary_key=True)
nombre = Column(String)
precio = Column(Integer)
stock = Column(Integer)
# Crear la base de datos
engine = create_engine('sqlite:///mi_base_de_datos.db')
Base.metadata.create_all(engine)
Una vez que las tablas están en su lugar, es necesario implementar las operaciones para: - Crear: Agregar nuevos registros. - Leer: Consultar datos existentes. - Actualizar: Modificar registros existentes. - Eliminar: Borrar registros.
El diseño de esquemas de bases de datos es un proceso crucial que puede beneficiarse enormemente del uso de LLM. Estos modelos pueden ayudar a acelerar la creación de prototipos funcionales y facilitar la implementación en producción. En el siguiente módulo, se explorará cómo trabajar con un LLM en la etapa de operaciones CRUD.
En este documento se resumen los conceptos y pasos necesarios para implementar las operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar y Eliminar) en una base de datos de comercio electrónico utilizando un modelo de lenguaje (LLM) como asistente de programación. Se abordarán las mejores prácticas y consideraciones de seguridad al trabajar con bases de datos.
CRUD son las cuatro operaciones básicas que se pueden realizar en una base de datos: - Crear: Agregar nuevos registros. - Leer: Consultar registros existentes. - Actualizar: Modificar registros existentes. - Eliminar: Borrar registros.
Para agregar un nuevo usuario a la tabla de usuarios, se puede utilizar el siguiente código generado por el LLM:
def add_user(name, email):
new_user = User(name=name, email=email)
session.add(new_user)
session.commit()
Para verificar que el usuario se ha agregado correctamente, se puede implementar una función de lectura:
def get_all_users():
return session.query(User).all()
Para actualizar la dirección de correo electrónico de un usuario, se puede utilizar el siguiente código:
def update_user_email(user_id, new_email):
user = session.query(User).filter(User.id == user_id).first()
if user:
user.email = new_email
session.commit()
Para eliminar un usuario de la base de datos, se puede implementar la siguiente función:
def delete_user(user_id):
user = session.query(User).filter(User.id == user_id).first()
if user:
session.delete(user)
session.commit()
add_user("John Doe", "john.doe@example.com")get_all_users()update_user_email(1, "john.new@example.com")delete_user(1)Es importante asegurarse de que el código no sea vulnerable a inyecciones SQL. Se recomienda utilizar un ORM (Object-Relational Mapping) para manejar las interacciones con la base de datos de manera segura.
Crea las operaciones CRUD para las siguientes tablas: - Productos - Pedidos - Artículos de pedido
Agrega datos de prueba y consulta esos datos para verificar que todo funcione correctamente.
Este documento proporciona una guía básica para implementar operaciones CRUD en una base de datos de comercio electrónico utilizando un LLM como asistente. Recuerda siempre considerar la seguridad y las mejores prácticas al trabajar con bases de datos.
En este documento se resumen las ideas y conceptos presentados en el video sobre la implementación de funciones CRUD utilizando SQLAlchemy y clases ORM. Se abordarán las mejores prácticas para asegurar la base de datos contra inyecciones SQL y se proporcionarán ejemplos de código para la manipulación de datos en una base de datos.
A continuación, se describen las tablas que se deben implementar y el código correspondiente para añadir datos a la base de datos.
| Tabla | Descripción |
|---|---|
| Productos | Almacena información sobre productos |
| Pedidos | Registra los pedidos realizados |
| Artículos de Pedido | Detalles de los artículos en cada pedido |
# Código para añadir usuarios
def add_user(session, user_data):
user = User(**user_data)
session.add(user)
session.commit()
# Código para añadir productos
def add_product(session, product_data):
product = Product(**product_data)
session.add(product)
session.commit()
# Código para añadir pedidos
def add_order(session, order_data):
order = Order(**order_data)
session.add(order)
session.commit()
Una vez que los datos han sido añadidos correctamente, se pueden realizar consultas para obtener información específica.
def get_orders_by_user(session, user_id):
return session.query(Order).filter(Order.user_id == user_id).all()
def get_order_items(session, order_id):
order = session.query(Order).filter(Order.id == order_id).first()
return order.items # Asumiendo que 'items' es una relación definida
def get_most_ordered_item(session):
result = session.query(OrderItem.item_id, func.count(OrderItem.id)).group_by(OrderItem.item_id).order_by(func.count(OrderItem.id).desc()).first()
return result # Devuelve el ID del artículo más pedido y la cantidad
La implementación de funciones CRUD utilizando SQLAlchemy y clases ORM no solo mejora la seguridad de la base de datos, sino que también simplifica el proceso de desarrollo. Se recomienda practicar la creación de consultas y la manipulación de datos para familiarizarse con estas herramientas. ¡Intenta resolver los desafíos propuestos y mejora tus habilidades en el manejo de bases de datos!
En este módulo, se explora cómo utilizar un modelo de lenguaje (LLM) para realizar consultas en una base de datos simple diseñada para un sitio de comercio electrónico. Se ha trabajado previamente en la creación de una base de datos SQLite utilizando SQLAlchemy, que incluye cuatro tablas: usuarios, productos, pedidos y artículos de pedido. A continuación, se presentan las ideas clave y ejemplos de consultas.
python
pedidos = session.query(Pedido).filter(Pedido.usuario_id == usuario_id).all()total_productos_vendidos = session.query( OrderItem.product_id, func.sum(OrderItem.cantidad).label('total_vendido') ).group_by(OrderItem.product_id).all() ```
func: Permite llamar a funciones SQL como count, max, lower, entre otras.| Función | Descripción |
|---|---|
count |
Cuenta el número de registros |
sum |
Suma los valores de una columna |
max |
Devuelve el valor máximo |
min |
Devuelve el valor mínimo |
avg |
Calcula el promedio |
Este resumen proporciona una guía sobre cómo utilizar un LLM para realizar consultas en una base de datos de comercio electrónico, destacando ejemplos prácticos y funciones útiles de SQLAlchemy.
Este documento resume las mejores prácticas para optimizar la estructura de bases de datos y las consultas SQL, basándose en una transcripción de un curso sobre el tema. Se abordan aspectos como la indexación, el almacenamiento en caché y la elección de tipos de datos.
Al comenzar a optimizar una base de datos, es recomendable formular preguntas generales para obtener información sobre las mejores prácticas. Por ejemplo: - ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para mejorar el rendimiento de esta base de datos?
La indexación es crucial para acelerar la recuperación de datos. Aquí hay algunos consejos sobre cómo proceder:
Para crear un índice en una tabla de productos, se puede usar el siguiente código SQL:
CREATE INDEX ix_products_name ON products(name);
Este índice mejorará la velocidad de búsqueda de productos por nombre.
El almacenamiento en caché de consultas puede reducir la carga de la base de datos al almacenar los resultados de consultas costosas.
dogpile.cache.library.from dogpile.cache import make_region
region = make_region().configure('dogpile.cache.memory', expiration_time=3600)
@region.cache_on_arguments()
def get_all_products():
# Lógica para obtener todos los productos
Este código almacena en caché los resultados de la función get_all_products durante 1 hora.
Es fundamental elegir correctamente los tipos de datos al diseñar la base de datos. Algunas recomendaciones incluyen: - Usar texto para cadenas: Asegúrate de que las columnas de texto sean del tipo adecuado. - Limitar la longitud de las cadenas: Siempre que sea posible, especifica la longitud máxima de las cadenas.
La optimización de bases de datos es un proceso continuo que requiere atención a los detalles en la indexación, el almacenamiento en caché y la elección de tipos de datos. Al seguir estas mejores prácticas, se puede mejorar significativamente el rendimiento de las bases de datos.
En el siguiente video, se abordarán los procesos de depuración de bases de datos, lo que permitirá avanzar en el ejercicio de esta semana.
En este módulo, hemos recorrido un camino significativo en el desarrollo de código relacionado con bases de datos. A continuación, se presentan los conceptos clave abordados, así como las mejores prácticas para manejar errores y depurar consultas SQL.
El módulo se centra en la creación de tablas, la implementación de la funcionalidad CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar) y la optimización del rendimiento del código. También se discute la inevitabilidad de los errores en el trabajo con bases de datos y cómo manejarlos de manera efectiva.
Un problema común es la incapacidad de conectarse a la base de datos. Para manejar este tipo de errores, se recomienda utilizar una cláusula try-catch en SQLAlchemy. A continuación se muestra un ejemplo básico:
try:
connection = engine.connect()
except OperationalError as e:
print(f"Error de conexión: {e}")
Al realizar operaciones CRUD, es posible que se encuentren errores como la inserción de entradas duplicadas. Para manejar estos errores, se puede utilizar el tipo IntegrityError de SQLAlchemy. Un ejemplo de código sería:
try:
# Intentar agregar un usuario
except IntegrityError as e:
print(f"Error de integridad: {e}")
El registro es una herramienta poderosa para depurar. Para habilitar el registro de consultas SQL, se puede utilizar el siguiente código:
import logging
logging.basicConfig(filename='sql_queries.log', level=logging.INFO)
Esto permite guardar los registros en un archivo, lo cual es útil en producción.
Los errores de transacción pueden dejar la base de datos en un estado incoherente. Para mitigarlos, se recomienda verificar si hay excepciones después de realizar una consulta y revertir la sesión si es necesario:
try:
# Realizar una consulta
session.commit()
except Exception as e:
session.rollback()
print(f"Error en la transacción: {e}")
Para consultas complejas, es útil entender el plan de ejecución. En SQLAlchemy, se puede utilizar la funcionalidad EXPLAIN. Un ejemplo de cómo hacerlo es:
query = session.query(User).filter(User.id == 1)
explain_query = session.execute(f"EXPLAIN {str(query)}")
print(explain_query.fetchall())
Este módulo ha proporcionado herramientas y técnicas para manejar errores y depurar consultas en bases de datos. Se ha enfatizado el uso de un modelo de lenguaje (LLM) para obtener asistencia en la escritura de código y la resolución de problemas. Ahora, los participantes están listos para realizar un ejercicio final que les permitirá aplicar lo aprendido.
En el siguiente video, se explicarán los detalles importantes del ejercicio final. Al completarlo, los participantes estarán preparados para avanzar al último módulo del curso, donde se explorarán patrones comunes de diseño de software.
Este resumen proporciona una visión clara de los conceptos y prácticas discutidos en el módulo, facilitando la comprensión y aplicación de los mismos en el desarrollo de bases de datos.
En este ejercicio calificado, se te proporcionará un notebook llamado SocialNetworkDB.ipynb, que contiene el código necesario para crear y poblar una base de datos para una red social simple. Esta red social incluye entidades como personas y clubes, y captura las relaciones de amistad y pertenencia entre ellas.
El objetivo de este ejercicio es que desarrolles código para realizar las siguientes tareas:
Encontrar miembros de un club: Dado un club en particular, deberás crear un código que encuentre a todos los miembros de ese club.
Encontrar amigos de una persona: Deberás crear un código que encuentre a todos los que una persona en particular considera sus amigos.
Encontrar amigos que consideran a una persona: Finalmente, deberás crear un código que, dado el nombre de una persona, encuentre a toda la gente que la considera su amiga.
A continuación, se detallan las actividades que debes realizar:
| Actividad | Descripción |
|---|---|
| 1 | Crear código para encontrar miembros de un club. |
| 2 | Crear código para encontrar amigos de una persona. |
| 3 | Crear código para encontrar amigos que consideran a una persona. |
Espero que disfrutes de esta actividad. Al finalizar, nos encontraremos en el próximo módulo, donde discutiremos el Patrón de Diseño. ¡Buena suerte!
En este ejercicio calificado, se te proporcionará un notebook llamado SocialNetworkDB.ipynb, que contiene el código necesario para crear y poblar una base de datos para una red social simple. Esta red social incluye entidades como personas y clubes, y captura las relaciones de amistad y pertenencia entre ellas.
El objetivo de este ejercicio es que desarrolles código para realizar las siguientes tareas:
Encontrar miembros de un club: Dado un club en particular, deberás crear un código que encuentre a todos los miembros de ese club.
Encontrar amigos de una persona: Deberás crear un código que encuentre a todos los que una persona en particular considera sus amigos.
Encontrar amigos que consideran a una persona: Finalmente, deberás crear un código que, dado el nombre de una persona, encuentre a toda la gente que la considera su amiga.
A continuación, se detallan las actividades que debes realizar:
| Actividad | Descripción |
|---|---|
| 1 | Crear código para encontrar miembros de un club. |
| 2 | Crear código para encontrar amigos de una persona. |
| 3 | Crear código para encontrar amigos que consideran a una persona. |
Espero que disfrutes de esta actividad. Al finalizar, nos encontraremos en el próximo módulo, donde discutiremos el Patrón de Diseño. ¡Buena suerte!