🗄️ SQL (Structured Query Language) Cheatsheet Completo 🗄️

SQL es el lenguaje estándar utilizado para comunicarse con y gestionar bases de datos relacionales (RDBMS) como MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, SQLite, entre otros. Permite almacenar, manipular, consultar y recuperar datos.

1. 🌟 Conceptos Clave

Base de Datos (Database): Una colección organizada de datos.
Tabla (Table): Estructura de datos que organiza la información en filas y columnas.
Columna (Column / Field): Una categoría específica de datos dentro de una tabla (ej. nombre, edad). Define el tipo de dato.
Fila (Row / Record): Una entrada individual de datos en una tabla.
Clave Primaria (Primary Key - PK): Una columna (o conjunto de columnas) que identifica de forma única cada fila en una tabla. ¡No puede contener valores nulos y debe ser única!
Clave Foránea (Foreign Key - FK): Una columna (o conjunto de columnas) en una tabla que hace referencia a la Clave Primaria de otra tabla. Establece la relación entre tablas.
Normalización: Proceso de organizar las columnas y tablas de una base de datos para minimizar la redundancia y mejorar la integridad de los datos.
Esquema (Schema): La estructura de una base de datos, incluyendo tablas, columnas, relaciones, índices, etc.

2. 🔤 Tipos de Datos Comunes

Los tipos de datos pueden variar ligeramente entre diferentes sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), pero estos son los más comunes:

Cadenas de Texto:
- VARCHAR(size): Cadena de longitud variable (ej. VARCHAR(255)).
- CHAR(size): Cadena de longitud fija (ej. CHAR(10)).
- TEXT / CLOB: Cadena de longitud muy larga.
Números:
- INT / INTEGER: Enteros.
- SMALLINT, BIGINT: Enteros más pequeños/grandes.
- DECIMAL(P, S) / NUMERIC(P, S): Número decimal exacto (P=precisión total, S=escala decimal).
- FLOAT, DOUBLE: Números de punto flotante (aproximados).
Fecha y Hora:
- DATE: Solo fecha (YYYY-MM-DD).
- TIME: Solo hora (HH:MI:SS).
- DATETIME / TIMESTAMP: Fecha y hora (YYYY-MM-DD HH:MI:SS).
Booleanos:
- BOOLEAN / BOOL (Algunos RDBMS usan TINYINT(1) o BIT).
Binarios / LOBs:
- BLOB / BYTEA: Datos binarios (imágenes, archivos).

3. 📝 DDL (Data Definition Language) - Definición de Estructura

Comandos para definir, modificar y eliminar la estructura de la base de datos y sus objetos.

3.1. `CREATE`

CREATE DATABASE: Crea una nueva base de datos.
```
CREATE DATABASE mi_base_de_datos;
```

CREATE TABLE: Crea una nueva tabla.

CREATE TABLE Usuarios (
    ID_Usuario INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- MySQL/SQLite
    -- ID_Usuario INT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY, -- PostgreSQL
    -- ID_Usuario INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), -- SQL Server
    Nombre VARCHAR(100) NOT NULL,
    Email VARCHAR(255) UNIQUE,
    FechaRegistro DATE DEFAULT CURRENT_DATE, -- O GETDATE() en SQL Server
    EsActivo BOOLEAN DEFAULT TRUE,
    CONSTRAINT CK_Edad CHECK (Edad &gt;= 18) -- Constraint de verificación
);

CREATE TABLE Pedidos (
    ID_Pedido INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    ID_Usuario INT NOT NULL,
    FechaPedido DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    Total DECIMAL(10, 2),
    CONSTRAINT FK_UsuarioPedido FOREIGN KEY (ID_Usuario) REFERENCES Usuarios(ID_Usuario)
        ON DELETE CASCADE -- Si el usuario se elimina, sus pedidos también
        ON UPDATE NO ACTION -- No hacer nada si el ID de usuario se actualiza
);

3.2. `ALTER`

ALTER TABLE: Modifica la estructura de una tabla existente.

Añadir una columna:

ALTER TABLE Usuarios
ADD COLUMN Telefono VARCHAR(20);

Eliminar una columna:

ALTER TABLE Usuarios
DROP COLUMN Telefono;

Modificar tipo de columna:

ALTER TABLE Usuarios
MODIFY COLUMN Nombre VARCHAR(150); -- Sintaxis varía (ej. ALTER COLUMN en SQL Server)

Añadir una clave foránea (después de crear las tablas):

ALTER TABLE Pedidos
ADD CONSTRAINT FK_Pedidos_Productos FOREIGN KEY (ID_Producto) REFERENCES Productos(ID_Producto);

3.3. `DROP`

DROP DATABASE: Elimina una base de datos. ¡CUIDADO!
```
DROP DATABASE mi_base_de_datos;
```
DROP TABLE: Elimina una tabla. ¡CUIDADO!
```
DROP TABLE Pedidos;
```

3.4. `TRUNCATE`

TRUNCATE TABLE: Elimina todas las filas de una tabla, pero mantiene la estructura. Es más rápido que DELETE sin WHERE y a menudo reinicia los contadores de ID. ¡No es transaccional en algunos SGBD!
```
TRUNCATE TABLE Usuarios;
```

4. 🗃️ DML (Data Manipulation Language) - Manipulación de Datos

Comandos para manipular los datos dentro de las tablas.

4.1. `INSERT`

INSERT INTO: Añade nuevas filas a una tabla.

Valores específicos para todas las columnas:

INSERT INTO Usuarios VALUES (1, 'Ana Pérez', 'ana@example.com', '2023-01-15', TRUE);

Columnas específicas:

INSERT INTO Usuarios (Nombre, Email) VALUES ('Luis García', 'luis@example.com');

Múltiples filas (MySQL/PostgreSQL):

INSERT INTO Productos (Nombre, Precio) VALUES
('Laptop', 1200.00),
('Mouse', 25.50),
('Teclado', 75.00);
```    *   `INSERT INTO ... SELECT`: Insertar datos desde otra tabla.
```sql
INSERT INTO UsuariosAntiguos (ID_Usuario, Nombre)
SELECT ID_Usuario, Nombre FROM Usuarios WHERE FechaRegistro &lt; '2022-01-01';

4.2. `UPDATE`

UPDATE ... SET ... WHERE: Modifica datos existentes en una o más filas. ¡Siempre usa WHERE o actualizarás todas las filas!

UPDATE Usuarios
SET Email = 'ana.perez@nuevo.com', EsActivo = FALSE
WHERE ID_Usuario = 1;

UPDATE Productos
SET Precio = Precio * 1.10 -- Aumenta el precio un 10%
WHERE Nombre LIKE '%Laptop%';

4.3. `DELETE`

DELETE FROM ... WHERE: Elimina filas de una tabla. ¡Siempre usa WHERE o eliminarás todas las filas!

DELETE FROM Usuarios
WHERE ID_Usuario = 2;

DELETE FROM Pedidos
WHERE FechaPedido &lt; '2023-01-01';

5. 🔍 DQL (Data Query Language) - Consulta de Datos

Comandos para recuperar datos de la base de datos. SELECT es el comando más utilizado.

5.1. `SELECT`

Seleccionar todas las columnas (*):
```
SELECT * FROM Usuarios;
```
Seleccionar columnas específicas:
```
SELECT Nombre, Email FROM Usuarios;
```

Alias de columna (AS):

SELECT Nombre AS NombreCompleto, Email AS CorreoElectronico FROM Usuarios;

Valores Distintos (DISTINCT):
```
SELECT DISTINCT Ciudad FROM Usuarios;
```

5.2. `WHERE` (Filtrado de Filas)

Filtra filas basándose en una condición.

SELECT * FROM Productos WHERE Precio > 100 AND EsActivo = TRUE;
SELECT Nombre, Email FROM Usuarios WHERE Nombre LIKE 'A%' OR Nombre LIKE 'B%';
SELECT * FROM Pedidos WHERE Total BETWEEN 50 AND 100;
SELECT * FROM Usuarios WHERE ID_Usuario IN (1, 3, 5);
SELECT * FROM Usuarios WHERE Telefono IS NULL;
SELECT * FROM Usuarios WHERE Telefono IS NOT NULL;

5.3. `ORDER BY` (Ordenación de Resultados)

Ordena las filas del resultado. Por defecto es ASC (ascendente). Usa DESC para descendente.
```
SELECT Nombre, Edad FROM Usuarios ORDER BY Edad DESC, Nombre ASC;
```

5.4. `LIMIT` / `OFFSET` (Paginación - MySQL/PostgreSQL/SQLite)

Limita el número de filas devueltas y/o especifica un desplazamiento.
```
SELECT * FROM Productos LIMIT 10; -- Primeros 10 productos
SELECT * FROM Productos LIMIT 10 OFFSET 20; -- 10 productos a partir del 20 (páginas 3)
```
- SQL Server/Oracle: Usa TOP (SQL Server) o ROWNUM (Oracle) o FETCH NEXT ... ROWS ONLY (SQL estándar).

5.5. `GROUP BY` (Agrupación de Filas)

Agrupa filas que tienen los mismos valores en columnas especificadas.

Usado con funciones de agregación.

SELECT Categoria, COUNT(*) AS TotalProductos, AVG(Precio) AS PrecioPromedio
FROM Productos
GROUP BY Categoria;

5.6. `HAVING` (Filtrado de Grupos)

Filtra los resultados de GROUP BY basándose en una condición de agregación. WHERE filtra filas, HAVING filtra grupos.

SELECT Categoria, COUNT(*) AS TotalProductos
FROM Productos
GROUP BY Categoria
HAVING COUNT(*) > 5 AND AVG(Precio) &lt; 500;

6. 🧮 Operadores Comunes en `WHERE`

Comparación: =, != (<>), <, >, <=, >=.
Lógicos: AND, OR, NOT.
Patrones: LIKE (con _ para un carácter, % para cero o más caracteres).
- 'A%': Empieza por A.
- '%man%': Contiene ‘man’.
- '_a%': Segunda letra es ‘a’.
Rangos: BETWEEN value1 AND value2.
Listas: IN (value1, value2, ...) / NOT IN (...).
Nulos: IS NULL / IS NOT NULL.

7. ➕ Funciones de Agregación

Operan sobre un conjunto de filas y devuelven un único valor.

COUNT(column) / COUNT(*): Número de filas.
- COUNT(DISTINCT column): Número de valores únicos.
SUM(column): Suma total de una columna numérica.
AVG(column): Promedio de una columna numérica.
MIN(column): Valor mínimo de una columna.
MAX(column): Valor máximo de una columna.

8. 🔄 JOINS (Combinación de Tablas)

Combina filas de dos o más tablas basándose en una columna relacionada.

INNER JOIN: Devuelve filas cuando hay al menos una coincidencia en ambas tablas. (La intersección).

SELECT U.Nombre, P.FechaPedido, P.Total
FROM Usuarios U
INNER JOIN Pedidos P ON U.ID_Usuario = P.ID_Usuario;

LEFT JOIN (o LEFT OUTER JOIN): Devuelve todas las filas de la tabla izquierda, y las filas coincidentes de la tabla derecha. Si no hay coincidencia, los valores de la derecha son NULL.
```
SELECT U.Nombre, P.ID_Pedido
FROM Usuarios U
LEFT JOIN Pedidos P ON U.ID_Usuario = P.ID_Usuario; -- Muestra usuarios que no han hecho pedidos (ID_Pedido será NULL)
```
RIGHT JOIN (o RIGHT OUTER JOIN): Similar a LEFT JOIN, pero devuelve todas las filas de la tabla derecha.
FULL JOIN (o FULL OUTER JOIN - no soportado en MySQL): Devuelve todas las filas cuando hay una coincidencia en cualquiera de las tablas (unión).
CROSS JOIN: Produce el producto cartesiano de las tablas (cada fila de la primera con cada fila de la segunda). ¡CUIDADO!

8.1. `UNION` / `UNION ALL`

Combina los resultados de dos o más sentencias SELECT. Las columnas seleccionadas deben tener tipos de datos similares y el mismo orden.

UNION: Elimina filas duplicadas.

UNION ALL: Incluye todas las filas, incluso duplicadas.

SELECT Nombre FROM Clientes
UNION
SELECT Nombre FROM Empleados;

9. 🪆 Subconsultas (Subqueries / Nested Queries)

Una consulta SELECT dentro de otra consulta.

-- Obtener usuarios que han realizado pedidos
SELECT Nombre FROM Usuarios
WHERE ID_Usuario IN (SELECT ID_Usuario FROM Pedidos);

-- Obtener el producto más caro
SELECT Nombre, Precio FROM Productos
WHERE Precio = (SELECT MAX(Precio) FROM Productos);

-- Subconsulta en el FROM (Derived Table / CTE)
SELECT T.Nombre, T.TotalProductos
FROM (
    SELECT Categoria AS Nombre, COUNT(*) AS TotalProductos
    FROM Productos GROUP BY Categoria
) AS T
WHERE T.TotalProductos > 5;

10. 🔑 DCL (Data Control Language) - Control de Acceso

Comandos para gestionar permisos de usuario.

GRANT: Otorga permisos a un usuario.

GRANT SELECT, INSERT ON Usuarios TO 'dev_user'@'localhost';
GRANT ALL PRIVILEGES ON mi_base_de_datos.* TO 'admin_user'@'%';

REVOKE: Revoca permisos a un usuario.

REVOKE DELETE ON Usuarios FROM 'dev_user'@'localhost';

11. 🔄 TCL (Transaction Control Language) - Control de Transacciones

Comandos para gestionar transacciones de base de datos. Una transacción es una secuencia de operaciones que se ejecutan como una única unidad lógica.

START TRANSACTION / BEGIN TRANSACTION: Inicia una nueva transacción.
COMMIT: Guarda permanentemente los cambios realizados en la transacción.
ROLLBACK: Deshace todos los cambios realizados en la transacción desde el último START TRANSACTION o COMMIT.

SAVEPOINT: Establece un punto de guardado dentro de una transacción al que se puede revertir.

START TRANSACTION;
INSERT INTO Cuentas (ID_Cuenta, Saldo) VALUES (1, 1000);
UPDATE Cuentas SET Saldo = Saldo - 100 WHERE ID_Cuenta = 1;
-- SAVEPOINT before_transfer;
-- UPDATE Cuentas SET Saldo = Saldo + 100 WHERE ID_Cuenta = 2;
-- ROLLBACK TO before_transfer;
COMMIT; -- Guarda los cambios de INSERT y UPDATE

Propiedades ACID: Las transacciones deben cumplir con Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad.

12. ⚡ Índices (Indexes)

Mejoran la velocidad de las operaciones de recuperación de datos en una base de datos.

CREATE INDEX: Crea un índice en una columna o columnas.

CREATE INDEX idx_usuarios_email ON Usuarios (Email);
CREATE UNIQUE INDEX uidx_productos_nombre ON Productos (Nombre); -- Índice único

DROP INDEX: Elimina un índice.

DROP INDEX idx_usuarios_email ON Usuarios; -- Sintaxis puede variar

13. 🖼️ Vistas (Views)

Una tabla virtual basada en el conjunto de resultados de una consulta SQL.

CREATE VIEW: Crea una vista.

CREATE VIEW ProductosActivos AS
SELECT ID_Producto, Nombre, Precio
FROM Productos
WHERE EsActivo = TRUE;

DROP VIEW: Elimina una vista.
```
DROP VIEW ProductosActivos;
```
Uso: Se consulta como una tabla normal: SELECT * FROM ProductosActivos;

14. 💡 Buenas Prácticas y Consejos

Siempre usa WHERE: Al usar UPDATE o DELETE, asegúrate de incluir una cláusula WHERE para evitar afectar datos no deseados.
Evita SELECT * en Producción: Selecciona solo las columnas que realmente necesitas. Mejora el rendimiento y el uso de la red.
Usa Alias: Utiliza alias para nombres de tablas y columnas en consultas complejas para mejorar la legibilidad.
Normalización de la Base de Datos: Diseña tu base de datos de forma normalizada para reducir la redundancia y mejorar la integridad.
Índices para Columnas Frecuentemente Consultadas: Crea índices en las columnas utilizadas en las cláusulas WHERE, JOIN y ORDER BY para acelerar las consultas.
Prepared Statements / Parámetros Vinculados: Utiliza prepared statements en el código de tu aplicación para protegerte de la inyección SQL y mejorar el rendimiento de consultas repetidas.
Transacciones para Operaciones Lógicas: Agrupa múltiples operaciones de DML en una transacción para asegurar la atomicidad y consistencia.
Manejo de Nulos: Entiende cómo NULL funciona en SQL (no es lo mismo que 0 o una cadena vacía). Usa IS NULL o IS NOT NULL.
Consistencia de Mayúsculas/Minúsculas: Sé consistente con la capitalización de palabras clave SQL (ej. SELECT vs select), aunque muchos RDBMS no distinguen entre mayúsculas y minúsculas en palabras clave, es una buena práctica para la legibilidad.

Este cheatsheet te proporciona una referencia completa y concisa de SQL, cubriendo sus conceptos esenciales, comandos DDL/DML/DQL/DCL/TCL, operadores, funciones, tipos de JOINs, subconsultas, e importantes buenas prácticas para gestionar y consultar bases de datos relacionales de manera efectiva.

🗄️ SQL (Structured Query Language) Cheatsheet Completo 🗄️

1. 🌟 Conceptos Clave

2. 🔤 Tipos de Datos Comunes

3. 📝 DDL (Data Definition Language) - Definición de Estructura

3.1. CREATE

3.2. ALTER

3.3. DROP

3.4. TRUNCATE

4. 🗃️ DML (Data Manipulation Language) - Manipulación de Datos

4.1. INSERT

4.2. UPDATE

4.3. DELETE