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MySQL Ya desde CERO MySQL
MySQL Ya desde CERO.
El tutorial está pensado para que pueda ser desarrollado por una persona que conoce muy poco de
programación. El objetivo de este sitio es poder aprender MySQL en formasencilla viendo un concepto
teórico, luego algunos ejercicios resueltos y por último y lo más importante efectuar una serie de ejercicios.
Puede desarrollar los ejercicios en el sitio, probarlos y ver los resultados. Un conocimiento profundo de
MySQL nos facilitará el desarrollo de páginas dinámicas con PHP que acceden a una base de datos MySQL.
1 - Introducción.
2 - show databases
3 - Creación de una tabla y mostrar sus campos (create table- show tables - describe - drop table)
4 - Carga de registros a una tabla y su recuperación (insert into - select)
5 - Típos de datos básicos de un campo de una tabla.
6 - Recuperación de algunos campos (select)
7 - Recuperación de registros específicos (select- where)
8 - Operadores Relacionales = <> < <= > >=
9 - Borrado de registros de una tabla (delete)
10 - Modificación de registros de una tabla (update)
11 - Clave primaria.
12 - Campo entero con autoincremento.
13 - Comando truncate table.
14 - Valores null.
15 - Valores numéricos sin signo (unsigned)
16 - Tipos de datos
17 - Tipos de datos (texto)
18 - Tipos de datos (numéricos)
19 - Tipos de datos (fechas y horas)
20 - Valores por defecto.
21 - Valores inválidos.
22 - Atributo default en una columna de una tabla.
23 - Atributo zerofill en una columna de una tabla.
24 - Columnas calculadas.
25 - Funciones para el manejo de cadenas.
26 - Funciones matemáticas.
27 - Funciones para el uso de fecha y hora.
28 - Cláusula order by del select.
29 - Operadores Lógicos (and - or - not)
30 - Otros operadores relacionales (between - in)
31 - Búsqueda de patrones (like y not like)
32 - Búsqueda de patrones (regexp)
33 - Contar registros (count)
34 - Funciones de agrupamiento (count- max - min - sum - avg)
35 - Agrupar registros (group by)
36 - Selección de un grupo de registros (having)
37 - Registros duplicados (distinct)
38 - Alias
39 - Clave primaria compuesta.
40 - Indice de una tabla.
41 - Indice de tipo primary.
42 - Indice común (index)
43 - Indice único (unique)
44 - Borrar indice (drop index)
45 - Creación de índices a tablas existentes (create index)

46 - Cláusula limit del comando select.
47 - Recuperación de registros en forma aleatoria(rand)
48 - Remplazar registros (replace)
49 - Agregar campos a una tabla (alter table - add)
50 - Eliminar campos de una tabla (alter table - drop)
51 - Modificar campos de una tabla (alter table- modify)
52 - Cambiar el nombre de un campo de una tabla (alter table- change)
53 - Agregar y eliminar la clave primaria (alter table)
54 - Agregar índices(alter table - add index)
55 - Borrado de índices (alter table - drop index)
56 - renombrar tablas (alter table - rename - rename table)
57 - Tipo de dato enum.
58 - Tipo de dato set.
59 - Tipos de datos blob y text.
60 - Funciones de control de flujo (if)
61 - Funciones de control deflujo (case)
62 - Varias tablas (join)
63 - Clave foránea.
64 - Varias tablas (left join)
65 - Varias tablas (right join)
66 - Varias tablas (cross join)
67 - Varias tablas (natural join)
68 - Varias tablas (inner join - straight join)
69 - join, group by y funciones de agrupamiento.
70 - join con más de dos tablas.
71 - Función de control if con varias tablas.
72 - Variables de usuario.
73 - Crear tabla a partir de otra (create - insert)
74 - Crear tabla a partir de otras (create - insert - join)
75 - Insertar datos en una tabla buscando un valor en otra (insert- select)
76 - Insertar registros con valores de otra tabla (insert- select)
77 - Insertar registros con valores de otra tabla (insert- select - join)
78 - Actualizar datos con valores de otra tabla (update)
79 - Actualización en cascada (update- join)
80 - Borrar registros consultando otras tablas (delete- join)
81 - Borrar registros buscando coincidencias en otras tablas (delete- join)
82 - Borrar registros en cascada (delete- join)
83 - Chequear y reparar tablas (check- repair)
84 - Encriptación de datos (encode- decode)
1 - Introducción.
SQL, Structure Query Language (Lenguaje de Consulta Estructurado) es un lenguaje de programacion
para trabajar con base de datos relacionales como MySQL, Oracle, etc.
MySQL es un interpretador de SQL, es un servidor de base de datos.
MySQL permite crear base de datos y tablas, insertar datos, modificarlos, eliminarlos, ordenarlos, hacer
consultas y realizar muchas operaciones, etc., resumiendo: administrar bases de datos.
Ingresando instrucciones en la linea de comandos o embebidas en un lenguaje como PHP nos
comunicamos con el servidor. Cada sentencia debe acabar con punto y coma (;).
La sensibilidad a mayúsculas y minúsculas, es decir, si hace diferencia entre ellas, depende del sistema
operativo, Windows no es sensible, pero Linux si. Por ejemplo Windows interpreta igualmente las
siguientes sentencias:
create database administracion;
Create DataBase administracion;

Pero Linux interpretará como un error la segunda.
Se recomienda usar siempre minúsculas. Es más el sitio mysqlya.com.ar está instalado sobre un servidor
Linux por lo que todos los ejercicios deberán respetarse mayúsculas y minúsculas.
2 - show databases
Una base de datos es un conjunto de tablas.
Una base de datos tiene un nombre con el cual accederemos a ella.
Vamos a trabajar en una base de datos ya creada en el sitio mysqlya.com.ar, llamada "administracion".
Para que el servidor nos muestre las bases de datos existentes, se lo solicitamosenviando la instrucción:
show databases;
Nos mostrará los nombres de las bases de datos, debe aparecer en este sitio "administracion".
3 - Creación de una tabla y mostrar sus campos (create table - show tables - describe -
drop table)
Una base de datos almacena sus datos en tablas.
Una tabla es una estructura de datos que organiza los datos en columnas y filas; cada columna es un
campo (o atributo) y cada fila, un registro. La intersección de una columna con una fila, contiene un dato
específico, un solo valor.
Cada registro contiene un dato por cada columna de la tabla.
Cada campo (columna) debe tener un nombre. El nombre del campo hace referencia a la información
que almacenará.
Cada campo (columna) también debe definir el tipo de dato que almacenará.
nombre clave
MarioPerez Marito
MariaGarcia Mary
DiegoRodriguez z8080
Gráficamente acá tenemos la tabla usuarios, que contiene dos campos llamados:nombre y clave. Luego
tenemos tres registros almacenados en esta tabla, el primero almacena en el camponombre el valor
"MarioPerez" y en el campo clave "Marito", y así sucesivamente con los otros dos registros.
Las tablas forman parte de una base de datos.
Nosotros trabajaremos con la base de datos llamada "administracion", que ya hemos creado en el
servidor mysqlya.com.ar.
Para ver las tablas existentes en una base de datos tipeamos:
show tables;
Deben aparecer todas las tablas que han creado los visitantes al sitio mysqlya.com.ar
Al crear una tabla debemos resolver qué campos (columnas) tendrá y que tipode datos almacenarán
cada uno de ellos, es decir, su estructura.
La tabla debe ser definida con un nombre que la identifique y con el cual accederemos a ella.
Creamos una tabla llamada "usuarios", tipeamos:
create table usuarios (
nombre varchar(30),
clave varchar(10)
);
Si intentamos crear una tabla con un nombre ya existente (existe otra tabla con ese nombre), mostrará
un mensaje de error indicando que la acción no se realizó porque ya existe una tabla con el mismo nombre.
Para ver las tablas existentes en una base de datos tipeamos nuevamente:
show tables;
Ahora aparece "usuarios" entre otras que ya pueden estar creadas.

Cuando se crea una tabla debemos indicar su nombre y definir sus campos con su tipo de dato. En esta
tabla "usuarios" definimos 2 campos:
- nombre: que contendrá una cadena de hasta 30 caracteres de longitud,
que almacenará el nombre de usuario y
- clave: otra cadena de caracteres de 10 de longitud, que guardará la clave
de cada usuario.
Cada usuario ocupará un registro deesta tabla, con su respectivo nombre y clave.
Para ver la estructura de una tabla usamos el comando "describe" junto al nombre de la tabla:
describe usuarios;
Aparece lo siguiente:
Field Type Null
nombre varchar(30) YES
clave varchar(10) YES
Esta es la estructura de la tabla "usuarios"; nos muestra cada campo, su tipo, lo que ocupa en bytes y
otros datos como la aceptación de valores nulos etc, que veremos más adelante en detalle.
Para eliminar una tabla usamos "drop table". Tipeamos:
drop table usuarios;
Si tipeamos nuevamente:
drop table usuarios;
Aparece un mensaje de error, indicando que no existe, ya que intentamos borrar una tabla inexistente.
Para evitar este mensaje podemos tipear:
drop table if exists usuarios;
En la sentencia precedente especificamos que elimine la tabla "usuarios" si existe.
4 - Carga de registros a una tabla y su recuperación (insert into - select)
Un registro es una fila de la tabla que contiene los datos propiamente dichos. Cada registro tiene un
dato por cada columna.
Recordemos como crear la tabla "usuarios":
nombre varchar(30),
clave varchar(10)
);
Al ingresar los datos de cada registro debe tenerse en cuenta la cantidad y el orden de los campos.
Ahora vamos a agregar un registro a la tabla:
insert into usuarios (nombre, clave) values ('MarioPerez','Marito');
Usamos "insert into". Especificamos los nombres de los campos entre paréntesis y separados por comas
y luego los valores para cada campo, también entre paréntesis y separados por comas.
La tabla usuarios ahora la podemos graficar de la siguiente forma:
nombre clave
MarioPerez Marito
Es importante ingresar los valores en el mismo orden en que se nombran los campos, si ingresamos los
datos en otro orden, no aparece unmensaje de error y los datos se guardan de modo incorrecto.
Note que los datos ingresados, como corresponden a campos de cadenas de caracteres se colocan entre
comillas simples. Las comillas simples son OBLIGATORIAS.
Para ver los registros de una tabla usamos "select":
select nombre,clave from usuarios;
Aparece un registro.

El comando "select" recupera los registros de una tabla. Luego del comando select indicamos los
nombres de los campos a rescatar.
5 - Típos de datos básicos de un campo de una tabla.
Ya explicamos que al crear una tabla debemos resolver qué campos (columnas) tendrá y que tipo de
datos almacenará cada uno de ellos, es decir, su estructura. Estos son algunos tipos de datos básicos:
- varchar: se usa para almacenar cadenas de caracteres. Una cadena es una secuencia de caracteres. Se
coloca entre comillas (simples): 'Hola'. El tipo "varchar" define una cadena de longitud variable en la cual
determinamos el máximo de caracteres. Puede guardar hasta 255 caracteres. Para almacenar cadenas de
hasta 30 caracteres, definimos un campo de tipo varchar(30).
Si asignamos una cadena de caracteres de mayor longitud que la definida, la cadena se corta. Por
ejemplo, si definimos un campo de tipo varchar(10) y le asignamos la cadena 'Buenas tardes', se
almacenará 'Buenas tar' ajustándose a la longitud de 10 caracteres.
- integer: se usa para guardar valores numéricos enteros, de-2000000000 a 2000000000 aprox.
Definimos campos de este tipo cuando queremos representar, por ejemplo, cantidades.
- float: se usa para almacenar valores numéricos decimales. Se utiliza como separador el punto (.).
Definimos campos de este tipo para precios, por ejemplo.
Antes de crear una tabla debemos pensar en sus campos y optar por el tipo de dato adecuado para cada
uno de ellos. Por ejemplo, si en un campo almacenaremos números enteros, el tipo "float" sería una mala
elección; si vamos a guardar precios, el tipo "float" es correcto, no así "integer" que no tiene decimales.
11 - Clave primaria.
Una clave primaria es un campo (o varios) que identifica 1 solo registro (fila) en una tabla.
Para un valor del campo clave existe solamente 1 registro. Los valores no se repiten ni pueden ser nulos.
Veamos un ejemplo, si tenemos una tabla con datos de personas, el número de documento puede
establecerse como clave primaria, es un valor que no se repite; puede haber personas con igual apellido y
nombre, incluso el mismo domicilio (padre e hijo por ejemplo), pero su documento será siempre distinto.
Si tenemos la tabla "usuarios", el nombre de cada usuario puede establecerse como clave primaria, es
un valor que no se repite; puede haber usuarios con igual clave, pero su nombre de usuario será siempre
distinto.
Establecemos que un campo sea clave primaria al momento de creación de la tabla:
nombre varchar(20),
clave varchar(10),
primary key(nombre)
);
Para definir un campo como clave primaria agregamos "primary key" luego de la definición de todos los
campos y entre paréntesis colocamos el nombre del campoque queremos como clave.
Si visualizamos la estructura de la tabla con "describe" vemos que el campo "nombre" es clave primaria
y no acepta valores nulos(más adelante explicaremos esto detalladamente).
Ingresamos algunos registros:
insert into usuarios (n ombre, clave)
values ('Leonardo','payaso');
insert into usuarios (nombre, clave)
values ('MarioPerez','Marito');
values ('Marcelo','River');

values ('Gustavo','River');
Si intentamos ingresar un valor para el campo clave que ya existe, aparece un mensaje de error
indicando que el registro no se cargó pues el dato clave existe. Esto sucede porque los campos definidos
como clave primaria no pueden repetirse.
Ingresamos un registro con un nombre de usuario repetido, por ejemplo:
values ('Gustavo','Boca');
Una tabla sólo puede tener una clave primaria. Cualquier campo (de cualquier tipo) puede ser clave
primaria, debe cumplir como requisito, que sus valores no se repitan.
Al establecer una clave primaria estamos indexando la tabla, es decir, creando un índice para dicha
tabla; a este tema lo veremos más adelante.
12 - Campo entero con autoincremento.
Un campo de tipo entero puede tener otro atributo extra 'auto_increment'. Los valores de un campo
'auto_increment', se inician en 1 y se incrementan en 1 automáticamente.
Se utiliza generalmente en campos correspondientes a códigos de identificación para generar valores
únicos para cada nuevo registro que se inserta.
Sólo puede haber un campo "auto_increment" y debe ser clave primaria (o estar indexado).
Para establecer que un campo autoincremente sus valores automáticamente, éste debe ser entero
(integer) y debe ser clave primaria:
create table libros(
codigo int auto_increment,
titulo varchar(20),
autor varchar(30),
editorial varchar(15),
primary key (codigo)
);
Para definir un campo autoincrementable colocamos "auto_increment" luego de la definición del campo
al crear la tabla.
Hasta ahora, al ingresar registros, colocamos el nombre de todos los campos antes de los valores; es
posible ingresar valores para algunos de los campos de la tabla, pero recuerde que al ingresar los valores
debemos tener en cuenta los campos que detallamos y el orden en que lo hacemos.
Cuando un campo tiene el atributo "auto_increment" no es necesario ingresar valor para él, porque se
inserta automáticamente tomando el último valor como referencia, o 1 si es el primero.
Para ingresar registros omitimos el campo definido como "auto_increment", por ejemplo:
insert into libros (titulo,autor,editorial)
values('El aleph','Borges','Planeta');
Este primer registro ingresado guardará el valor 1 en el campo correspondiente al código.
Si continuamos ingresando registros, el código (dato que no ingresamos) se cargará automáticamente
siguiendo la secuencia de autoincremento.
Un campo "auto_increment" funciona correctamente sólo cuando contiene únicamente valores
positivos. Más adelante explicaremos cómo definir uncampo con sólo valores positivos.
Está permitido ingresar el valor correspondiente al campo "auto_increment", por ejemplo:
insert into libros (codigo,titulo,autor,editorial)
values(6,'Martin Fierro','Jose Hernandez','Paidos');
Pero debemos tener cuidado con la inserción de un dato en campos "auto_increment". Debemos tener
en cuenta que:
- si el valor está repetido aparecerá un mensaje de error y el registro no
se ingresará.
- si el valor dado saltea la secuencia, lo toma igualmente y en las
siguientes inserciones, continuará la secuencia tomando el valor más alto.

- si el valor ingresado es 0, no lo toma y guarda el registro continuando la
secuencia.
- si el valor ingresado es negativo (y el campo no está definido para
aceptar sólo valores positivos), lo ingresa.
Para que este atributo funcione correctamente, el campo debe contener solamente valores positivos;
más adelante trataremos este tema.
13 - Comando truncate table.
Aprendimos que para borrar todos los registro de una tabla se usa "delete" sin condición "where".
También podemos eliminar todos los registros de una tabla con "truncate table". Por ejemplo,
queremos vaciar la tabla "libros", usamos:
truncate table libros;
La sentencia "truncate table" vacía la tabla (elimina todos los registros) y vuelve a crear la tabla con la
misma estructura.
La diferencia con "drop table" es que esta sentencia borra la tabla, "truncate table" la vacía.
La diferencia con "delete" es la velocidad, es más rápido "truncate table" que "delete" (se nota cuando
la cantidad de registros es muy grande) ya que éste borra los registros uno a uno.
Otra diferencia es la siguiente: cuando la tabla tiene un campo "auto_increment", si borramos todos los
registros con "delete" y luego ingresamos un registro, al cargarse el valor en el campo autoincrementable,
continúa con la secuencia teniendo en cuenta el valor mayor que se había guardado; si usamos "truncate
table" para borrar todos los registros, al ingresar otra vez un registro, la secuencia del campo
autoincrementable vuelve ainiciarse en 1.
Por ejemplo, tenemos la tabla "libros" con el campo "codigo" definido "auto_increment", y el valor más
alto de ese campo es "5", si borramos todos los registros con "delete" y luego ingresamos un registro sin
valor de código, se guardará el valor "6"; si en cambio, vaciamos la tabla con "truncate table", al ingresar un
nuevo registro sin valor para el código, iniciará la secuencia en 1 nuevamente.
14 - Valores null.
Analizaremos la estructura de una tabla que vemos al utilizar el comando"describe". Tomamos como
ejemplo la tabla "libros":
Field Type Null Key Default Extra _
codigo int(11) 7 b.. NO PRI auto_increment
titulo varchar(20) 11 b.. YES (NULL)
autor varchar(30) 11 b.. YES (NULL)
editorial varchar(15) 11 b.. YES (NULL)
precio float 5 b.. YES (NULL)
La primera columna indica el tipo de dato de cada campo.
La segunda columna "Null" especifica si el campo permite valores nulos; vemos que en el campo
"codigo", aparece "NO" y en las demás "YES", esto significa queel primer campo no acepta valores nulos
(porque es clave primaria) y los otros si los permiten.
La tercera columna "Key", muestra los campos que son clave primaria; en el campo "codigo" aparece
"PRI" (es clave primaria) y los otros están vacíos, porque noson clave primaria.
La cuarta columna "Default", muestra los valores por defecto, esto es, los valores que MySQL ingresa
cuando omitimos un dato o colocamos un valor inválido; para todos los campos, excepto para el que es
clave primaria, el valor por defecto es "null".
La quinta columna "Extra", muestra algunos atributos extra de los campos; el campo "codigo" es
"auto_increment".
Vamos a explicar los valores nulos.
"null' significa "dato desconocido" o "valor inexistente". No es lo mismo que un valor 0, una cadena
vacía o una cadena literal "null".
A veces, puede desconocerse o no existir el dato correspondiente a algún campo de un registro. En
estos casos decimos que el campo puede contener valores nulos. Por ejemplo, en nuestra tabla de libros,

podemos tener valores nulos en el campo "precio" porque es posible que para algunos libros no le hayamos
establecido el precio para la venta.
En contraposición, tenemos campos que no pueden estar vacíos jamás, por ejemplo, los campos que
identifican cada registro, como los códigos de identificación, que son clave primaria.
Por defecto, es decir, si no lo aclaramos en la creación de la tabla, los campos permiten valores nulos.
Imaginemos que ingresamos los datos de un libro, para el cual aún no hemos definido el precio:
insert into libros (titulo,autor,editorial,precio)
values ('El aleph','Borges','Planeta',null);
Note que el valor "null" no es una cadena de caracteres, no se coloca entre comillas.
Si un campo acepta valores nulos, podemos ingresar "null" cuando noconocemos el valor.
Los campos establecidos como clave primaria no aceptan valores nulos. Nuestro campo clave primaria,
está definido "auto_increment"; si intentamos ingresar el valor "null" para este campo, no lo tomará y
seguirá la secuencia de incremento.
El campo "titulo", no debería aceptar valores nulos, para establecer este atributo debemos crear la tabla
con la siguiente sentencia:
codigo int auto_increment,
titulo varchar(20) not null
autor varchar(30),
editorial varch ar(15),
precio float,
);
Entonces, para que un campo no permita valores nulos debemos especificarlo luego de definir el campo,
agregando "not null". Por defecto, los campos permiten valores nulos, pero podemos especificarlo
igualmente agregando "null".
Explicamos que "null" no es lo mismo que una cadena vacía o un valor 0 (cero).
Para recuperar los registros que contengan el valor "null" en el campo "precio" no podemos utilizar los
operadores relacionales vistos anteriormente: = (igual) y <> (distinto); debemos utilizar los operadores "is
null" (es igual a null) y "is not null" (no es null):
select * from libros
where precio is null;
La sentencia anterior tendrá una salida diferente a la siguiente:
where precio=0;
Con la primera sentencia veremos los libros cuyo precio es igual a "null" (desconocido); con la segunda,
los libros cuyo precio es 0.
Igualmente para campos de tipo cadena, las siguientes sentencias "select" no retornan los mismos
registros:
select * from libros where editorial is null;
select * from libros where editorial='';
Con la primera sentencia veremos los libros cuya editorial es igual a "null", con la segunda, los libros
cuya editorial guarda una cadena vacía.
15 - Valores numéricos sin signo (unsigned)
Hemos visto algunos atributos extra para los campos.
Los campos de tipo entero pueden tener el atributo "auto_increment", que incrementa
automáticamente el valor del campo en 1.
Los campos de cualquier tipo aceptan el atributo "null" y "not null" con lo cual permiten o no valores
nulos.
Otro atributo que permiten los campos de tipo numérico es "unsigned".

El atributo "unsigned" (sin signo) permite sólo valores positivos.
Si necesitamos almacenar edades, por ejemplo, nunca guardaremos valores negativos, entonces sería
adecuado definir un campo "edad" de tipo entero sin signo:
edad integer unsigned;
Si necesitamos almacenar el precio de los libros, definimos un campo de tipo "float unsigned" porque
jamás guardaremos un valor negativo.
Hemos aprendido que al crear una tabla, es importante elegir el tipo de dato adecuado, el más preciso,
según el caso. Si un campo almacenará sólo valores positivos, es útil definir dicho campo con este atributo.
En los tipos enteros, "unsigned" duplica el rango, es decir, el tipo "integer" permite valores de -
2000000000 a 2000000000 aprox., si se define "integer unsigned" el rango va de 0 a 4000000000 aprox.
Los tipos de coma flotante (float por ejemplo) también aceptan el atributo "unsigned", pero el valor del
límite superior del rango se mantiene.
16 - Tipos de datos
Ya explicamos que al crear una tabla debemos elegir la estructura adecuada, esto es, definir los campos
y sus tipos más precisos, según el caso. Por ejemplo, si un campo numérico almacenará solamente valores
enteros positivos el tipo "integer" con el atributo "unsigned" es más adecuado que, por ejemplo un "float".
Hasta ahora hemos visto 3 tipos de datos: varchar, integer (con y sin signo) y float (con y sin signo). Hay
más tipos, incluso, subtipos.
Los valores que podemos guardar son:
a) TEXTO: Para almacenar texto usamos cadenas de caracteres. Las cadenas se colocan entre
comillas simples. Podemos almacenar dígitos con los que no se realizan operaciones
matemáticas, por ejemplo, códigos de identificación, números de documentos, números
telefónicos. Tenemos los siguientes tipos: varchar, char y text.
b) NUMEROS: Existe variedad de tipos numéricos para representar enteros, negativos, decimales.
Para almacenar valores enteros, por ejemplo, en campos que hacen referencia a cantidades,
precios, etc., usamos el tipo integer. Para almacenar valores con decimales utilizamos: float o
decimal.
c) FECHAS Y HORAS: para guardar fechas y horas dispone de varios tipos: date (fecha), datetime
(fecha y hora), time (hora), year (año) y timestamp.
d) OTROS TIPOS: enum y set representan una enumeración y un conjunto respectivamente. Lo
veremos más adelante.
Otro valor que podemos almacenar es el valor "null". El valor 'null' significa ͞valor desconocido͟ o "dato
inexistente", ya lo estudiamos. No es lo mismo que 0 ouna cadena vacía.
17 - Tipos de datos (texto)
Ya explicamos que al crear una tabla debemos elegir la estructura adecuada, esto es, definir los campos
y sus tipos más precisos, según el caso.
Hasta ahora hemos visto 3 tipos de datos: varchar, integer (cony sin signo) y float (con y sin signo). Hay
más tipos, incluso, subtipos.
Para almacenar TEXTO usamos cadenas de caracteres. Las cadenas se colocan entre comillas simples.
Podemos almacenar dígitos con los que no se realizan operaciones matemáticas, por ejemplo, códigos de
identificación, números de documentos, números telefónicos. Tenemos los siguientes tipos:
1) varchar(x): define una cadena de caracteres de longitud variable en la cual determinamos el
máximo de caracteres con el argumento "x" que va entre paréntesis. Su rango va de 1 a 255
caracteres. Un varchar(10) ocupa 11 bytes, pues en uno de ellos almacena la longitud de la
cadena. Ocupa un byte más que la cantidad definida.
2) char(x): define una cadena de longitud fija, su rango es de 1 a 255 caracteres.Si la cadena
ingresada es menor a la longitud definida (por ejemplo cargamos 'Juan' en un char(10)),
almacena espacios en blanco a la derecha, tales espacios se eliminan al recuperarse el dato. Un
char(10) ocupa 10 bytes, pues al ser fija su longitud, nonecesita ese byte adicional donde

guardar la longitud. Por ello, si la longitud es invariable, es conveniente utilizar el tipo char; caso
contrario, el tipo varchar.
Ocupa tantos bytes como se definen con el argumento "x". Si ingresa un argumento mayor alpermitido
(255) aparece un mensaje indicando que no se permite y sugiriendo que use "blob" o "text". Si omite el
argumento, coloca 1 por defecto.
3) blob o text: bloques de datos de 60000 caracteres de longitud aprox. No lo veremos por ahora.
Para los tipos que almacenan cadenas, si asignamos una cadena de caracteres de mayor longitud que la
permitida o definida, la cadena se corta. Por ejemplo, si definimos un campo de tipo varchar(10) y le
asignamos la cadena 'Buenas tardes', se almacenará 'Buenas tar' ajustándose a la longitud de 10.
Es importante elegir el tipo de dato adecuado según el caso, el más preciso. Por ejemplo, si vamos a
almacenar un caracter, conviene usar char(1), que ocupa 1 byte y no varchar(1), que ocupa 2 bytes.
Tipo Bytes de almacenamien to
char(x) x
varchar(x) x+1
18 - Tipos de datos (numéricos)
Hasta ahora hemos visto 2 tipos de datos para almacenar valores numéricos: integer (con y sin signo) y
float (con y sin signo). Existe variedad de tipos numéricos para representar enteros, negativos, decimales.
Para almacenar valores enteros, por ejemplo, en campos que hacen referencia a cantidades, precios,
etc., usamos:
1) integer(x) o int(x): su rango es de -2000000000 a 2000000000 aprox. El tipo "int unsigned" va de 0 a
4000000000. El tipo "integer" tiene subtipos:
- mediumint(x): va de ʹ8000000 a 8000000 aprox. Sin signo va de 0 a 16000000 aprox.
- smallint(x): va de ʹ30000 a 30000 aprox., sin signo, de 0 a 60000 aprox.
- tinyint(x): define un valor entero pequeño, cuyo rango es de-128 a 127. El tipo sin signo va
de 0 a 255.
- bool o boolean: sinónimos de tinyint(1). Un valor cero se considera falso, los valores
distintos de cero, verdadero.
- bigint(x): es un entero largo. Va de ʹ9000000000000000000 a 9000000000000000000
aprox. Sin signo es de 0 a 10000000000000000000.
Para almacenar valores con decimales utilizamos:
2) float (t,d): número de coma flotante. Su rango es de-3.4e+38 a ʹ1.1e-38 (9 cifras).
3) decimal o numeric (t,d): el primer argumento indica el total de dígitos y el segundo, la cantidad de
decimales. El rango depende de los argumentos, también los bytes que ocupa. Si queremos
almacenar valores entre 0.00 y 99.99 debemos definir el campo como tipo "decimal (4,2)". Si no se
indica el valor del segundo argumento, por defecto es 0. Para los tipos "float" y "decimal" se utiliza
el punto como separador de decimales.
Todos los tipos enteros pueden tener el atributo "unsigned", esto permite sólo valores positivos y
duplica el rango. Los tipos de coma flotante también aceptan el atributo "unsigned", pero el valor del límite
superior del rango no se modifica.
Es importante elegir el tipo de dato adecuado según el caso, el más preciso. Por ejemplo, si un campo
numérico almacenará valores positivos menores a 10000, el tipo "int" no es el más adecuado, porque su
rango va de -2000000000 a 2000000000 aprox., conviene el tipo "smallint unsigned", cuyo rango va de 0 a
60000 aprox. De esta manera usamos el menor espacio de almacenamiento posible.
Tipo Bytes de almacenamiento
tinyint 1
smallint 2
mediumint 3
int 4
bigint 8
float 4
decimal(t,d) t+2 si d>0, t+1 si d=0 y d+2 si t<d

19 - Tipos de datos (fechas y horas)
Para guardar fechas y horas dispone de varios tipos:
1) date: representa una fecha con formato "YYYY-MM-DD". El rango va de "1000-01-01" a "9999-
12-31".
2) datetime: almacena fecha y hora, su formato es "YYYY-MM-DD HH:MM:SS". El rango es de
"1000-01-01 00:00:00" a "9999-12-31 23:59:59".
3) time: una hora. Su formato es "HH:MM:SS". El rango va de "-838:59:59" a "838:59:59".
4) year(2) y year(4): un año. Su formato es "YYYY" o "YY". Permite valores desde 1901 a 2155 (en
formato de 4 dígitos) y desde 1970 a 2069 (en formato de 2 dígitos).
Si ingresamos los valores como cadenas, un valor entre "00" y "69" es convertido a valores "year" en el
rango de 2000 a 2069; si el valor está entre "70" y "99", se convierten a valores "year" en el rango 1970 a
1999.
Si ingresamos un valor numérico 0, se convierte en "0000"; entre 1 y 69, se convierte a valores "year"
entre 2001 a 2069; entre 70 y 99, es convertido a valores "year" de 1970 a 1999.
Para almacenar valores de tipo fecha se permiten como separadores "/", "-" y ".".
Si ingresamos '06-12-31' (año de 2 dígitos), lo toma como '2006-12-31'.
Si ingresamos '2006-2-1' (mes y día de 1 dígito), lo toma como '2006-02-01'.
Si ingresamos '20061231' (cadena sin separador), lo toma como '2006-12-31'.
Si ingresamos 20061231 (numérico), lo toma como '2006-12-31'.
Si ingresamos '20061231153021' (cadena sin separadores), lo toma como '2006-12-31 15:30:21'.
Si ingresamos '200612311530' (cadena sin separadores con un dato faltante) no lo reconoce como
fechahora y almacena ceros.
Si ingresamos '2006123' (cadena sin separadores con un dato faltante) no lo reconoce como fecha y
almacena ceros.
Si ingresamos '2006-12-31 11:30:21' (valor date time) en un campo 'date', toma sólo la parte de la fecha,
la hora se corta, se guarda '2006-12-31'.
Es importante elegir el tipo de dato adecuado según el caso, el más preciso. Por ejemplo, si sólo
necesitamos registrar un año (sin día ni mes), el tipo adecuadoes "year" y no "date".
Tipo Bytes de almacenamiento
date 3
datetime 8
time 3
year 1
20 - Valores por defecto.
Hemos visto los valores por defecto de los distintos tipos de datos. Ahora que conocemos más tipos de
datos, vamos a ampliar la información referente a ellos y a repasar los conocidos.
Para campos de cualquier tipo no declarados "not null" el valor por defecto es "null" (excepto para tipos
"timestamp" que no trataremos aquí).
Para campos declarados "not null", el valor por defecto depende del tipo de dato. Para cadenas de
caracteres el valor por defecto es una cadena vacía. Para valores numéricos el valor por defecto es 0; en
caso de ser "auto_increment" es el valor mayor existente+1 comenzando en 1. Para campos de tipo fecha y
hora, el valor por defecto es 0 (por ejemplo, en un campo "date" es "0000-00-00").
Para todos los tipos, excepto "blob", "text" y "auto_increment" se pueden explicitar valores por defecto
con la cláusula "default"; tema que veremos más adelante.
Un valor por defecto se inserta cuando no está presente al ingresar un registro y en algunos casos en
que el dato ingresado es inválido.
Los campos para los cuales no se ingresaron valores tomarán los valores por defecto según el tipo de
dato del campo, en el campo "codigo" ingresaráel siguiente valor de la secuencia porque es
"auto_increment"; en el campo "titulo", ingresará una cadena vacía porque es "varchar not null"; en el
campo "editorial" almacenará "null", porque no está definido "not null"; en el campo "precio" guardará
"null" porque es el valor por defecto de los campos no definidos como "not null" y en el campo "cantidad"
ingresará 0 porque es el valor por defecto de los campos numéricos que no admiten valores nulos.

Tipo Valor por defecto Cláusula"default"
caracter not null cadena vacía permite
numerico not null 0 permite
fecha not null 0000-00-00 permite
hora not null 00:00:00 permite
auto_increment siguiente de la sec., empieza en 1 no permite
carac.,numer.,fecha,hora null null permite
21 - Valores inválidos.
Hemos visto los valores por defecto de los distintos tipos de datos.
Un valor por defecto se inserta cuando no está presente al ingresar un registro y en algunos casos en
que el dato ingresado es inválido.
Un valor es inválido por tener un tipo de dato incorrecto para el campo o por estar fuera de rango.
Veamos los distintos tipos de datos inválidos.
Para campos de tipo caracter:
-valor numérico: si en un campo definido de tipo caracter ingresamos un valor numérico, lo convierte
automáticamente a cadena. Por ejemplo, si guardamos 234 en un varchar, almacena '234'.
-mayor longitud: si intentamos guardar una cadena de caracteres mayor a la longitud definida, la cadena
se corta guardando sólo la cantidad de caracteres que quepa.Por ejemplo, si definimos un campo de tipo
varchar(10) y le asignamos la cadena 'Buenas tardes', se almacenará 'Buenas tar' ajustándose a la longitud
de 10.
Para campos numéricos:
cadenas: si en un campo numérico ingresamos una cadena, lo pasa por alto y coloca 0. Por
ejemplo, si en un campo de tipo integer guardamos 'abc', almacenará 0.
valores fuera de rango: si en un campo numérico intentamos guardar un valor fuera de rango, se
almacena el valor límite del rango más cercano (menor o mayor). Por ejemplo, si definimos un
campo 'tinyint' (cuyo rango va de -128 a 127) e intentamos guardar el valor 200, se almacenará
127, es decir el máximo permitido del rango; si intentamos guardar-200, se guardará -128, el
mínimo permitido por el rango. Otro ejemplo, si intentamos guardar el valor 1000.00 en un
campo definido como decimal(5,2) guardará 999.99 que es el mayor del rango.
valores incorrectos: si cargamos en un campo definido de tipo decimal un valor con más
decimales que los permitidos en la definición, el valor es redondeado al más cercano. Por
ejemplo, si cargamos en un campo definido como decimal(4,2) el valor 22.229, se guardará
22.23, si cargamos 22.221 se guardará 22.22.
Para campos definidos auto_increment el tratamiento es el siguiente:
Pasa por alto los valores fuera del rango, 0 en caso de no ser unsigned y todos los menores a 1
en caso de ser unsigned.
Si ingresamos un valor fuera de rango continúa la secuencia.
Si ingresamos un valor existente, aparece un mensaje de error indicando que el valorya existe.
Para campos de fecha y hora:
valores incorrectos: si intentamos almacenar un valor que MySql no reconoce como fecha (sea
fuera de rango o un valor inválido), convierte el valor en ceros (según el tipo y formato). Por
ejemplo, si intentamos guardar '20/07/2006' en un campo definido de tipo date, se almacena
'0000-00-00'. Si intentamos guardar '20/07/2006 15:30' en un campo definido de tipo
datetime, se almacena '0000-00-00 00:00:00'. Si intentamos almacenar un valor inválido en un
campo de tipo time, se guarda ceros. Para time, si intentamos cargar un valor fuera de
rango, se guarda el menor o mayor valor permitido (según sea uno u otro el más cercano).
Para campos de cualquier tipo:
valor null: si un campo está definido not null e intentamos ingresar null, aparece un
mensaje de error y la sentencia no se ejecuta.
Los valores inválidos para otros tipos de campos lo trataremos más adelante.
RESUMEN:
Tipo Valor inválido Resultado _
caracter null/ not null 123 '123'
caracter null/ not null mayor longitud se corta
caracter not null null error

numérico null/ not null '123' 0
numérico null/ not null fuera de rango límite más cercano
numérico not null null error
numérico decimal null/ not null más decimales que los definidosredondea al más cercano
num. auto_incr. c/signo null/not null 0 siguiente de la secuencia
num. auto_incr. s/signo null/not null todos los menores a 1 siguiente de la secuencia
num. auto_incr. c/s signo null null siguiente de la secuencia
num. auto_incr. c/s signo null/not null valor existente error
fecha fuera de rango 0000-00-00
fecha '20-07-2006' (otro orden) 0000-00-00
hora fuera de rango límite más cercano
fecha y hora not null null error
22 - Atributo default en una columna de una tabla.
Si al insertar registros no se especifica un valor para un campo, se inserta su valor por defecto implícito
según el tipo de dato del campo. Por ejemplo:
insert into libros (titulo,autor,editorial,precio,cantidad)
values('Java en 10 minutos','Juan Pereyra','Paidos',25.7,100);
Como no ingresamos valor para el campo codigo, MySQL insertará el valor por defecto, como codigo
es un campo auto_increment, el valor por defecto es el siguiente de la secuencia.
Si omitimos el valor correspondiente al autor:
insert into libros (titulo,editorial,precio,cantidad)
values('Java en 10 minutos','Paidos',25.7,200);
MySQL insertará null, porque el valor por defecto de un campo (de cualquier tipo) que acepta valores
nulos, es null.
Lo mismo sucede si no ingresamos el valor del precio:
insert into libros (titulo,autor,editorial,cantidad)
values('Java en 10 minutos','Juan Pereyra',Paidos',150);
MySQL insertará el valor null porque el valor por defecto de un campo (de cualquier tipo) que acepta
valores nulos, es null.
Si omitimos el valor correspondiente al título:
insert into libros (autor,editorial,precio,cantidad)
values ('Borges','Paidos',25.7,200);
MySQL guardará una cadena vacía, ya que éste es el valor por defecto de un campo de tipo cadena
definido como not null (no acepta valores nulos).
Si omitimos el valor correspondiente a la cantidad:
insert into libros (titulo,autor,editorial,precio)
values('Alicia a traves del espejo','Lewis Carroll','Emece',34.5);
el valor que se almacenará será 0, porque el campo precio es de tipo numérico not null y el valor por
defecto de los tipos numéricos que no aceptan valores nulos es 0.
Podemos establecer valores por defecto para los campos cuando creamos la tabla. Para ello utilizamos
default al definir el campo. Por ejemplo, queremos que el valor por defecto del campo precio sea 1.11 y
el valor por defecto del campo autor sea Desconocido:
codigo int unsigned auto_increment,
titulo varchar(40) not null,
autor varchar(30) default 'Desconocido',
precio decimal(5,2) unsigned default 1.11,
cantidad int unsigned not null,
);
Si al ingresar un nuevo registro omitimos los valores para el campo autor y precio,MySQL insertará
los valores por defecto definidos con la palabra clave default:

insert into libros (titulo,editorial,cantidad)
values('Java en 10 minutos','Paidos',200);
MySQL insertará el registro con el siguiente valor de la secuencia en codigo,con el título, editorial y
cantidad ingresados, en autor colocará Desconocido y en precio 1.11.
Entonces, si al definir el campo explicitamos un valor mediante la cláusula default, ése será el valor
por defecto; sino insertará el valor por defectoimplícito según el tipo de dato del campo.
Los campos definidos auto_increment no pueden explicitar un valor con default, tampoco los de
tipo blob y text.
Los valores por defecto implícitos son los siguientes:
para campos de cualquier tipo que admiten valores nulos, el valor por defecto null;
para campos que no admiten valores nulos, es decir, definidos not null, el valor por defecto
depende del tipo de dato:
para campos numéricos no declarados auto_increment: 0;
para campos numéricos definidos auto_increment: el valor siguiente de la secuencia,
comenzando en 1;
para los tipos cadena: cadena vacía.
Ahora al visualizar la estructura de la tabla con describe podemos entender un poco más lo que
informa cada columna:
describe libros;
Field contiene el nombre del campo; Type, el tipo de dato; NULL indica si el campo admite valores
nulos; Key indica si el campo está indexado (lo veremos más adelante); Default muestra el valor por
defecto del campo y Extra muestra información adicional respecto al campo, por ejemplo, aquí indica que
codigo está definido auto_increment.
También se puede utilizar default para dar el valor por defecto a los campos en sentencias insert,
por ejemplo:
insert into libros (titulo,autor,precio,cantidad )
values ('El gato con botas',default,default,100);
Select *
From tabla
Where date_format(campo_tipo_date,'%Y')='2005'
Saludos!
-----Mensaje original -----
De: Leonardo Aguilar F [mailto:laguilar@ stripped]
Enviado el: Martes, 15 de Noviembre de 2005 11:22 a.m.
Para: mysql-es@stripped
Asunto: Consulta por año sobre campos tipo date
23 - Atributo zerofill en una columna de una tabla.
Cualquier campo numérico puede tener otro atributo extra zerofill.
zerofill rellena con ceros los espacios disponibles a la izquierda.
Por ejemplo, creamos la tabla libros, definiendo los campos codigo y cantidad con el atributo
zerofill:

codigo int(6) zerofill auto_increment,
autor varchar(30),
precio decimal(5,2) unsigned,
cantidad smallint zerofill,
);
Note que especificamos el tamaño del tipo int entre paréntesis para que muestre por la izquierda
ceros, cuando los valores son inferiores alindicado; dicho parámetro no restringe el rango de valores que
se pueden almacenar ni el número de digitos.
Al ingresar un valor de código con menos cifras que las especificadas (6), aparecerán ceros a la izquierda
rellenando los espacios; por ejemplo, si ingresamos 33, aparecerá 000033. Al ingresar un valor para el
campo cantidad, sucederá lo mismo.
Si especificamos zerofill a un campo numérico, se coloca automáticamente el atributo unsigned.
Cualquier valor negativo ingresado en un campo definido zerofill es un valor inválido.
24 - Columnas calculadas.
Es posible obtener salidas en las cuales una columna sea el resultado de un cálculo y no un campo de
una tabla.
Si queremos ver los títulos, precio y cantidad de cada libro escribimos la siguiente sentencia:
select titulo,precio,cantidad
from libros;
Si queremos saber el monto total en dinero de un título podemos multiplicar el precio por la cantidad
por cada título, pero también podemos hacer que MySQL realice el cálculo y lo incluya en unacolumna
extra en la salida:
select titulo, precio,cantidad,precio*cantidad
from libros;
Si queremos saber el precio de cada libro con un 10% de descuento podemos incluir en la sentencia los
siguientes cálculos:
select titulo, precio,precio*0.1,precio -(precio*0.1)
from libros;
25 - Funciones para el manejo de cadenas.
RECUERDE que NO debe haber espacios entre un nombre de función y los paréntesis porque MySQL
puede confundir una llamada a una función con una referencia a una tabla o campo que tengael mismo
nombre de una función.
MySQL tiene algunas funciones para trabajar con cadenas de caracteres. Estas son algunas:
ord(caracter): Retorna el código ASCII para el caracter enviado como argumento. Ejemplo:
select ord('A');
retorna 65.
char(x,..): retorna una cadena con los caracteres en código ASCII de los enteros enviados como
argumentos. Ejemplo:
select char(65,66,67);
retorna ABC.
concat(cadena1,cadena2,...): devuelve la cadena resultado de concatenar los argumentos.
Ejemplo:
select concat('Hola,',' ','como esta?');

retorna Hola, como esta?.
concat_ws(separador,cadena1,cadena2,...): ws son las iniciales de with separator. El primer
argumento especifica el separador que utiliza para los demás argumentos; el separador se
agrega entre las cadenas a concatenar. Ejemplo:
select concat_ws(' -','Juan','Pedro','Luis');
retorna Juan-Pedro-Luis.
find_in_set(cadena,lista de cadenas): devuelve un valor entre de 0 a n (correspondiente a la
posición), si la cadena envidada como primer argumento está presente en la lista de cadenas
enviadas como segundo argumento. La lista de cadenas enviada como segundo argumento es
una cadena formada por subcadenas separadas por comas. Devuelve 0 si no encuentra
cadena en la lista de cadenas. Ejemplo:
select find_in_set('hola','como esta,hola,buen dia');
retorna 2, porque la cadena hola se encuentra en la lista de cadenas, en la posición 2.
length(cadena): retorna la longitud de la cadena enviada como argumento. Ejemplo:
select length('Hola');
devuelve 4.
locate(subcadena,cadena): retorna la posición de la primera ocurrencia de la subcadena en la
cadena enviadas como argumentos. Devuelve 0 si la subcadena no se encuentra en la cadena.
Ejemplo:
select locale('o','como le va');
retorna 2.
position(subcadena in cadena): funciona como locate(). Devuelve 0 si la subcadena no se
encuentra en la cadena. Ejemplo:
select position('o' in 'como le va');
retorna 2.
locate(subcadena,cadena,posicioninicial): retorna la posición de la primera ocurrenciade la
subcadena enviada como primer argumentos en la cadena enviada como segundo argumento,
empezando en la posición enviada como tercer argumento. Devuelve 0 si la subcadena no se
encuentra en la cadena. Ejemplos:
select locate('ar','Margarita',1);
retorna 1.
select locate('ar','Margarita',3);
retorna 5.
instr(cadena,subcadena): retorna la posición de la primera ocurrencia de la subcadena enviada
como segundo argumento en la cadena enviada como primer argumento. Ejemplo:
select instr('como le va','om ');
devuelve 2.
lpad(cadena,longitud,cadenarelleno): retorna la cadena enviada como primer argumento,
rellenada por la izquierda con la cadena enviada como tercer argumento hasta que la cadena
retornada tenga la longitud especificada como segundo argumento. Si la cadena es más larga, la
corta. Ejemplo:
select lpad('hola',10,'0');
retorna 000000hola.
rpad(cadena,longitud,cadenarelleno): igual que lpad excepto que rellena por la derecha.
left(cadena,longitud): retorna la cantidad (longitud) de caracteresde la cadena comenzando
desde la inquierda, primer caracter. Ejemplo:

select left('buenos dias',8);
retorna buenos d.
right(cadena,longitud): retorna la cantidad (longitud) de caracteres de la cadena comenzando
desde la derecha, último caracter. Ejemplo:
select right('buenos dias',8);
retorna nos dias.
substring(cadena,posicion,longitud): retorna una subcadena de tantos caracteres de longitud
como especifica en tercer argumento, de la cadena enviada como primer argumento,
empezando desde la posición especificada en el segundo argumento. Ejemplo:
select substring('Buenas tardes',3,5);
retorna enas.
substring(cadena from posicion for longitud): variante de substring(cadena,posicion,longitud).
Ejemplo:
select substring('Buenas tardes' from 3 for 5) ;
mid(cadena,posicion,longitud): igual que substring(cadena,posicion,longitud). Ejemplo:
select mid('Buenas tardes' from 3 for 5);
retorna enas.
substring(cadena,posicion): retorna la subcadena de la cadena enviada como argumento,
empezando desde la posición indicada por el segundo argumento. Ejemplo:
select substring('Margarita',4);
retorna garita.
substring(cadena from posicion): variante de substring(cadena,posicion). Ejemplo:
select substring('Margarita' from 4);
retorna garita.
substring_index(cadena,delimitador,ocurrencia): retorna la subcadena de la cadena enviada
como argumento antes o después de la ocurrencia de la cadena enviada como delimitador. Si
ocurrencia es positiva, retorna la subcadena anterior al delimitador (comienza desde la
izquierda); si ocurrencia es negativa, retorna la subcadena posterior al delimitador (comienza
desde la derecha). Ejemplo:
select substring_index( 'margarita','ar',2);
retorna marg, todo lo anterior a la segunda ocurrencia de ar.
select substring_index( 'margarita','ar', -2);
retorna garita, todo lo posterior a la segunda ocurrencia de ar.
ltrim(cadena): retorna la cadena con los espacios de la izquierda eliminados. Ejemplo:
select ltrim(' Hola ');
retorna
Hola
.
rtrim(cadena): retorna la cadena con los espacios de la derecha eliminados. Ejemplo:
select rtrim(' Hola ');
retorna
Hola
.

trim([[both|leading|trailing] [subcadena] from] cadena): retorna una cadena igual a la enviada
pero eliminando la subcadena prefijo y/o sufijo. Si no se indica ningún especificador (both,
leading o trailing) se asume both (ambos). Si no se especifica prefijos o sufijos elimina los
espacios. Ejemplos:
select trim(' Hola ');
retorna 'Hola'.
select trim (leading '0' from '00hola00');
retorna hola00.
select trim (trailing '0' from '00hola00');
retorna 00hola.
select trim (both '0' from '00hola00');
retorna hola.
select trim ('0' from '00hola00');
retorna hola.
select trim (' hola ');
retorna hola.
replace(cadena,cadenareemplazo,cadenareemplazar): retorna la cadena con todas las
ocurrencias de la subcadena reemplazo por la subcadena a reemplazar. Ejemplo:
select replace('xxx.mysql.com','x','w');
retorna www.mysql.com'.
repeat(cadena,cantidad): devuelve una cadena consistente en la cadena repetida la cantidad de
veces especificada. Si cantidad es menor o igual a cero, retorna una cadena vacía. Ejemplo:
select repeat('hola',3);
retorna holaholahola.
reverse(cadena): devuelve la cadena invirtiendo el order de los caracteres. Ejemplo:
select reverse('Hola');
retorna aloH.
insert(cadena,posicion,longitud,nuevacadena): retorna la cadena con la nueva cadena
colocándola en la posición indicada por posicion y elimina la cantidad de caracteres indicados
por longitud. Ejemplo:
select insert('buenas tardes',2,6,'xx');
retorna bxxtardes.
lcase(cadena) y lower(cadena): retornan la cadenacon todos los caracteres en minúsculas.
Ejemplo:
select lower('HOLA ESTUDIAnte');
retorna hola estudiante.
select lcase('HOLA ESTUDIAnte');
retorna hola estudiante.
ucase(cadena) y upper(cadena): retornan la cadena con todos los caracteres en mayúsculas.
Ejemplo:
select upper('HOLA ESTUDIAnte');
retorna HOLA ESTUDIANTE.
select ucase('HOLA ESTUDIAnte');

retorna HOLA ESTUDIANTE.
strcmp(cadena1,cadena2): retorna 0 si las cadenas son iguales,-1 si la primera es menor que la
segunda y 1 si la primera es mayor que la segunda. Ejemplo:
select strcmp('Hola','Chau');
retorna 1.
26 - Funciones matemáticas.
Los operadores aritméticos son +,-,* y /. Todas las operaciones matemáticas retornan null en
caso de error. Ejemplo:
select 5/0;
MySQL tiene algunas funciones para trabajar con números. Aquí presentamos algunas.
RECUERDE que NO debe haber espacios entre un nombre de función y los paréntesis porque MySQL
puede confundir una llamada a una función con una referencia a una tabla o campo quetenga el mismo
nombre de una función.
abs(x): retorna el valor absoluto del argumento x. Ejemplo:
select abs(-20);
retorna 20.
ceiling(x): redondea hacia arriba el argumento x. Ejemplo:
select ceiling(12.34),
retorna 13.
floor(x): redondea hacia abajo el argumento x. Ejemplo:
select floor(12.34);
retorna 12.
greatest(x,y,..): retorna el argumento de máximo valor.
least(x,y,...): con dos o más argumentos, retorna el argumento más pequeño.
mod(n,m): significa módulo aritmético; retorna el resto den dividido en m. Ejemplos:
select mod(10,3);
retorna 1.
select mod(10,2);
retorna 0.
%: %: devuelve el resto de una división. Ejemplos:
select 10%3;
retorna 1.
select 10%2;
retorna 0.
power(x,y): retorna el valor de x elevado a la y potencia. Ejemplo:
select power(2,3);
retorna 8.
rand(): retorna un valor de coma flotante aleatorio dentro del rango 0 a 1.0.
round(x): retorna el argumento x redondeado al entero más cercano. Ejemplos:
select round(12.34);
retorna 12.
select round(12.64);
retorna 13.

srqt(): devuelve la raiz cuadrada del valor enviado como argumento.
truncate(x,d): retorna el número x, truncado a d decimales. Si d es 0, el resultado no
tendrá parte fraccionaria. Ejemplos:
select truncate(123.4567,2);
retorna 123.45;
select truncate (123.4567,0);
retorna 123.
Todas retornan null en caso de error.
27 - Funciones para el uso de fecha y hora.
MySQL tiene algunas funciones para trabajar con fechas y horas. Estas son algunas:
adddate(fecha, interval expresion): retorna lafecha agregándole el intervalo especificado.
Ejemplos: adddate('2006-10-10',interval 25 day) retorna 2006-11-04. adddate('2006-10-
10',interval 5 month) retorna 2007-03-10.
adddate(fecha, dias): retorna la fecha agregándole a fecha dias. Ejemplo: adddate('2006-10-
10',25), retorna 2006-11-04.
addtime(expresion1,expresion2): agrega expresion2 a expresion1 y retorna el resultado.
current_date: retorna la fecha de hoy con formato YYYY-MM-DD o YYYYMMDD.
current_time: retorna la hora actual con formato HH:MM:SS o HHMMSS.
date_add(fecha,interval expresion tipo) y date_sub(fecha,interval expresion tipo): el argumento
fecha es un valor date o datetime, expresion especifica el valor de intervalo a ser
añadido o substraído de la fecha indicada (puede empezar con -, para intervalos negativos),
tipo indica la medida de adición o substracción.Ejemplo: date_add('2006-08-10', interval 1
month) retorna 2006-09-10; date_add('2006-08-10', interval -1 day) retorna 2006-09-09;
date_sub('2006-08-10 18:55:44', interval 2 minute) retorna 2006-08-10 18:53:44;
date_sub('2006-08-10 18:55:44', interval '2:3' minute_second) retorna 2006-08-10 18:52:41.
Los valores para tipo pueden ser: second, minute, hour, day, month, year, minute_second
(minutos y segundos), hour_minute (horas y minutos), day_hour (días y horas), year_month
(año y mes), hour_second (hora, minuto y segundo), day_minute (dias, horas y minutos),
day_second(dias a segundos).
datediff(fecha1,fecha2): retorna la cantidad de días entrefecha1 y fecha2.
dayname(fecha): retorna el nombre del día de la semana de la fecha. Ejemplo: dayname('2006-
08-10') retorna thursday.
dayofmonth(fecha): retorna el día del mes para la fecha dada, dentro del rango 1 a 31. Ejemplo:
dayofmonth('2006-08-10') retorna 10.
dayofweek(fecha): retorna el índice del día de semana para la fecha pasada como argumento.
Los valores de los índices son: 1=domingo, 2=lunes,... 7=sábado). Ejemplo: dayofweek('2006-08-
10') retorna 5, o sea jueves.
dayofyear(fecha): retorna el día del año para la fecha dada, dentro del rango 1 a 366. Ejemplo:
dayofmonth('2006-08-10') retorna 222.
extract(tipo from fecha): extrae partes de una fecha.
Ejemplos:
extract(year from '2006 -10-10'), retorna 2006.
extract(year_month from '2006 -10-10 10:15:25') retorna 200610.
extract(day_minute from '2006 -10-10 10:15:25') retorna 101015;
Los valores para tipo pueden ser: second, minute, hour, day, month, year, minute_second,
hour_minute, day_hour, year_month, hour_second (horas, minutos y segundos), day_minute (días, horas y
minutos), day_second (días a segundos).
hour(hora): retorna la hora para el dato dado, en el rango de 0 a 23.
Ejemplo: hour('18:25:09') retorna 18;
minute(hora): retorna los minutos de la hora dada, en el rango de 0 a59.

monthname(fecha): retorna el nombre del mes de la fecha dada.
Ejemplo: monthname('2006-08-10') retorna August.
month(fecha): retorna el mes de la fecha dada, en el rango de 1 a 12.
now() y sysdate(): retornan la fecha y hora actuales.
period_add(p,n): agrega n meses al periodo p, en el formato YYMM o YYYYMM; retorna
un valor en el formato YYYYMM. El argumento p no es una fecha, sino un año y un mes.
Ejemplo: period_add('200608',2) retorna 200610.
period_diff(p1,p2): retorna el número de meses entre los períodos p1 y p2, en el formato
YYMM o YYYYMM. Los argumentos de período no son fechas sino un año y un mes. Ejemplo:
period_diff('200608','200602') retorna 6.
second(hora): retorna los segundos para la hora dada, en el rango de 0 a 59.
sec_to_time(segundos): retorna el argumento segundos convertido a horas, minutos y
segundos. Ejemplo: sec_to_time(90) retorna 1:30.
timediff(hora1,hora2): retorna la cantidad de horas, minutos y segundos entre hora1 y hora2.
time_to_sec(hora): retorna el argumento hora convertido en segundos.
to_days(fecha): retorna el número de día (el número de día desde el año 0).
weekday(fecha): retorna el índice del día de la semana para la fecha pasada como argumento.
Los índices son: 0=lunes, 1=martes,... 6=domingo). Ejemplo: weekday('2006-08-10') retorna 3, o
sea jueves.
year(fecha): retorna el año de la fecha dada, en el rango de 1000 a 9999. Ejemplo: year('06-08-
10') retorna 2006.
28 - Cláusula order by del select.
Podemos ordenar el resultado de un select para que los registros se muestren ordenados por algún
campo, para ello usamos la cláusula order by.
Por ejemplo, recuperamos los registros de la tabla libros ordenados por el título:
select codigo,titulo,autor,editorial,precio from libros order by titulo;
Aparecen los registros ordenados alfabéticamente por el campo especificado.
También podemos colocar el número de orden del campo por el que queremos que se ordene en lugar
de su nombre. Por ejemplo, queremos el resultado del select ordenado por precio:
select codigo,titulo,autor,editorial,precio from libros order by 5;
Por defecto, si no aclaramos en la sentencia, los ordena de manera ascendente (de menor a mayor).
Podemos ordenarlos de mayor a menor, para ello agregamos la palabra clave desc:
select codigo,titulo,autor,editorial,precio from libros order by editorial desc;
También podemos ordenar por varios campos, por ejemplo, por titulo y editorial:
select codigo,titulo,autor,editorial,precio from libros order by titulo,
editorial;
Incluso, podemos ordenar en distintos sentidos, por ejemplo, por titulo en sentido ascendente y
editorial en sentido descendente:
select codigo,titulo,autor,editorial,precio
from libros order by titulo asc, editorial desc;
Debe aclararse al lado de cada campo, pues estas palabras claves afectan al campo inmediatamente
anterior.
29 - Operadores Lógicos (and - or - not)
Hasta el momento, hemos aprendido a establer una condición con where utilizando operadores
relacionales. Podemos establecer más de una condición con la cláusula where, para ello aprenderemos
los operadores lógicos.
Son los siguientes:

and, significa y,
or, significa y/o,
xor, significa o,
not, significa no, invierte el resultado
(), paréntesis
Los operadores lógicos se usan para combinar condiciones.
Queremos recuperar todos los registros cuyo autor sea igual a Borges y cuyo precio no supere los 20
pesos, para ello necesitamos 2 condiciones:
where (autor='Borges') and
(precio=20);
Los registros recuperados en una sentencia que une 2 condiciones con el operador and, cumplen con
las 2 condiciones.
Queremos ver los libros cuyo autor sea Borges y/o cuya editorial sea Planeta:
where autor='Borges' or
editorial='Planeta';
En la sentencia anterior usamos el operador or, indicamos que recupere los libros en los cuales el
valor del campo autor sea Borges y/o el valor del campo editorial sea Planeta, es decir, seleccionará
los registros que cumplan con la primera condición, con la segunda condición o con ambas condiciones.
Los registros recuperados con una sentencia que une 2 condiciones con el operador or, cumplen 1 de
las condiciones o ambas.
Queremos ver los libros cuyo autor sea Borges o cuya editorial sea Planeta:
where (autor='Borges') xor
(editorial='Planeta');
En la sentencia anterior usamos el operador xor, indicamos que recupere los libros en los cuales el
valor del campo autor sea Borges o el valor del campo editorial sea Planeta, es decir, seleccionará
los registros que cumplan con la primera condición o con la segunda condiciónpero no los que cumplan
con ambas condiciones. Los registros recuperados con una sentencia que une 2 condiciones con el
operador xor, cumplen 1 de las condiciones, no ambas.
Queremos recuperar los libros que no cumplan la condición dada, por ejemplo, aquellos cuya editorial
NO sea Planeta:
where not (editorial='Planeta');
El operador not invierte el resultado de la condición a la cual antecede.
Los registros recuperados en una sentencia en la cual aparece el operador not, nocumplen con la
condición a la cual afecta el NO.
Los paréntesis se usan para encerrar condiciones, para que se evalúen como una sola expresión.
Cuando explicitamos varias condiciones con diferentes operadores lógicos (combinamos and, or)
permite establecer el orden de prioridad de la evaluación; además permite diferenciar las expresiones más
claramente.
Por ejemplo, las siguientes expresiones devuelven un resultado diferente:
where (autor='Borges') or
(editorial='Paidos' and precio20);
select*from libros
where (autor='Borges' or editorial='Paidos') and
(precio20);
Si bien los paréntesis no son obligatorios en todos los casos, se recomienda utilizarlos para evitar
confusiones.

El orden de prioridad de los operadores lógicos es el siguiente: not se aplica antes que and y and
antes que or, si no se especifica un orden de evaluación mediante el uso de paréntesis.
El orden en el que se evalúan los operadores con igual nivel de precedencia es indefinido, por ello se
recomienda usar los paréntesis.
30 - Otros operadores relacionales (between - in)
Hemos visto los operadores relacionales:
= (igual), (distinto), (mayor), (menor), = (mayor o igual), = (menor o igual), is null/is not null (si
un valor es NULL o no).
Existen otros que simplifican algunas consultas:
Para recuperar de nuestra tabla libros los registros que tienen precio mayor o igual a 20 y menor o
igual a 40, usamos 2 condiciones unidas por el operador lógico and:
where precio=20 and precio=40;
Podemos usar between:
where precio between 20 and 40;
between significa entre. Averiguamos si el valor de un campo dado (precio) está entre los valores
mínimo y máximo especificados (20 y 40 respectivamente).
Si agregamos el operador not antes de between el resultado se invierte.
Para recuperar los libros cuyo autor sea 'Paenza' o 'Borges' usamos 2 condiciones:
where autor='Borges' or autor='Paenza';
Podemos usar in:
where autor in('Borges','Paenza');
Con in averiguamos si el valor de un campo dado(autor) está incluido en la lista de valores
especificada (en este caso, 2 cadenas).
Para recuperar los libros cuyo autor no sea 'Paenza' ni 'Borges' usamos:
select * from libros where autor'Borges' and autor'Paenza';
También podemos usar in :
where autor not in ('Borges','Paenza');
Con in averiguamos si el valor del campo está incluido en la lista, con not antecediendo la condición,
invertimos el resultado.
31 - Búsqueda de patrones (like y not like)
Hemos realizado consultas utilizando operadores relacionales para comparar cadenas. Por ejemplo,
sabemos recuperar los libros cuyo autor sea igual a la cadena Borges:
where autor='Borges';
Los operadores relacionales nos permiten comparar valores numéricos y cadenas de caracteres. Pero al
realizar la comparación de cadenas, busca coincidencias de cadenas completas.
Imaginemos que tenemos registrados estos 2 libros:
El Aleph de Borges;
Antologia poetica de J.L. Borges;
Si queremos recuperar todos los libros cuyo autor sea Borges, y especificamos la siguiente condición:

where autor='Borges';
sólo aparecerá el primer registro, ya que la cadena Borges no es igual a la cadena J.L. Borges.
Esto sucede porque el operador = (igual), también el operador (distinto) comparan cadenas de
caracteres completas. Para comparar porciones de cadenas utilizamos los operadores like y not like.
Entonces, podemos comparar trozos de cadenas de caracteres para realizar consultas. Para recuperar
todos los registros cuyo autor contenga la cadena Borges debemos tipear:
where autor like %Borges%;
El símbolo % (porcentaje) reemplaza cualquier cantidad de caracteres (incluyendo ningún caracter). Es
un caracter comodín. like y not like son operadores de comparación que señalan igualdad o diferencia.
Para seleccionar todos los libros que comiencen con A:
where titulo like 'A%';
Note que el símbolo % ya no está al comienzo, con esto indicamos que el título debe tener como
primera letra la A y luego, cualquier cantidad de caracteres.
Para seleccionar todos los libros que no comiencen con A:
where titulo not like 'A%';
Así como % reemplaza cualquier cantidad de caracteres, el guión bajo _ reemplaza un caracter, es el
otro caracter comodín. Por ejemplo, queremos ver los libros de Lewis Carroll pero no recordamos si se
escribe Carroll o Carrolt, entonces tipeamos esta condición:
where autor like %Carrol_;
Si necesitamos buscar un patrón en el que aparezcan los caracteres comodines, por ejemplo, queremos
ver todos los registros que comiencen con un guión bajo, si utilizamos '_%', mostrará todos los registros
porque lo interpreta como patrón que comienza con un caracter cualquiera y sigue con cualquier cantidad
de caracteres. Debemos utilizar _%, esto se interpreta como 'patrón que comienza con guión bajo y
continúa con cualquier cantidad de caracteres. Es decir, si queremos incluir en una búsqueda de patrones
los caracteres comodines, debemos anteponer al caracter comodín, la barra invertida , así lo tomará
como caracter de búsqueda literal y no como comodín para la búsqueda. Para buscar el caracter literal %
se debe colocar %.
32 - Búsqueda de patrones (regexp)
Los operadores regexp y not regexp busca patrones de modo similar a like y not like.
Para buscar libros que contengan la cadena Ma usamos:
select titulo from libros
where titulo regexp 'Ma';
Para buscar los autores que tienen al menos una h o una k o una w tipeamos:
select autor from libros
where autor regexp '[hkw]';
Para buscar los autores que no tienen ni h o una k o una w tipeamos:
where autor not regexp '[hkw]';
Para buscar los autores que tienen por lo menos una de las letras de la a hasta la d, es decir,
a,b,c,d, usamos:
where autor regexp '[a -d]';
Para ver los títulos que comienzan con A tipeamos:

where titulo regexp '^A';
Para ver los títulos que terminan en HP usamos:
where titulo regexp 'HP$';
Para buscar títulos que contengan una a luego un caracter cualquiera y luego una e utilizamos la
siguiente sentencia:
where titulo regexp 'a.e';
El punto (.) identifica cualquier caracter.
Podemos mostrar los títulos que contienen una a seguida de 2 caracteres y luego una e:
where titulo regexp 'a..e';
Para buscar autores que tengan 6 caracteres exactamente usamos:
where autor regexp '^......$';
Para buscar autores que tengan al menos 6 caracteres usamos:
where autor regexp '......';
Para buscar títulos que contengan 2 letras a usamos:
where titulo regexp 'a.*a';
El asterisco indica que busque el caracter inmediatamente anterior, en este caso cualquiera porque hay
un punto.
33 - Contar registros (count)
Existen en MySQL funciones que nos permiten contar registros, calcular sumas, promedios, obtener
valores máximos y mínimos. Veamos algunas de ellas.
Imaginemos que nuestra tabla libros contiene muchos registros. Para averiguar la cantidad sin
necesidad de contarlos manualmente usamos la función count():
select count(*) from libros;
La función count() cuenta la cantidad de registros de una tabla, incluyendo los que tienen valor nulo.
Para saber la cantidad de libros dela editorial Planeta tipeamos:
select count(*) from libros
where editorial='Planeta';
También podemos utilizar esta función junto con la clausula where para una consulta más específica.
Por ejemplo, solicitamos la cantidad de libros que contienen lacadena Borges:
select count(*) from libros
where autor like '%Borges%';
Para contar los registros que tienen precio (sin tener en cuenta los que tienen valor nulo), usamos la
función count() y en los paréntesis colocamos el nombre del campo que necesitamos contar:
select count(precio) from libros;
Note que count(*) retorna la cantidad de registros de una tabla (incluyendo los que tienen valor
null) mientras que count(precio) retorna la cantidad de registros en los cuales el campo precio noes
nulo. No es lo mismo. count(*) cuenta registros, si en lugar de un asterisco colocamos como argumento el
nombre de un campo, se contabilizan los registros cuyo valor en ese campo no es nulo.

Tenga en cuenta que no debe haber espacio entre el nombre dela función y el paréntesis, porque
puede confundirse con una referencia a una tabla o campo. Las siguientes sentencias son distintas:
select count (*) from libros;
La primera es correcta, la segunda incorrecta.
34 - Funciones de agrupamiento (count - max - min - sum - avg)
Existen en MySQL funciones que nos permiten contar registros, calcular sumas, promedios, obtener
valores máximos y mínimos. Ya hemos aprendido count(), veamos otras.
La función sum() retorna la suma delos valores que contiene el campo especificado. Por ejemplo,
queremos saber la cantidad de libros que tenemos disponibles para la venta:
select sum(cantidad) from libros;
También podemos combinarla con where. Por ejemplo, queremos saber cuántos libros tenemos de la
editorial Planeta:
select sum(cantidad) from libros
where editorial ='Planeta';
Para averiguar el valor máximo o mínimo de un campo usamos las funciones max() y min()
respectivamente. Ejemplo, queremos saber cuál es el mayor precio detodos los libros:
select max(precio) from libros;
Queremos saber cuál es el valor mínimo de los libros de Rowling:
select min(precio) from libros
where autor like '%Rowling%';
La función avg() retorna el valor promedio de los valores del campo especificado. Por ejemplo,
queremos saber el promedio del precio de los libros referentes a PHP:
select avg(precio) from libros
where titulo like '%PHP%';
Estas funciones se denominan funciones de agrupamiento porque operan sobre conjuntos de
registros, no con datos individuales.
Tenga en cuenta que no debe haber espacio entre el nombre de la función y el paréntesis, porque
puede confundirse con una referencia a una tabla o campo. Las siguientes sentencias son distintas:
select count (*) from libros;
La primera es correcta, la segunda incorrecta.
35 - Agrupar registros (group by)
Hemos aprendido que las funciones de agrupamiento permiten contar registros, calcular sumas y
promedios, obtener valores máximos y mínimos. Tambiéndijimos que dichas funciones operan sobre
conjuntos de registros, no con datos individuales.
Generalmente esta funciones se combinan con la sentencia group by, que agrupa registros para
consultas detalladas.
Queremos saber la cantidad de visitantes de cada ciudad, podemos tipear la siguiente sentencia:
select count(*) from visitantes
where ciudad='Cordoba';
y repetirla con cada valor de ciudad:
where ciudad='Alta Gracia';
where ciudad='Villa Dolores';

...
Pero hay otra manera, utilizando la cláusula group by:
select ciudad, count(*)
from visitantes
group by ciudad;
Entonces, para saber la cantidad de visitantes que tenemos en cada ciudad utilizamos la función
count(), agregamos group by y el campo por el que deseamos que se realice el agrupamiento, también
colocamos el nombre del campo a recuperar.
La instrucción anterior solicita que muestre el nombre de la ciudad y cuente la cantidad agrupando los
registros por el campo ciudad. Como resultado aparecen los nombres de las ciudades y la cantidad de
registros para cada valor del campo.
Para obtener la cantidad visitantes con teléfono no nulo, de cada ciudad utilizamos la función count()
enviándole como argumento el campo telefono, agregamos group by y el campo por el que deseamos
que se realice el agrupamiento (ciudad):
select ciudad, count(telefono)
from visitantes
group by ciudad;
Como resultado aparecen los nombres de las ciudades y la cantidad de registros decada una, sin contar
los que tienen teléfono nulo. Recuerde la diferencia de los valores que retorna la función count() cuando
enviamos como argumento un asterisco o el nombre de un campo: en el primer caso cuenta todos los
registros incluyendo los que tienen valor nulo, en el segundo, los registros en los cuales el campo
especificado es no nulo.
Para conocer el total de las compras agrupadas por sexo:
select sexo, sum(montocompra)
from visitantes
group by sexo;
Para saber el máximo y mínimo valor de compra agrupados por sexo:
select sexo, max(montocompra) from visitantes
group by sexo;
select sexo, min(montocompra) from visitantes
group by sexo;
Se pueden simplificar las 2 sentencias anteriores en una sola sentencia, ya que usan el mismo group
by:
select sexo, max(montocompra),
min(montocompra)
from visitantes
group by sexo;
Para calcular el promedio del valor de compra agrupados por ciudad:
select ciudad, avg(montocompra) from visitantes
group by ciudad;
Podemos agrupar por más deun campo, por ejemplo, vamos a hacerlo por ciudad y sexo:
select ciudad, sexo, count(*) from visitantes
group by ciudad,sexo;
También es posible limitar la consulta con where.
Vamos a contar y agrupar por ciudad sin tener en cuenta Cordoba:
select ciudad, count(*) from visitantes
where ciudad'Cordoba'
group by ciudad;
Podemos usar las palabras claves asc y desc para una salida ordenada:
select ciudad, count(*) from visitantes

group by ciudad desc;
36 - Selección de un grupo de registros (having)
Así como la cláusula where permite seleccionar (o rechazar) registros individuales; la cláusula having
permite seleccionar (o rechazar) un grupo de registros.
Si queremos saber la cantidad de libros agrupados por editorial usamos lasiguiente instrucción ya
aprendida:
select editorial, count(*) from libros
group by editorial;
Si queremos saber la cantidad de libros agrupados por editorial pero considerando sólo algunos grupos,
por ejemplo, los que devuelvan un valor mayor a 2, usamos la siguiente instrucción:
group by editorial
having count(*)2;
Se utiliza having, seguido de la condición de búsqueda, para seleccionar ciertas filas retornadas por la
cláusula group by.
Veamos otros ejemplos. Queremos el promedio de los precios de los libros agrupados por editorial:
select editorial, avg(precio) from libros
group by editorial;
Ahora, sólo queremos aquellos cuyo promedio supere los 25 pesos:
select editorial, avg(precio) from libros
group by editorial
having avg(precio)25;
En algunos casos es posible confundir las cláusulas where y having. Queremos contar los registros
agrupados por editorial sin tener en cuenta a la editorial Planeta.
Analicemos las siguientes sentencias:
where editorial'Planeta'
group by editorial;
group by editorial
having editorial'Planeta';
Ambas devuelven el mismo resultado, pero son diferentes.
La primera, selecciona todos los registros rechazando los de editorial Planeta y luego los agrupa para
contarlos. La segunda, selecciona todos los registros, los agrupa para contarlos y finalmente rechaza la
cuenta correspondiente a la editorial Planeta.
No debemos confundir la cláusula where con la cláusula having; la primera establece condiciones
para la selección de registros de un select; la segunda establece condiciones para la selección de registros
de una salida group by.
Veamos otros ejemplos combinando where y having.
Queremos la cantidad de libros, sin considerar los que tienen precio nulo, agrupados por editorial, sin
considerar la editorial Planeta:
where precio is not null
group by editorial
having editorial'Planeta';
Aquí, selecciona los registros rechazando los que no cumplan con la condición dada en where, luego
los agrupa por editorial y finalmente rechaza los grupos que no cumplan con la condición dada en el
having.

Generalmente se usa la cláusula having con funciones de agrupamiento, esto no puede hacerlo la
cláusula where. Por ejemplo queremos el promedio de los precios agrupados por editorial, de aquellas
editoriales que tienen más de 2 libros:
select editorial, avg(precio) f rom libros
group by editorial
having count(*) 2;
Podemos encontrar el mayor valor de los libros agrupados por editorial y luego seleccionar las filas que
tengan un valor mayor o igual a 30:
select editorial, max(precio) from libros
group by edito rial
having max(precio)=30;
Esta misma sentencia puede usarse empleando un alias, para hacer referencia a la columna de la
expresión:
select editorial, max(precio) as 'mayor' from libros
group by editorial
having mayor=30;
37 - Registros duplicados (distinct)
Con la cláusula distinct se especifica que los registros con ciertos datos duplicados sean obviadas en el
resultado. Por ejemplo, queremos conocer todos los autores de los cuales tenemos libros, si utilizamos esta
sentencia:
select autor from libros;
Aparecen repetidos. Para obtener la lista de autores sin repetición usamos:
select distinct autor from libros;
También podemos tipear:
group by autor;
Note que en los tres casos anteriores aparece null como unvalor para autor· Si sólo queremos la
lista de autores conocidos, es decir, no queremos incluir null en la lista, podemos utilizar la sentencia
siguiente:
select distinct autor from libros
where autor is not null;
Para contar los distintos autores, sin considerar el valor null usamos:
select count(distinct autor)
from libros;
Note que si contamos los autores sin distinct, no incluirá los valores null pero si los repetidos:
select count(autor)
from libros;
Esta sentencia cuenta los registros que tienen autor.
Para obtener los nombres de las editoriales usamos:
select editoriales from libros;
Para una consulta en la cual los nombres no se repitan tipeamos:
select distinct editorial from libros;
Podemos saber la cantidad de editoriales distintas usamos:
select count(distinct editoriales) from libros;

Podemos combinarla con where. Por ejemplo, queremos conocer los distintos autores de la editorial
Planeta:
select distinct autor from libros
where editorial='Planeta';
También puede utilizarse con group by:
select editorial, count(distinct autor)
from libros
group by editorial;
Para mostrar los títulos de los libros sin repetir títulos, usamos:
select distinct titulo from libros
order by titulo;
La cláusula distinct afecta a todos los campos presentados. Para mostrar los títulos y editoriales de los
libros sin repetir títulos ni editoriales, usamos:
select distinct titulo,editorial
from libros
order by titulo;
Note que los registros no están duplicados, aparecen títulos iguales pero con editorial diferente, cada
registro es diferente.
38 - Alias
Un alias se usa como nombre de un campo o de una expresión o para referenciar una tabla cuando se
utilizan más de una tabla (tema que veremos más adelante).
Cuando usamos una función de agrupamiento, por ejemplo:
select count(*)
from libros
la columna en la salida tiene como encabezado count(*), para que el resultado sea más claro podemos
utilizar un alias:
select count(*) as librosdeborges
from libros
La columna de la salida ahora tiene como encabezado el alias, lo que hace más comprensible el
resultado.
Un alias puede tener hasta 255 caracteres, acepta todos los caracteres. La palabra clave as es opcional
en algunos casos, pero es conveniente usarla. Si el alias consta de una sola cadena las comillas no son
necesarias, pero si contiene más de una palabra, es necesario colocarla entre comillas.
Se pueden utilizar alias en las clásulas group by, order by, having. Por ejemplo:
select editorial as 'Nombre de editorial'
from libros
group by 'Nombre de editorial';
select editorial, count(*) as cantidad
from libros
group by editorial
order by cantidad;
select editorial, count(*) as cantidad
from libros
group by editorial
having cantidad2;
No está permitido utilizar alias de campos en las cláusulas where.
Los alias serán de suma importancia cuando rescate datos desde el lenguaje PHP

39 - Clave primaria compuesta.
Las claves primarias pueden ser simples, formadas por un solo campo o compuestas, más de un campo.
Recordemos que una clave primaria identifica 1 solo registro en una tabla. Para un valor del campo clave
existe solamente 1 registro. Los valores no se repiten ni pueden ser nulos.
Retomemos el ejemplo de la playa de estacionamiento que almacena cada día los datos de los vehículos
que ingresan en la tabla llamada vehiculos con los siguientes campos:
patente char(6) not null,
tipo char (4),
horallegada time not null,
horasalida time,
Necesitamos definir una clave primaria para una tabla con los datos descriptos arriba. No podemos usar
la patente porque un mismo auto puede ingresar más de una vez en el día a la playa; tampoco podemos
usar la hora de entrada porque varios autos pueden ingresar a una misma hora. Tampoco sirven los otros
campos.
Como ningún campo, por si solo cumple con la condición para ser clave, es decir, debe identificar un
solo registro, el valor no puede repetirse, debemos usar 2 campos.
Definimos una clave compuesta cuando ningún campo por si solo cumple con la condición para ser
clave.
En este ejemplo, un auto puede ingresar varias veces en un día a la playa, pero siempre será a distinta
hora.
Usamos 2 campos como clave, la patente junto con la hora de llegada,así identificamos unívocamente
cada registro.
Para establecer más de un campo como clave primaria usamos la siguiente sintaxis:
create table vehiculos(
patente char(6) not null,
tipo char(4),
horallegada time not null
horasalida time,
primary key(patente,horallegada)
);
Nombramos los campos que formarán parte de la clave separados por comas.
Si vemos la estructura de la tabla con describe vemos que en la columna key, en ambos campos
aparece PRI, porque ambos son clave primaria.
Un campo que es parte de una clave primaria puede ser autoincrementable sólo si es el primer campo
que compone la clave, si es secundario no se permite.
Es posible eliminar un campo que es parte de una clave primaria, la clave queda con los campos
restantes. Esto, siempre que no queden registros con clave repetida. Por ejemplo, podemos eliminar el
campo horallegada:
alter table vehiculos drop horallegada;
siempre que no haya registros con patente duplicada, en ese caso aparece un mensaje de error y la
eliminación del campo no se realiza.
En caso de ejecutarse la sentencia anterior, la clave queda formada sólo por el campo patente.
40 - Indice de una tabla.
Para facilitar la obtención de información de una tabla se utilizan índices.
El indice de una tabla desempeña la misma función que el índice de un libro: permite encontrar datos
rápidamente; en el caso de las tablas, localiza registros.
Una tabla se indexa por un campo (o varios).
El índice es un tipo de archivo con 2 entradas: un dato (un valor de algún campo de la tabla) y un
puntero.

Un índice posibilita el acceso directo y rápido haciendo más eficiente las búsquedas. Sin índice, se debe
recorrer secuencialmente toda la tabla para encontrar un registro.
El objetivo de un indice es acelerar la recuperación de información.
La desventaja es que consume espacio en el disco.
La indexación es una técnica que optimiza el acceso a los datos, mejora el rendimiento acelerando las
consultas y otras operaciones. Es útil cuando la tabla contiene miles deregistros.
Los índices se usan para varias operaciones:
para buscar registros rápidamente.
para recuperar registros de otras tablas empleando join.
Es importante identificar el o los campos por los que sería útil crear un indice, aquellos campos por los
cuales se realizan operaciones de búsqueda con frecuencia.
Hay distintos tipos de índices, a saber:
1) primary key: es el que definimos como clave primaria. Los valores indexados deben ser únicos
y además no pueden ser nulos. MySQL le da el nombre PRIMARY. Una tabla solamente puede
tener una clave primaria.
2) index: crea un indice común, los valores no necesariamente son unicos y aceptan valores
null. Podemos darle un nombre, si no se lo damos, se coloca uno por defecto. key es
sinónimo de index. Puede haber varios por tabla.
3) unique: crea un indice para los cuales los valores deben ser únicos y diferentes, aparece un
mensaje de error si intentamos agregar un registro con un valor ya existente. Permite valores
nulos y pueden definirse varios por tabla. Podemos darle un nombre, si no se lo damos, se
coloca uno por defecto.
Todos los índices pueden ser multicolumna, es decir, pueden estar formados por más de 1 campo.
En las siguientes lecciones aprenderemos sobre cada uno de ellos.
Una tabla puede tener hasta 64 índices. Los nombres de índices aceptan todos los caracteres y pueden
tener una longitud máxima de 64 caracteres. Pueden comenzar con un dígito, pero no pueden tener sólo
dígitos.
Una tabla puede ser indexada por campos de tipo numérico o detipo caracter. También se puede
indexar por un campo que contenga valores NULL, excepto los PRIMARY.
show index muestra información sobre los índices de una tabla. Por ejemplo:
show index from libros;
41 - Indice de tipo primary.
El índice llamado primary se crea automáticamente cuando establecemos un campo como clave
primaria, no podemos crearlo directamente. El campo por el cual se indexa puede ser de tipo numérico o
de tipo caracter.
Los valores indexados deben ser únicos y además no pueden ser nulos. Una tabla solamente puede
tener una clave primaria por lo tanto, solamente tiene un índice PRIMARY.
Puede ser multicolumna, es decir, pueden estar formados por más de 1 campo.
Veamos un ejemplo definiendo la tabla libros con una clave primaria:
autor varchar(30),
primary key(codigo)
);
Podemos ver la estructura de los índices de una tabla con show index. Por ejemplo:
Aparece el índice PRIMARY creado automáticamente al definir el campo codigo como clave primaria.

42 - Indice común (index)
Dijimos que hay 3 tipos de índices. Hasta ahora solamente conocemos la clave primaria que definimos al
momento de crear una tabla.
Vamos a ver el otro tipo de índice, común. Un índice común se crea con index, los valores no
necesariamente son únicos y aceptan valores null. Puede haber varios por tabla.
Vamos a trabajar con nuestra tabla libros.
Un campo por el cual realizamos consultas frecuentemente es editorial, indexar la tabla por ese
campo sería útil.
Creamos un índice al momento de crear la tabla:
autor varchar(30),
primary key(codigo),
index i_editorial (editorial)
);
Luego de la definición de los campos colocamos index seguido del nombre que le damos y entre
paréntesis el o los campos por los cuales se indexará dicho índice.
show index muestra la estructura de los índices:
Si no le asignamos un nombre a un índice, por defecto tomará el nombre del primer campo que forma
parte del índice, con un sufijo opcional (_2,_3,...) para que sea único.
Ciertas tablas (MyISAM, InnoDB y BDB) soportan índices en campos que permiten valores nulos, otras
no, debiendo definirse el campo como not null.
Se pueden crear índices por varios campos:
autor varchar(30),
index i_tituloeditorial (titulo,editorial)
);
Para crear índices por múltiple campos se listan los campos dentro de los paréntesis separados con
comas. Los valores de los índices se crean concatenando los valores de los campos mencionados.
Recuerde que index es sinónimo de key.
43 - Indice único (unique)
Veamos el otro tipo de índice, único. Un índice único se crea con unique, los valores deben ser únicos
y diferentes, aparece un mensaje de error si intentamos agregar un registro con un valor ya existente.
Permite valores nulos y pueden definirse varios por tabla. Podemos darle un nombre, si no se lo damos, se
coloca uno por defecto.
Vamos a trabajar con nuestra tabla libros.
Crearemos dos índices únicos, uno por un solo campo y otro multicolumna:
autor varchar(30),
unique i_codigo(codigo),
unique i_tituloeditorial (titulo,editorial)
);

Luego de la definición de los campos colocamos unique seguido del nombre que le damos y entre
paréntesis el o los campos por los cuales se indexará dicho índice.
show index muestra la estructura de los índices:
RESUMEN: Hay 3 tipos de índices con las siguientes características:
Tipo Nombre Palabra clave Valores únicos Acepta null Cant por tabla
clave primaria PRIMARY no Si No 1
común darlo o por defecto index o key No Si varios
único darlo o por defecto unique Si Si varios
44 - Borrar indice (drop index)
Para eliminar un índice usamos drop index. Ejemplo:
drop index i_editorial on libros;
drop index i_tituloeditorial on libros;
Se elimina el índice con drop index seguido de su nombre y on seguido del nombre de la tabla a la
cual pertenece.
Podemos eliminar los índices creados con index y con unique pero no el que se crea al definir una
clave primaria. Un índice PRIMARY se elimina automáticamenteal eliminar la clave primaria (tema que
veremos más adelante).
45 - Creación de índices a tablas existentes (create index)
Podemos agregar un índice a una tabla existente.
Para agregar un índice común a la tabla libros tipeamos:
create index i_editorial on libros (editorial);
Entonces, para agregar un índice común a una tabla existente usamos create index, indicamos el
nombre, sobre qué tabla y el o los campos por los cuales se indexará, entre paréntesis.
Para agregar un índice único a la tabla libros tipeamos:
create unique index i_tituloeditorial on libros (titulo,editorial);
Para agregar un índice único a una tabla existente usamos create unique index, indicamos el nombre,
sobre qué tabla y entre paréntesis, el o los campos por los cuales se indexará.
Un índice PRIMARY no puede agregarse, se crea automáticamente al definir una clave primaria.
46 - Cláusula limit del comando select.
La cláusula limit se usa para restringir los registros que se retornan en una consulta select.
Recibe 1 ó 2 argumentos numéricos enteros positivos; el primero indica el número del primer registro a
retornar, el segundo, el número máximo de registros a retornar. El número de registro inicial es 0 (no 1).
Si el segundo argumento supera la cantidad de registros de latabla, se limita hasta el último registro.
Ejemplo:
select * from libros limit 0,4;
Muestra los primeros 4 registros, 0,1,2 y 3.
Si tipeamos:
recuperamos 4 registros, desde el 5 al 8.
Si se coloca un solo argumento, indica el máximo número de registros a retornar, comenzando desde 0.
Ejemplo:
select * from libros limit 8;
Muestra los primeros 8 registros.

Para recuperar los registros desde cierto número hasta el final, se puede colocar un número grande para
el segundo argumento:
recupera los registros 7 al último.
limit puede combinarse con el comando delete. Si queremos eliminar 2 registros de la tabla libros
Usamos:
delete from libros
limit 2;
Podemos ordenar los regitros por precio (por ejemplo) y borrar 2:
delete from libros
order by precio
limit 2;
esta sentencia borrará los 2 primeros registros, es decir, los de precio más bajo.
Podemos emplear la cláusula limit para eliminar registros duplicados. Por ejemplo, continuamos con la
tabla libros de una librería, ya hemos almacenado el libro El aleph de Borges de la editorial Planeta,
pero nos equivocamos y volvemos a ingresar el mismo libro, del mismo autor y editorial 2 veces más, es un
error que no controla MySQL. Para eliminar el libro duplicado y que sólo quede un registro de él vemos
cuántos tenemos:
where titulo='El aleph' and
autor='Borges' and
Luego eliminamos con limit la cantidad sobrante (tenemos 3 y queremos solo 1):
delete from libros
where titulo='El aleph and
autor='Borges' and
editorial='Planeta'
limit 2;
Un mensaje nos muestra la cantidad de registros eliminados.
Es decir, con limit indicamos la cantidad a eliminar.
Veamos cuántos hay ahora:
where titulo='El aleph and
autor='Borges' and
Sólo queda 1.
47 - Recuperación de registros en forma aleatoria(rand)
Una librería que tiene almacenados los datos de sus libros en una tabla llamadalibros quiere donar a
una institución 5 libros tomados al azar.
Para recuperar de una tabla registros aleatorios se puede utilizar la función rand() combinada con
order by y limit:
order by rand()
limit 5;
Nos devuelve 5 registros tomados al azar de la tabla libros.
Podemos ejecutar la sentencia anterior varias veces seguidas y veremos que los registros recuperados
son diferentes en cada ocasión.

48 - Remplazar registros (replace)
replace reemplaza un registro por otro.
Cuando intentamos ingresar con insert un registro que repite el valor de un campo clave o indexado
con índice único, aparece un mensaje de error indicando que el valor está duplicado. Si empleamos
replace en lugar de insert, el registro existente se borra y se ingresa el nuevo, de esta manera no se
duplica el valor único.
Si tenemos la tabla libros con el campo codigo establecido como clave primaria e intentamos
ingresar (insert) un valor de código existente, aparece un mensaje de error porqueno está permitido
repetir los valores del campo clave. Si empleamos replace en lugar de insert, la sentencia se ejecuta
reemplazando el registro con el valor de código existente por el nuevo registro.
Veamos un ejemplo. Tenemos los siguientes registros almacenados en libros:
codigo titulo autor editorial precio
10 Alicia en .. Lewis Carroll Emece 15.4
15 Aprenda PHP Mario Molina Planeta 45.8
23 El aleph Borges Planeta 23.0
Intentamos insertar un registro con valor de clave repetida (código 23):
insert into libros values(23,'Java en 10 minutos','Mario
Molina','Emece',25.5);
Aparece un mensaje de error indicando que hay registros duplicados.
Si empleamos replace:
replace into libros values(23,'Java en 10 minutos','Mario
Molina','Emece',25.5);
la sentencia se ejecuta y aparece un mensaje indicando que se afectaron 2 filas, esto es porque un
registro se eliminó y otro se insertó.
replace funciona como insert en los siguientes casos:- si los datos ingresados no afectan al campo
único, es decir no se ingresa valor para el campo indexado:
replace into libros(titulo,autor,editorial,precio)
values('Cervantes y el quijote','Borges','Paidos',28);
aparece un mensaje indicando que se afectó un solo registro, el ingresado, que se guarda con valor de
código 0.
si el dato para el campo indexado que se ingresa no existe:
replace into libros values(30,'Matematica estas
ahi','Paenza','Paidos',12.8);
aparece un mensaje indicando que se afectó solo una fila, no hubo reemplazo porque el código no
existía antes de la nueva inserción.
si la tabla no tiene indexación. Si la tabla libros no tuviera establecida ninguna clave primaria
(ni índice único), podríamos ingresar varios registros con igual código:
replace into libros values(1,'Harry Potter ya la pied ra
filosofal','Hawking','Emece',48);
aparecería un mensaje indicando que se afectó 1 registro (el ingresado), no se reemplazó ninguno y
ahora habría 2 libros con código 1.
49 - Agregar campos a una tabla (alter table - add)
Para modificar la estructura de una tabla existente, usamos alter table.
alter table se usa para:
agregar nuevos campos,
eliminar campos existentes,
modificar el tipo de dato de un campo,
agregar o quitar modificadores como null, unsigned, auto_increment,

cambiar el nombre de un campo,
agregar o eliminar la clave primaria,
agregar y eliminar índices,
renombrar una tabla.
alter table hace una copia temporal de la tabla original, realiza los cambios en la copia, luego borra la
tabla original y renombra la copia.
Aprenderemos a agregar campos a una tabla.
Para ello utilizamos nuestra tabla libros, definida con la siguiente estructura:
código, int unsigned auto_increment, clave primaria,
titulo, varchar(40) not null,
autor, varchar(30),
editorial, varchar (20),
precio, decimal(5, 2) unsigned.
Necesitamos agregar el campo cantidad, de tipo smallint unsigned not null, tipeamos:
alter table libros
add cantidad smallint unsigned not null;
Usamos alter table seguido del nombre de la tabla y add seguido del nombre del nuevocampo con
su tipo y los modificadores.
Agreguemos otro campo a la tabla:
alter table libros
add edicion date;
Si intentamos agregar un campo con un nombre existente, aparece un mensaje de error indicando que
el campo ya existe y la sentencia no se ejecuta.
Cuando se agrega un campo, si no especificamos, lo coloca al final, después de todos los campos
existentes; podemos indicar su posición (luego de qué campo debe aparecer) con after:
alter table libros
add cantidad tinyint unsigned after autor;
50 - Eliminar campos de una tabla (alter table - drop)
alter table nos permite alterar la estructura de la tabla, podemos usarla para eliminar un campo.
Continuamos con nuestra tabla libros.
Para eliminar el campo edicion tipeamos:
alter table libros
drop edicion;
Entonces, para borrar un campo de una tabla usamos alter table junto con drop y el nombre del
campo a eliminar.
Si intentamos borrar un campo inexistente aparece un mensaje de error y la acción no se realiza.
Podemos eliminar 2 campos en una misma sentencia:
alter table libros
drop editorial, drop cantidad;
Si se borra un campo de una tabla que es parte de un índice, también se borra el índice.
Si una tabla tiene sólo un campo, éste no puede ser borrado.
Hay que tener cuidado al eliminar un campo, éste puede ser clave primaria. Es posible eliminar un
campo que es clave primaria, no aparece ningún mensaje:
alter table libros
drop codigo;
Si eliminamos un campo clave, la clave también se elimina.

51 - Modificar campos de una tabla (alter table - modify)
Con alter table podemos modificar el tipo de algún campo incluidos sus atributos.
Continuamos con nuestra tabla libros, definida con la siguiente estructura:
código, int unsigned,
titulo, varchar(30) not null,
autor, varchar(30),
precio, decimal(5,2) unsigned,
cantidad int unsigned.
Queremos modificar el tipo del campo cantidad, como guardaremos valores que no superarán los
50000 usaremos smallint unsigned, tipeamos:
alter table libros
modify cantidad smallint unsigned;
Usamos alter table seguido del nombre de la tabla y modify seguido del nombre del nuevo campo
con su tipo y los modificadores.
Queremos modificar el tipo del campo titulo para poder almacenar una longitud de 40 caracteres y
que no permita valores nulos, tipeamos:
alter table libros
modify titulo varchar(40) not null;
Hay que tener cuidado al alterar los tipos de los campos de una tabla que ya tiene registros cargados. Si
tenemos un campo de texto de longitud 50 y lo cambiamos a 30 de longitud, los registros cargados en ese
campo que superen los 30 caracteres, se cortarán.
Igualmente, si un campo fue definido permitiendo valores nulos, se cargaron registros con valores nulos
y luego se lo define not null, todos los registros con valor nulo para ese campo cambiarán al valor por
defecto según el tipo (cadena vacía para tipo texto y 0 para numéricos), ya que null se convierte en un
valor inválido.
Si definimos un campo de tipo decimal(5,2) y tenemos un registro con el valor 900.00 y luego
modificamos el campo a decimal(4,2), el valor 900.00 se convierte en un valor inválido para el tipo,
entonces guarda en su lugar, el valor límite más cercano, 99.99.
Si intentamos definir auto_increment un campo que no es clave primaria,aparece un mensaje de
error indicando que el campo debe ser clave primaria. Por ejemplo:
alter table libros
modify codigo int unsigned auto_increment;
alter table combinado con modify permite agregar y quitar campos y atributos de campos. Para
modificar el valor por defecto (default) de un campo podemos usar también modify pero debemos
colocar el tipo y sus modificadores, entonces resulta muy extenso, podemos setear sólo el valor por defecto
con la siguienmte sintaxis:
alter table libros
alter autor set default 'Varios';
Para eliminar el valor por defecto podemos emplear:
alter table libros
alter autor drop default;
52 - Cambiar el nombre de un campo de una tabla (alter table - change)
Con alter table podemos cambiar el nombre de loscampos de una tabla.
- código, int unsigned auto_increment,
- nombre, varchar(40),
- autor, varchar(30),

- editorial, varchar (20),
- costo, decimal(5,2) unsigned,
- cantidad int unsigned,
- clave primaria: código.
Queremos cambiar el nombre del campo costo por precio, tipeamos:
alter table libros
change costo precio decimal (5,2);
Usamos alter table seguido del nombre de la tabla y change seguido del nombre actual y el nombre
nuevo con su tipo y los modificadores.
Con change cambiamos el nombre de un campo y también podemos cambiar el tipo y sus
modificadores. Por ejemplo, queremos cambiar el nombre del campo nombre por titulo y redefinirlo
como not null, tipeamos:
alter table libros
change nombre titulo varchar(40) not null;
53 - Agregar y eliminar la clave primaria (alter table)
Hasta ahora hemos aprendido a definir una clave primaria al momento de crear una tabla. Con alter
table podemos agregar una clave primaria a una tabla existente.
código, int unsigned auto_increment,
titulo, varchar(40),
autor, varchar(30),
precio, decimal(5,2) unsigned,
cantidad smallint unsigned.
Para agregar una clave primaria a una tabla existente usamos:
alter table libros
add primary key (codigo);
Usamos alter table con add primary key y entre paréntesis el nombre del campo que será clave.
Si intentamos agregar otra clave primaria, aparecerá un mensaje de error porque (recuerde) una tabla
solamente puede tener una clave primaria.
Para que un campo agregado como clave primaria sea autoincrementable, es necesario agregarlo como
clave y luego redefinirlo con modify como auto_increment. No se puede agregar una clave y al mismo
tiempo definir el campo autoincrementable. Tampoco es posible definir un campo como
autoincrementable y luego agregarlo como clave porque para definir un campo auto_increment éste
debe ser clave primaria.
También usamos alter table para eliminar una clave primaria.
Para eliminar una clave primaria usamos:
alter table libros
drop primary key;
Con alter table y drop primary key eliminamos una clave primaria definida al crear la tabla o
agregada luego.
Si queremos eliminar la clave primaria establecida en un campo auto_increment aparece un mensaje
de error y la sentencia no se ejecuta porque si existe un campo con este atributo DEBE ser clave primaria.
Primero se debe modificar el campo quitándole el atributo auto_increment y luego se podrá eliminar la
clave.
Si intentamos establecer como clave primaria un campo que tiene valores repetidos, aparece un
mensaje de error y la operación no se realiza.

54 - Agregar índices(alter table - add index)
Aprendimos a crear índices al momento de crear una tabla. También a crearlos luego de haber creado la
tabla, con create index. También podemos agregarlos a una tabla usando alter table.
Creamos la tabla libros:
codigo int unsi gned,
titulo varchar(40),
autor varchar(30),
editorial varchar (20),
cantidad smallint unsigned
);
Para agregar un índice común por el campo editorial usamos la siguiente sentencia:
alter table libros
add index i_editorial (editorial);
Usamos alter table junto con add index seguido del nombre que le daremos al índice y entre
paréntesis el nombre de el o los campos por los cuales se indexará.
Para agregar un índice único multicampo, por los campostitulo y editorial, usamos la siguiente
sentencia:
alter table libros
add unique index i_tituloeditorial (titulo,editorial);
Usamos alter table junto con add unique index seguido del nombre que le daremos al índice y entre
paréntesis el nombre de el o los campos por los cuales se indexará.
En ambos casos, para índices comunes o únicos, si no colocamos nombre de índice, se coloca uno por
defecto, como cuando los creamos junto con la tabla.
55 - Borrado de índices (alter table - drop index)
Los índices común y únicos se eliminan con alter table.
Trabajamos con la tabla libros de una librería, que tiene los siguientes campos e índices:
autor varchar(30 ),
primary key(codigo),
index i_editorial (editorial),
unique i_tituloeditorial (titulo,editorial)
);
Para eliminar un índice usamos la siguiente sintaxis:
alter table libros
drop index i_editorial;
Usamos alter table y drop index seguido del nombre del índice a borrar.
Para eliminar un índice único usamos la misma sintaxis:
alter table libros
drop index i_tituloeditorial;
56 - renombrar tablas (alter table - rename - rename table)
Podemos cambiar el nombre de una tabla con alter table.
Para cambiar el nombre de una tabla llamada amigos por contactos usamos esta sintaxis:
alter table amigos rename contactos;

Entonces usamos alter table seguido del nombre actual, rename y el nuevo nombre.
También podemos cambiar el nombre a una tabla usando la siguiente sintaxis:
rename table amigos to contactos;
La renombración se hace de izquierda a derecha, con lo cual, si queremos intercambiar los nombres de
dos tablas, debemos tipear lo siguiente:
rename table amigo s to auxiliar,
contactos to amigos,
auxiliar to contactos;
57 - Tipo de dato enum.
Además de los tipos de datos ya conocidos, existen otros que analizaremos ahora, los tipos enum y
set.
El tipo de dato enum representa una enumeración. Puede tenerun máximo de 65535 valores
distintos. Es una cadena cuyo valor se elige de una lista enumerada de valores permitidos que se especifica
al definir el campo. Puede ser una cadena vacía, incluso null.
Los valores presentados como permitidos tienen un valorde índice que comienza en 1.
Una empresa necesita personal, varias personas se han presentado para cubrir distintos cargos. La
empresa almacena los datos de los postulantes a los puestos en una tabla llamada postulantes. Le
interesa, entre otras cosas, conocer los estudios que tiene cada persona, si tiene estudios primario,
secundario, terciario, universitario o ninguno. Para ello, crea un campo de tipo enum con esos valores.
Para definir un campo de tipo enum usamos la siguiente sintaxis al crear latabla:
create table postulantes(
numero int unsigned auto_increment,
documento char(8),
nombre varchar(30),
estudios enum('ninguno','primario','secundario',
'terciario','universitario'),
primary key(numero)
);
Los valores presentados deben sercadenas de caracteres.
Si un enum permite valores nulos, el valor por defecto el null; si no permite valores nulos, el valor
por defecto es el primer valor de la lista de permitidos.
Si se ingresa un valor numérico, lo interpreta como índice de la enumeración y almacena el valor de la
lista con dicho número de índice. Por ejemplo:
insert into postulantes (documento,nombre,estudios)
values('22255265','Juana Pereyra',5);
En el campo estudios almacenará universitario que es valor de índice 5.
Si se ingresa un valor inválido, puede ser un valor no presente en la lista o un valor de índice fuera de
rango, coloca una cadena vacía. Por ejemplo:
insert into postu lantes (documento,nombre,estudios)
values('22255265','Juana Pereyra','PostGrado');
En los 3 casos guarda una cadena vacía, en los 2 primeros porque los índices ingresados están fuera de
rango y en el tercero porque el valor no está incluido en la lista de permitidos.
Esta cadena vacía de error, se diferencia de una cadena vacía permitida porque la primera tiene el valor
de índice 0; entonces, podemos seleccionar los registros con valores inválidos en el campo de tipo enum
así:
select * from postulantes
where estudios=0;

El índice de un valor null es null.
Para seleccionar registros con un valor específico de un campo enumerado usamos where, por
ejemplo, queremos todos los postulantes con estudios universitarios:
where estudios='universitario';
Los tipos enum aceptan cláusula default.
Si el campo está definido como not null e intenta almacenar el valor null aparece un mensaje de
error y la sentencia no se ejecuta.
Los bytes de almacenamiento del tipo enum depende del número de valores enumerados.
58 - Tipo de dato set.
El tipo de dato set representa un conjunto de cadenas.
Puede tener 1 ó más valores que se eligen deuna lista de valores permitidos que se especifican al definir
el campo y se separan con comas. Puede tener un máximo de 64 miembros. Ejemplo: un campo definido
como set ('a', 'b') not null, permite los valores 'a', 'b' y 'a,b'. Si carga un valor no incluido en el conjunto
set, se ignora y almacena cadena vacía.
Es similar al tipo enum excepto que puede almacenar más de un valor en el campo.
Una empresa necesita personal, varias personas se han presentado para cubrir distintos cargos. La
empresa almacena los datos de los postulantes a los puestos en una tabla llamada postulantes. Le
interesa, entre otras cosas, saber los distintos idiomas que conoce cada persona; para ello, crea un campo
de tipo set en el cual guardará los distintos idiomas que conoce cada postulante.
Para definir un campo de tipo set usamos la siguiente sintaxis:
create table postulantes(
numero int unsigned auto_increment,
documento char(8),
nombre varchar(30),
idioma set('ingles','italiano','portuges'),
primary key(numero)
);
Ingresamos un registro:
insert into postulantes (documento,nombre,idioma)
values('22555444','Ana Acosta','ingles');
Para ingresar un valor que contenga más de un elemento del conjunto, se separan por comas, por
ejemplo:
values('23555444','Juana Pereyra','ingles,italiano');
No importa el orden en el que se inserten, se almacenan en el orden que han sido definidos, por
ejemplo, si ingresamos:
insert into postulantes (doc umento,nombre,idioma)
values('23555444','Juana Pereyra','italiano,ingles');
en el campo idioma guardará 'ingles,italiano'.
Tampoco importa si se repite algún valor, cada elemento repetido, se ignora y se guarda una vez y en el
orden que ha sido definido, por ejemplo, si ingresamos:
values('23555444','Juana Pereyra','italiano,ingles,italiano');
en el campo idioma guardará 'ingles,italiano'.
Si ingresamos un valor que no está en la lista set, se ignora y se almacena una cadena vacía, por
ejemplo:
values('22255265','Juana Pereyra','frances');

Si un set permite valores nulos, el valor por defecto es null; si no permite valores nulos, el valor por
defecto es una cadena vacía.
Si se ingresa un valor de índice fuera de rango, coloca una cadena vacía. Por ejemplo:
insert into postulantes (documento,nombre,idio ma)
Si se ingresa un valor numérico, lo interpreta como índice de la enumeración y almacena el valor de la
lista con dicho número de índice. Los valores de índice se definen en el siguiente orden, en este ejemplo:
1='ingles',
2='italiano',
3='ingles,italiano',
4='portugues',
5='ingles,portugues',
6='italiano,portugues',
7='ingles,italiano,portugues'.
Ingresamos algunos registros con valores de índice:
En el campo idioma, con la primera inserción se almacenará italiano que es valor de índice 2 y con la
segunda inserción, ingles,italiano que es el valor con índice 3.
Para búsquedas de valores en campos set se utiliza el operador like o la función find_in_set().
Para recuperar todos los valores que contengan la cadena ingles podemos usar cualquiera de las
where idioma like '%ingles%';
where find_in_set('ingles',idioma)0;
La función find_in_set() retorna 0 si el primer argumento (cadena) no se encuentra en el campo set
colocado como segundoargumento. Esta función no funciona correctamente si el primer argumento
contiene una coma.
Para recuperar todos los valores que incluyan ingles,italiano tipeamos:
where idioma like '%ingles,italiano%';
Para realizar búsquedas, es importante respetar el orden en que se presentaron los valores en la
definición del campo; por ejemplo, si se busca el valor italiano,ingles en lugar de ingles,italiano, no
retornará registros.
Para buscar registros que contengan sólo el primer miembro del conjunto set usamos:
where idioma='ingles';
También podemos buscar por el número de índice:
where idioma=1;
Para buscar los registros que contengan el valor ingles,italiano podemosutilizar cualquiera de las
where idioma='ingles,italiano';
where idioma=3;

También podemos usar el operador not. Para recuperar todos los valores que no contengan la cadena
ingles podemos usar cualquiera de las siguientes sentencias:
where idioma not like '%ingles%';
where not find_in_set('ingles',idioma)0;
Los tipos set admiten cláusula default.
Los bytes de almacenamiento del tipo set depende del número de miembros, se calcula así: (cantidad
de miembros+7)/8 bytes; entonces puede ser 1,2,3,4 u 8 bytes.
59 - Tipos de datos blob y text.
Los tipos blob o text son bloques de datos. Tienen una longitud de 65535 caracteres.
Un blob (Binary Large Object) puede almacenar un volumen variable de datos. La diferencia entre
blob y text es que text diferencia mayúsculas y minúsculas y blob no; esto es porque text
almacena cadenas de caracteres no binarias(caracteres), en cambio blob contiene cadenas de caracteres
binarias (de bytes).
No permiten valores default.
Existen subtipos:
tinyblob o tinytext: longitud máxima de 255 caracteres.
mediumblob o mediumtext: longitud de 16777215 caracteres.
longblob o longtext: longitud para 4294967295 caracteres.
Se utiliza este tipo de datos cuando se necesita almacenar imágenes, sonidos o textos muy largos.
Un video club almacena la información de sus películas en alquiler en una tabla denominada peliculas.
Además del título, actor y duración de cada película incluye un campo en el cual guarda la sinopsis de cada
una de ellas.
La tabla contiene un campo de tipo text llamado sinopsis:
codigo: int unsigned auto_increment, clave primaria,
nombre: varchar(40),
actor: varchar(30),
duracion: tinyint unsigned,
sinopsis: text,
Se ingresan los datos en un campo text o blob como si fuera de tipo cadena de caracteres, es decir,
entre comillas:
insert into peliculas values(1,'Mentes que brillan','Jodie Foster',120,'El
no entiende al mundo ni el mundo lo entiende a él; es un niño superdotado. La
escuela especial a la que asiste tampoco resuelve los problemas del niño. Su
madre hará todo lo que e sté a su alcance para ayudarlo. Drama');
Para buscar un texto en un campo de este tipo usamos like:
select * from peliculas
where sinopsis like '%Drama%';
No se pueden establecer valores por defecto a los campos de tipo blob o text, es decir, noaceptan la
cláusula default en la definición del campo.
60 - Funciones de control de flujo (if)
Trabajamos con las tablas libros de una librería.
No nos interesa el precio exacto de cada libro, sino si el precio es menor o mayor a $50. Podemos
utilizar estas sentencias:
where precio50;

where precio =50;
En la primera sentencia mostramos los libros con precio menor a 50 y en la segunda los demás.
También podemos usar la función if.
if es una función a la cual se le envían 3 argumentos: el segundo y tercer argumento corresponden a
los valores que retornará en caso que el primer argumento (una expresión de comparación) sea
verdadero o falso; es decir, si el primer argumento es verdadero, retorna el segundo argumento, sino
retorna el tercero.
Veamos el ejemplo:
select titulo,
if (precio50,'caro','economico')
from libros;
Si el precio del libro es mayor a 50 (primer argumento del if), coloca caro (segundo argumento del
if), en caso contrario coloca economico (tercer argumento del if).
Veamos otros ejemplos.
Queremos mostrar los nombres de los autores y la cantidad de libros de cada uno de ellos; para ello
especificamos el nombre del campo a mostrar (autor), contamos loslibros con autor conocido con la
función count() y agrupamos por nombre de autor:
select autor, count(*)
from libros
group by autor;
El resultado nos muestra cada autor y la cantidad de libros de cada uno de ellos. Si solamente queremos
mostrar los autores que tienen más de 1 libro, es decir, la cantidad mayor a 1, podemos usar esta
sentencia:
select autor, count(*)
from libros
group by autor
having count(*)1;
Pero si no queremos la cantidad exacta sino solamente saber si cada autor tiene más de 1 libro,
podemos usar if:
select autor,
if (count(*)1,'Más de 1','1')
from libros
group by autor;
Si la cantidad de libros de cada autor es mayor a 1 (primer argumento del if), coloca Más de 1
(segundo argumento del if), en caso contrario coloca 1 (tercer argumento del if).
Queremos saber si la cantidad de libros por editorial supera los 4 o no:
select editorial,
if (count(*)4,'5 o más','menos de 5') as cantidad
from libros
group by editorial
order by cantidad;
Si la cantidad de libros de cada editorial es mayor a 4 (primer argumento del if), coloca 5 o más
(segundo argumento del if), en caso contrario coloca menos de 5 (tercer argumento del if).
61 - Funciones de control de flujo (case)
La función case es similar a la función if, sólo que se pueden establecer varias condiciones a cumplir.
Trabajemos con la tabla libros de una librería.
Queremos saber si la cantidad de libros de cada editorial es menor o mayor a 1, tipeamos:
select editorial,
if (count(*)1,'Mas de 2','1') as 'cantidad'
from libros
group by editorial;

vemos los nombres de las editoriales y una columna cantidad que especifica si hay más o menos de
uno. Podemos obtener la misma salida usando un case:
select editorial,
case count(*)
when 1 then 1
else 'mas de 1' end as 'cantidad'
from libros
group by editorial;
Por cada valor hay un when y un then; si encuentra un valor coincidente en algún where ejecuta el
then correspondiente a ese where, si no encuentra ninguna coincidencia, se ejecuta el else, si no hay
parte else retorna null. Finalmente se coloca end para indicar que el case ha finalizado.
Entonces, la sintaxis es:
case
when then
...
else end
Se puede obviar la parte else:
select editorial,
case count(*)
when 1 then 1
end as 'cantidad'
from libros
group by editorial;
Con el if solamente podemos obtener dos salidas, cuando la condición resulta verdadera y cuando es
falsa, si queremos más opciones podemosusar case. Vamos a extender el case anterior para mostrar
distintos mensajes:
select editorial,
case count(*)
when 1 then 1
when 2 then 2
when 3 then 3
else 'Más de 3' end as 'cantidad'
from libros
group by editorial;
Incluso podemos agregar una cláusula order by y ordenar la salida por la columna cantidad:
select editorial,
case count(*)
when 1 then 1
when 2 then 2
when 3 then 3
else 'Más de 3' end as 'cantidad'
from libros
group by editorial
order by cantidad;
La diferencia con if es que el case toma valores puntuales, no expresiones. La siguiente sentencia
provocará un error:
select editorial,
case count(*)
when 1 then 1
when 1 then 'mas de 1'
end as 'cantidad'
from libros
group by editoria l;
Pero existe otra sintaxis de case que permite condiciones:

case
when then
...
else
end
Veamos un ejemplo:
select editorial,
case
when count(*)=1 then 1
else 'mas de uno'
end as cantidad
from libros
group by editorial;
62 - Varias tablas (join)
Hasta ahora hemos trabajado con una sola tabla, pero en general, se trabaja con varias tablas.
Para evitar la repetición de datos y ocupar menos espacio, se separa la información en varias tablas.
Cada tabla tendrá parte de la información total que queremos registrar.
Por ejemplo, los datos de nuestra tabla libros podrían separarse en 2 tablas, una libros y otra
editoriales que guardará la información de las editoriales. En nuestra tabla libros haremos referencia a
la editorial colocando un código que la identifique. Veamos:
autor varchar(30) not null default 'Desconocido',
codigoeditorial tinyint unsigned not null,
precio decimal(5,2 ) unsigned,
cantidad smallint unsigned default 0,
);
create table editoriales(
codigo tinyint unsigned auto_increment,
nombre varchar(20) not null,
primary key(codigo)
);
De este modo, evitamos almacenar tantas veces los nombres de las editoriales en la tabla libros y
guardamos el nombre en la tabla editoriales; para indicar la editorial de cada libro agregamos un campo
referente al código de la editorial en la tabla libros y en editoriales.
Al recuperar los datos de los libros:
select * from libros;
vemos que en el campo editorial aparece el código, pero no sabemos el nombre de la editorial. Para
obtener los datos de cada libro, incluyendo el nombre de la editorial, necesitamos consultar ambas tablas,
traer información de las dos.
Cuando obtenemos información de más de una tabla decimos que hacemos un join (unión). Veamos
un ejemplo:
join editoriales
on libros.codigoeditorial=editoriales.codigo;
Analicemos la consulta anterior.
Indicamos el nombre de la tabla luego del from (libros), unimos esa tabla con join y el nombre de
la otra tabla (editoriales), luego especificamos la condición para enlazarlas con on, es decir, el campo
por el cual se combinarán. on hace coincidir registros de las dos tablas basándose en el valor de algún
campo, en este ejemplo, los códigos de las editoriales de ambas tablas, el campo codigoeditorial de
libros y el campo codigo de editoriales son los que enlazarán ambas tablas.

Cuando se combina (join, unión) información de varias tablas, es necesario indicar qué registro de una
tabla se combinará con qué registro de la otra tabla.
Si no especificamos por qué campo relacionamos ambas tablas, por ejemplo:
join editoriales;
el resultado es el producto cartesiano de ambas tablas (cada registro de la primera tabla se combina con
cada registro de la segunda tabla), un join sin condición on genera un resultado en el que aparecen
todas las combinaciones de los registros de ambas tablas. La información no sirve.
Note que en la consulta
join editoriales
on libros.codigoeditorial=editoriales.codigo;
al nombrar el campo usamos el nombre de la tabla también. Cuando las tablas referenciadas tienen
campos con igual nombre, esto es necesario para evitar confusiones y ambiguedades al momento de
referenciar un campo. En este ejemplo, si no especificamos editoriales.codigo y solamente tipeamos
codigo, MySQL no sabrá si nos referimos al campo codigo de libros o de editoriales.
Si omitimos la referencia a las tablas al nombrar el campo codigo (nombre de campo que contienen
ambas tablas):
join editoriales
on codigoeditorial=codigo;
aparece un mensaje de error indicando que codigo es ambiguo.
Entonces, si en las tablas, los campos tienen el mismo nombre, debemos especificar a cuál tabla
pertenece el campo al hacer referencia a él, para ello se antepone el nombre de la tabla al nombre del
campo, separado por un punto (.).
Entonces, se nombra la primer tabla, se coloca join junto al nombre de la segunda tabla de la cual
obtendremos información y se asocian los registros de ambas tablas usando un on que haga coincidir los
valores de un campo en común en ambas tablas, que será elenlace.
Para simplificar la sentencia podemos usar un alias para cada tabla:
select * from libros as l
join editoriales as e
on l.codigoeditorial=e.codigo;
Cada tabla tiene un alias y se referencian los campos usando el alias correspondiente. En esteejemplo,
el uso de alias es para fines de simplificación, pero en algunas consultas es absolutamente necesario.
En la consulta anterior vemos que el código de la editorial aparece 2 veces, desde la tabla libros y
editoriales. Podemos solicitar que nos muestre algunos campos:
select titulo,autor,nombre from libros as l
Al presentar los campos, en este caso, no es necesario aclarar a qué tabla pertenecen porque los
campos solicitados no se repiten en ambas tablas, pero si solicitáramos el código del libro, debemos
especificar de qué tabla porque el campo codigo se repite en ambas tablas (libros y editoriales):
select l.codigo,titulo,autor,nombre from libros as l
Si obviamos la referencia a la tabla, la sentencia no se ejecuta y aparece un mensaje indicando que el
campo codigo es ambiguo.
63 - Clave foránea.
Un campo que se usa para establecer un join (unión) con otra tabla en la cuales clave primaria, se
denomina clave ajena o foránea.

En el ejemplo de la librería en que utilizamos las tablas libros y editoriales con los campos:
libros: codigo (clave primaria), titulo, autor, codigoeditorial, precio,
cantidad y
editoriales: c odigo (clave primaria), nombre.
el campo codigoeditorial de libros es una clave foránea, se emplea para enlazar la tabla libros con
editoriales y es clave primaria en editoriales con el nombre codigo.
Cuando alteramos una tabla, debemos tener cuidado con las claves foráneas. Si modificamos el tipo,
longitud o atributos de una clave foránea, ésta puede quedar inhabilitada para hacer los enlaces.
Las claves foráneas y las claves primarias deben ser del mismo tipo para poder enlazarse. Si modificamos
una, debemos modificar la otra para que los valores se correspondan.
64 - Varias tablas (left join)
Hemos visto cómo usar registros de una tabla para encontrar registros de otra tabla, uniendo ambas
tablas con join y enlazándolas con una condición on en la cual colocamos el campo en común. O sea,
hacemos un join y asociamos registros de 2 tablas usando el on, buscando coincidencia en los valores
del campo que tienen en comun ambas tablas.
Trabajamos con las tablas de una librería:
-libros: codigo (clave primaria), titulo, autor, codigoeditorial, precio,
cantidad y
-editoriales: codigo (clave primaria), nombre.
Queremos saber de qué editoriales no tenemos libros.
Para averiguar qué registros de una tabla no se encuentran en otra tabla necesitamos usar un join
diferente.
Necesitamos determinar qué registros no tienen correspondencia en otra tabla, cuáles valores de la
primera tabla (de la izquierda) no están en la segunda (de la derecha).
Para obtener la lista de editoriales y sus libros, incluso de aquellas editoriales de las cuales no tenemos
libros usamos:
select * from editoriales
left join libros
on editoriales.codigo=libros.codigoeditorial;
Un left join se usa para hacer coincidir registros en una tabla (izquierda) con otra tabla (derecha),
pero, si un valor de la tabla de la izquierda no encuentra coincidencia en la tabla de la derecha, se genera
una fila extra (una por cada valor no encontrado) con todos los campos seteados a null.
Entonces, la sintaxis es la siguiente: se nombran ambas tablas, una a la izquierda del join y la otra a la
derecha, y la condición para enlazarlas, es decir, el campo por el cual se combinarán, se establece luego de
on. Es importante la posición en que se colocan las tablas en un left join, la tablade la izquierda es la
que se usa para localizar registros en la tabla de la derecha. Por lo tanto, estos join no son iguales:
left join libros
left join editoriales
La primera sentencia opera así: por cada valor de codigo de editoriales busca coincidencia en la tabla
libros, si no encuentra coincidencia para algún valor, genera una fila seteada a null.
La segunda sentencia opera de modo inverso: por cada valor de codigoeditorial de libros busca
coincidencia en la tabla editoriales, si no encuentra coincidencia, setea la fila a null.
Usando registros de la tabla de la izquierda se encuentran registros en la tabla de la derecha.
Luego del on se especifican los campos que se asociarán; no se deben colocar condiciones en la parte
on para restringir registros que deberían estar en el resultado, para ello hay que usar la cláusula where.

Un left join puede tener clausula where que restringa el resultado de la consulta considerando
solamente los registros que encuentran coincidencia en la tabla de la derecha:
select e.nombre,l.titulo
from editoriales as e
left join libros as l
on e.codigo=l.codigoeditorial
where l.codigoeditorial is not null;
El anterior left join muestra los valores de la tabla editoriales que están presentes en la tabla de la
derecha (libros).
También podemos mostrar las editoriales que no están presentes en libros:
select e.nombre,l.titulo from editoriales as e
where l.codigoeditorial is null;
El anterior left join muestra los valores de la tabla editoriales que no encuentran correspondencia en
la tabla de la derecha, libros.
65 - Varias tablas (right join)
right join opera del mismo modo que left join sólo que la búsqueda de coincidencias la realiza de
modo inverso, es decir, los roles de las tablas se invierten, busca coincidencia de valoresdesde la tabla de la
derecha en la tabla de la izquierda y si un valor de la tabla de la derecha no encuentra coincidencia en la
tabla de la izquierda, se genera una fila extra (una por cada valor no encontrado) con todos los campos
seteados a null.
Trabajamos con las tablas de una librería:
-libros: codigo (clave primaria), titulo, autor, codigoeditorial, precio,
cantidad y
-editoriales: codigo (clave primaria), nombre.
Estas sentencias devuelven el mismo resultado:
select nombre,titulo
on e.codigo=l.codigoeditorial;
from libros as l
right join editoriales as e
La primera busca valores de codigo de la tabla editoriales (tabla de la izquierda) coincidentes con los
valores de codigoeditorial de la tabla libros (tabla de la derecha). La segunda busca valores de la tabla
de la derecha coincidentes con los valores de la tabla de la izquierda.
66 - Varias tablas (cross join)
cross join retorna todos los registros de todas las tablas implicadas en la unión, devuelve el producto
cartesiano. No es muy utilizado.
Un pequeño restaurante tiene almacenados los nombres y precios de sus comidas en una tabla llamada
comidas y en una tabla denominada postres los mismos datos de sus postres.
El restaurante quiere combinar los registros de ambas tablas para mostrar los distintos menúes que
ofrece. Podemos usar cross join:
select c.*,p.*
from comidas as c
cross join postres as p;
es igual a un simple join sin parte on:

select c.*,p.*
from comidas as c
join postres as p;
Podemos organizar la salida del cross join para obtener el nombre del plato principal, del postre y el
precio total de cada combinación (menú):
select c.nombre,p.nomb re,
c.precio+p.precio as total
from comidas as c
cross join postres as p;
Para realizar un join no es necesario utilizar 2 tablas, podemos combinar los registros de una misma
tabla. Para ello debemos utilizar 2 alias para la tabla.
Si los datos de las tablas anteriores (comidas y postres) estuvieran en una sola tabla con la siguiente
estructura:
create table comidas(
nombre varchar(30),
rubro varchar(20),/*plato principal y postre*/
precio decimal (5,2) unsigned,
primary key(codigo)
);
Podemos obtener la combinación de platos principales con postres empleando un cross join con una
sola tabla:
select c1.nombre,c1.precio,c2.nombre,c2.precio
from comidas as c1
cross join comi das as c2
where c1.rubro='plato principal' and
c2.rubro='postre';
Se empleó un where para combinar plato principal con postre.
Si queremos el monto total de cada combinación:
select c1.nombre,c2.nombre,
c1.precio+c2.precio as total
from comidas as c1
cross join comidas as c2
where c1.rubro='plato principal' and
c2.rubro='postre';
67 - Varias tablas (natural join)
natural join se usa cuando los campos por los cuales se enlazan las tablas tienen el mismo nombre.
Tenemos las tablas libros y editoriales de una librería.
Las tablas tienen las siguientes estructuras:
libros: codigo (clave primaria), titulo, autor, codigoeditorial, precio.
editoriales: codigoeditorial(clave primaria), nombre.
Como en ambas tablas, el código de la editorial se denomina codigoeditorial, podemos omitir la parte
on que indica los nombres de los campos por el cual se enlazan las tablas, empleando natural join, se
unirán por el campo que tienen en común:
select titulo,nombre
from libros as l
natural join editoriales as e;
La siguiente sentencia tiene la misma salida anterior:
select titulo,nombre
from libros as l

on l.codigoeditorial=e.codigoeditorial;
También se puede usar natural con left join y right join:
natural left join libros as l;
que tiene la misma salida que:
on e.codigoeditorial=l.codigoeditorial;
Es decir, con natural join no se coloca la parte on que especifica los campos por los cuales se enlazan
las tablas, porque MySQL busca los campos con igual nombre y enlaza las tablas por ese campo.
Hay que tener cuidado con este tipo de join porque si ambas tablas tiene más de un campo con igual
nombre, MySQL no sabrá por cual debe realizar la unión. Por ejemplo, si el campo titulo de la tabla
libros se llamara nombre, las tablas tendrían 2 campos con igual nombre (codigoeditorial y
nombre).
Otro problema que puede surgir es el siguiente. Tenemos la tabla libros con los siguientes campos:
codigo (del libro), titulo, autor y codigoeditorial, y la tabla editoriales con estos campos: codigo (de la
editorial) y nombre. Si usamos natural join, unirá las tablas por el campo codigo, que es el campo que
tienen igual nombre, pero el campo codigo de libros no hace referencia al código de la editorial sino al
del libro, así que la salida será errónea.
68 - Varias tablas (inner join - straight join)
Existen otros tipos de join además del simple join, left join, right join, cross join y natural
join. Veámoslos.
inner join es igual que join. Con inner join, todos los registros no coincidentes son descartados,
sólo los coincidentes se muestran en el resultado:
inner join libros as l
Tiene la misma salida que un simple join:
join libros as l
straight join es igual a join, sólo que la tabla de la izquierda es leída siempre antes que la de la
derecha.
69 - join, group by y funciones de agrupamiento.
Podemos usar group by y las funciones de agrupamiento con join.
Para ver todas las editoriales, agrupadas por nombre, con una columna llamada Cantidad de libros en
la que aparece la cantidad calculada con count() de todos los libros de cada editorial tipeamos:
select e.nombre,count(l.codigoeditorial) as 'Cantidad de libros'
on l.codigoeditorial=e.codigo
group by e.nombre;
Si usamos left join la consulta mostrará todas las editoriales, y para cualquier editorial que no
encontrara coincidencia en la tabla libros colocará 0 en Cantidad de libros. Si usamos join en lugar
de left join:

select e.nombre,count(l.codigoeditorial) as 'Cantidad de libros'
join libros as l
group by e.nombre;
solamente mostrará las editoriales para las cuales encuentra valores coincidentes para el código de la
editorial en la tabla libros.
Para conocer el mayor precio de los libros de cada editorial usamos la función max(), hacemos una
unión y agrupamos por nombre de la editorial:
select e.nombre,
max(l.precio) as 'Mayor precio'
group by e.nombre;
En la sentencia anterior, mostrará, para la editorial de la cual no haya libros, el valor null en la
columna calculada; si realizamos un simple join:
select e.nombre,
max(l.precio) as 'Mayor precio'
join libros as l
group by e.nombre;
sólo mostrará las editoriales para las cuales encuentra correspondencia en la tabla de la derecha.
70 - join con más de dos tablas.
Podemos hacer un join con más de dos tablas.
Una biblioteca registra la información de sus libros en una tabla llamada libros, los datos de sus socios
en socios y los préstamos en una tabla prestamos.
En la tabla prestamos haremos referencia al libro y al socio que lo solicita colocando un código que los
identifique. Veamos:
autor varchar(20) default 'Desconocido',
);
create socios(
documento char(8) not null,
nombre varchar(30),
domicilio varchar(30),
primary key (numero)
);
create table prestamos(
documento char(8) not null,
codigolibro int unsigned,
fechaprestamo date not null,
fechadevolucion date,
primary key (codigolibro,fechaprestamo)
);
Al recuperar los datos de los prestamos:
select * from prestamos;

aparece el código del libro pero no sabemos el nombre y tampoco el nombre del socio sino su
documento. Para obtener los datos completos de cada préstamo, incluyendo esos datos, necesitamos
consultar las tres tablas.
Hacemos un join (unión):
select nombre,titulo,fechaprestamo
from prestamos as p
join socios as s
on s.documento=p.documento
join libros as l
on codigolibro=codigo;
Analicemos la consulta anterior. Indicamos el nombre de la tabla luego del from (prestamos),
unimos esa tabla con la tabla socios especificando con on el campo por el cualse combinarán: el campo
documento de ambas tablas; luego debemos hacer coincidir los valores para la unión con la tabla libros
enlazándolas por los campos codigolibro y codigo de libros. Utilizamos alias para una sentencia más
sencilla y comprensible.
Note que especificamos a qué tabla pertenece el campos documento porque a ese nombre de campo
lo tienen las tablas prestamos y socios, esto es necesario para evitar confusiones y ambiguedades al
momento de referenciar un campo. En esteejemplo, si omitimos la referencia a las tablas al nombrar el
campo documento aparece un mensaje de error indicando que documento es ambiguo.
Para ver todos los prestamos, incluso los que no encuentran coincidencia en las otras tablas, usamos:
from prestamos as p
left join socios as s
on p.documento=s.documento
on l.codigo=p.codigolibro;
Podemos ver aquellos prestamos con valor coincidente para libros pero para socio con y sin
coincidencia:
from prestamos as p
left join socios as s
on p.documento=s.documento
join libros as l
on p.codigolibro=l.codigo;
71 - Función de control if con varias tablas.
Podemos emplear if y case en la misma sentencia que usamos un join.
Por ejemplo, tenemos las tablas libros y editoriales y queremos saber si hay libros de cada una de las
editoriales:
select e.nombre,
if (count(l.codigoeditorial)0,'Si','No') as hay
group by e.nombre;
Podemos obtener una salida similar usando case en lugar de if:
select e.nombre,
case count(l.codigoeditorial)
when 0 then 'No'
else 'Si' end as 'Hay'
group by e.nombre;

72 - Variables de usuario.
Cuando buscamos un valor con las funciones de agrupamiento, por ejemplo max(), la consulta nos
devuelve el máximo valor de un campo de una tabla, perono nos muestra los valores de otros campos del
mismo registro. Por ejemplo, queremos saber todos los datos del libro con mayor precio de la tabla libros
de una librería, tipeamos:
select max(precio) from libros;
Para obtener todos los datos del libro podemos emplear una variable para almacenar el precio más alto:
select @mayorprecio:=max(precio) from libros;
y luego mostrar todos los datos de dicho libro empleando la variable anterior:
where precio=@mayorprecio;
Es decir, guardamos en la variable el precio más alto y luego, en otra sentencia, mostramos los datos de
todos los libros cuyo precio es igual al valor de la variable.
Las variables nos permiten almacenar un valor y recuperarlo más adelante, de este modo se pueden
usar valores en otras sentencias.
Las variables de usuario son específicas de cada conexión, es decir, una variable definida por un cliente
no puede ser vista ni usada por otros clientes y son liberadas automáticamente al abandonar la conexión.
Las variables de usuario comienzan con @ (arroba) seguido del nombre (sin espacios), dicho nombre
puede contener cualquier caracter.
Para almacenar un valor en una variable se coloca := (operador de asignación) entre la variable y el
valor a asignar.
En el ejemplo, mostramos todos los datos del libro com precio más alto, pero, si además, necesitamos el
nombre de la editorial podemos emplear un join:
select l.titulo,l.autor,e.nombre
from libros as l
where l.precio = @mayorprecio;
La utilidad de las variables consiste en que almacenan valores para utilizarlos en otras consultas.
Por ejemplo, queremos ver todos los libros de la editorial que tenga el libro más caro. Debemos buscar
el precio más alto y almacenarlo en una variable, luego buscar el nombre de la editorial del libro con el
precio igual al valor de la variable y guardarlo en otra variable, finalmente buscar todos los libros de esa
editorial:
select @mayorprecio:=max(precio) from libros;
select @editorial:=e.nombre
from libros as l
where precio=@mayorprecio;
select l.titulo,l.autor,e.nombre
from libros as l
where e.nombre=@editorial;
73 - Crear tabla a partir de otra (create - insert)
Tenemos la tabla libros de una librería y queremos crear una tabla llamada editoriales que contenga
los nombres de las editoriales.
La tabla libros tiene esta estructura:
codigo: int unsigned auto_increment,

titulo: varchar(40) not null,
autor: varchar(30),
editorial: varchar(20) not null,
precio: decimal(5,2) unsigned,
clave primaria: codigo.
La tabla editoriales, que no existe, debe tener la siguiente estructura:
nombre: nombre de la editorial.
La tabla libros contiene varios registros.
Para guardar en editoriales los nombres de las editoriales, podemos hacerlo en 3 pasos:
1º paso: crear la tabla editoriales:
nombre varchar(20)
);
2º paso: realizar la consulta en la tabla libros para obtener los nombres de las distintas editoriales:
select distinct editorial as nombre
from libros;
obteniendo una salida como la siguiente:
editorial
Emece
Paidos
Planeta
3º paso: insertar los registros necesarios en la tabla editoriales:
insert into editoriales (nombre) values('Emece');
insert into editoriales (nombre) values('Paidos');
insert into editoriales (nombre) values('Planeta');
Pero existe otra manera simplificando los pasos. Podemos crear la tabla editoriales con los campos
necesarios consultando la tabla libros y en el mismo momento insertar la información:
create table editoriales
select distinct editorial as nombre
from libros;
La tabla editoriales se ha creado con el campo llamado nombre seleccionado del campo editorial
de libros.
Entonces, se realiza una consulta de la tabla libros y anteponiendo create table ... se ingresa el
resultado de dicha consulta en la tabla editoriales al momento de crearla.
Si seleccionamos todos los registros de la tabla editoriales aparece lo siguiente:
nombre
Emece
Paidos
Planeta
Si visualizamos la estructura de editoriales con describe editoriales vemos que el campo nombre
se creó con el mismo tipo y longitud del campo editorial de libros.
También podemos crear una tabla a partir de una consulta cargando los campos con los valores de otra
tabla y una columna calculada. Veamos un ejemplo.
Tenemos la misma tabla libros y queremos crear una tabla llamada librosporeditorial que contenga
la cantidad de libros de cada editorial.
La tabla cantidadporeditorial, que no está creada, debe tener la siguiente estructura:
-nombre: nombre de la editorial,
-cantidad: cantidad de libros.
Podemos lograrlo en 3 pasos:
1º paso: crear la tabla cantidadporeditorial:

nombre varchar(20),
cantidad smallint
);
2º paso: realizar la consulta en la tabla libros para obtener la cantidad de libros de cada editorial
agrupando por editorialy calculando la cantidad con count():
select editorial,count(*)
from libros
group by editorial;
nombre cantidad
Emece 3
Paidos 4
Planeta 2
insert into cantidadporeditorial values('Emece',3);
insert into cantidadporeditorial values('Paidos',4);
insert into cantidadporeditorial values('Planeta',2);
Pero existe otra manera simplificando los pasos. Podemos crear la tabla cantidadporeditorial con los
campos necesarios consultando la tabla libros y en el mismo momento insertar la información:
create table cantidadporeditorial
select editorial as nombre,count(*) as cantidad
from libros
group by editorial;
La tabla cantidadporeditorial se ha creado con el campo llamado nombre seleccionado del campo
editorial de libros y con el campo cantidad con el valor calculado con count() de la tabla libros.
Entonces, se realiza una consulta de la tabla libros y anteponiendocreate table ... se ingresa el
resultado de dicha consulta en la tabla cantidadporeditorial al momento de crearla.
Si seleccionamos todos los registros de la tabla cantidadporeditorial aparece lo siguiente:
nombre cantidad
Emece 3
Paidos 4
Planeta 2
Si visualizamos la estructura de cantidadporeditorial con describe cantidadporeditorial, vemos que
el campo nombre se creó con el mismo tipo y longitud del campo editorial de libros y el campo
cantidad se creó como bigint.
74 - Crear tabla a partir de otras (create - insert - join)
Tenemos las tablas libros y editoriales y queremos crear una tabla llamada cantidadporeditorial
que contenga la cantidad de libros de cada editorial.
La tabla libros tiene la siguiente estructura:
titulo: varchar(40) not null,
autor: varchar(30),
codigoeditorial: tinyint unsigned,
La tabla editoriales tiene esta estructura:
codigo: tinyint unsigned auto_i ncrement,

Las tablas libros y editoriales contienen varios registros.
La tabla cantidadporeditorial, que no existe, debe tener la siguiente estructura:
-nombre: nombre de la editorial,
-cantidad: cantid ad de libros.
Podemos guardar en la tabla cantidadporeditorial la cantidad de libros de cada editorial en 3 pasos:
1º paso: crear la tabla cantidadporeditorial:
create table cantidadporeditorial(
nombre varchar(20),
cantidad smallint
);
2º paso: realizar la consulta en la tabla libros y editoriales, con un join para obtener la cantidad de
libros de cada editorial agrupando por el nombre de la editorial y calculando la cantidad con count():
select e.nombre,count(*)
from libros as l
group by e.nombre;
nombre cantidad
Emece 3
Paidos 4
Planeta 2
insert into editoriales values('Emec e',3);
insert into editoriales values('Paidos',4);
insert into editoriales values('Planeta',2);
Pero existe otra manera simplificando los pasos. Podemos crear la tabla cantidadporeditorial con los
campos necesarios consultando la tabla libros y editoriales y en el mismo momento insertar la
información:
create table cantidadporeditorial
select e.nombre,count(*) as cantidad
from libros as l
group by e.nomb re;
La tabla cantidadporeditorial se ha creado con el campo llamado nombre seleccionado del campo
nombre de editoriales y con el campo cantidad con el valor calculado con count() de la tabla libros.
Entonces, se realiza una consulta de la tabla libros y editoriales (con un join) anteponiendo create
table ... se ingresa el resultado de dicha consulta en la tabla cantidadporeditorial al momento de crearla.
Si seleccionamos todos los registros de la tabla cantidadporeditorial aparece losiguiente:
nombre cantidad
Emece 3
Paidos 4
Planeta 2
Si visualizamos la estructura de cantidadporeditorial, vemos que el campo nombre se creó con el
mismo tipo y longitud del campo nombre de editoriales y el campo cantidad se creó comobigint.
75 - Insertar datos en una tabla buscando un valor en otra (insert - select)
Trabajamos con las tablas libros y editoriales de una librería.

titulo: varchar (40) not null,
autor: varchar(30),
La tabla editoriales tiene la siguiente estructura:
codigo: tinyint unsigned auto_increment,
domicilio: varc har(30),
Ambas tablas contienen registros. La tabla editoriales contiene los siguientes registros:
1,Planeta,San Martin 222,
2,Emece,San Martin 590,
3,Paidos,Colon 245.
Queremos ingresar en libros, el siguiente libro: HarryPotter y la piedra filosofal, J.K. Rowling, Emece,
45.90.
pero no recordamos el código de la editorial Emece.
1º paso: consultar en la tabla editoriales el código de la editorial Emece:
select codigo
from editoriales
where nombre='Emece';
nos devuelve el valor 2.
2º paso: ingresar el registro en libros:
insert into libros (titulo,autor,codigoeditorial,precio)
values('Harry Potter y la piedra filosofal','J.K.Rowling',2,45.90);
O podemos realizar la consulta del código de la editorial al momento de la inserción:
select 'Harry Potter y la camara secreta','J.K.Rowling',codigo,45.90
from editoriales
Entonces, para realizar una inserción y al mismo tiempo consultar un valor en otra tabla, colocamos
insert into junto al nombre de la tabla (libros) y los campos a insertar y luego un select en el cual
disponemos todos los valores, excepto el valor que desconocemos, en su lugar colocamos el nombre del
campo a consultar (codigo), luego se continúa con la consulta indicando la tabla de la cual extraemos el
código (editoriales) y la condición, en la cual damos el nombre de la editorial para que localice el código
correspondiente.
El registro se cargará con el valor de código de la editorial Emece.
Si la consulta no devuelve ningún valor, porque buscamos el código de una editorial que no existe en la
tabla editoriales, aparece un mensaje indicando que no se ingresó ningún registro. Por ejemplo:
select 'Cervantes y el quijote','Borges',codigo,35
from editoriales
where nombre='Plaza Janes';
Hay que tener cuidado al establecer la condición en la consulta, el insertingresará tantos registros
como filas retorne la consulta. Si la consulta devuelve 2 filas, se insertarán 2 filas en el insert. Por ello, el
valor de la condición (o condiciones), por el cual se busca, debe retornar un sólo registro.
Veamos un ejemplo. Queremos ingresar el siguiente registro:
Harry Potter y la camara secreta, J.K. Rowling,54.

pero no recordamos el código de la editorial ni su nombre, sólo sabemos que su domicilio es en calle
San Martin. Si con un select localizamos el código de todas las editoriales que tengan sede en San
Martin, el resultado retorna 2 filas, porque hay 2 editoriales en esa dirección (Planeta y Emece).
Tipeeemos la sentencia:
select 'Harry Potter y la camara secreta','J.K. Rowling',codigo,54
from editoriales
where domicilio like 'San Martin%';
Se ingresarán 2 registros con los mismos datos, excepto el código de la editorial.
Recuerde entonces, el valor de la condición (condiciones), por el cual se busca el dato desconocido en la
consulta debe retornar un sólo registro.
También se pueden consultar valores de varias tablas incluyendo en el select un join. Veremos
ejemplos en Ejercicios propuestos.
76 - Insertar registros con valores de otra tabla (insert - select)
Tenemos las tabla libros y editoriales creadas. La tabla libros contiene registros; editoriales, no.
titulo: varcha r(30),
autor: varchar(30),
editorial: varchar(20),
La tabla editoriales tiene la siguiente estructura:
nombre: varchar(20).
Queremos insertar registros en la tabla editoriales, los nombres de las distintas editoriales de las
cuales tenemos libros.
Podemos lograrlo en 2 pasos, con varias sentencias:
1º paso: consultar los nombres de las distintas editoriales de libros:
select distinct editorial
from libros;
editorial
Emece
Paidos
Planeta
2º paso: insertar los registros uno a uno en la tabla editoriales:
insert into editoriales (nombre) values('Emece');
insert into editoriales (nombre) values('Paidos');
insert into editoriales (nombre) values('Planeta');
O podemos lograrlo en un solo paso, realizando el insert y el select en una misma sentencia:
insert into editoriales (nombre)
select distinct editorial from libros;
Entonces, se puede insertar registros en una tabla con la salidadevuelta por una consulta; para ello
escribimos la consulta y le anteponemos insert into, el nombre de la tabla en la cual ingresaremos los
registros y los campos que se cargarán.
También podemos crear una tabla llamada cantidadporeditorial:
create table cantidadporeditorial(
nombre varchar(20),
cantidad smallint unsigned

);
e ingresar registros a partir de una consulta a la tabla libros:
insert into cantidadporeditorial (nombre,cantidad)
select editorial,count(*) as cantidad
from libros
group by editorial;
Si los campos presentados entre paréntesis son menos (o más) que las columnas devueltas por la
consulta, aparece un mensaje de error y la sentencia no se ejecuta.
77 - Insertar registros con valores de otra tabla (insert - select - join)
Tenemos las tabla libros y editoriales, que contienen registros, y la tabla cantidadporeditorial, que
no contiene registros.
titulo: varchar(30),
autor: varchar(3 0),
La tabla editoriales:
La tabla cantidadporeditorial:
cantidad: smallint unsigned.
Queremos insertar registros en la tabla cantidadporeditorial, los nombres de las distintas editoriales
de las cuales tenemos libros y la cantidad de libros de cada una de ellas.
1º paso: consultar con un join los nombres de las distintas editoriales de libros y la cantidad:
select e.nombre,count(l.codigoeditorial)
group by e.nombre;
editorial cantidad
Emece 3
Paidos 1
Planeta 1
Plaza Janes 0
2º paso: insertar los registros uno a uno en la tabla cantidadporeditorial:
insert into cantidadporeditorial values('Emece',3);
insert into cantidadporeditorial values('Paidos',1);
insert into cantidadporeditorial values('Planeta',1);
insert into cantidadporeditorial values('Plaza Janes',0);
O podemos lograrlo en un solo paso, realizando el insert y el select en una misma sentencia:
insert into cantidadporeditorial
select e.nombre,count(l.codigoeditorial)

group by e.nombre;
Entonces, se puede insertar registros en una tabla con la salida devuelta por una consulta que incluya un
join o un left join; para ello escribimos la consulta y le anteponemos insert into, el nombre de la tabla
en la cual ingresaremos los registros y los campos que se cargarán (si se ingresan todos los campos no es
necesario listarlos).
Recuerde que la cantidad de columnas devueltas en la consulta debe ser la misma que la cantidad de
campos a cargar en el insert.
78 - Actualizar datos con valores de otra tabla (update)
Tenemos la tabla libros en la cual almacenamos los datos de los libros de nuestra biblioteca y la tabla
editoriales que almacena el nombre de las distintas editoriales y sus códigos.
autor: varchar(30),
Ambas tablas contienen registros.
Queremos unir los datos de ambas tablas en una sola: libros, es decir, alterar la tabla libros para que
almacene el nombre de la editorial y eliminar la tabla editoriales.
En primer lugar debemos alterar la tabla libros, vamos a agregarle un campo llamado editorial en el
cual guardaremos el nombre de la editorial.
alter table libros add editorial varchar(20);
La tabla libros contiene un nuevo campo editorial con todos los registros con valor null.
Ahora debemos actualizar los valores para ese campo.
Podemos hacerlo en 2 pasos:
1º paso: consultamos los códigos de las editoriales:
select codigo,nombre
from editoriales;
obtenemos una salida similar a la siguiente:
codigo nombre
1 Planeta
2 Emece
3 Paidos
2º paso: comenzamos a actualizar el campo editorial delos registros de libros uno a uno:
update libros set editorial='Planeta'
where codigoeditorial=1;
update libros set editorial='Emece'
update libros set editorial='Paidos'
... con cada editorial ...
Luego, eliminamos el campo codigoeditorial de libros y la tabla editoriales.

Pero podemos simplificar la tarea actualizando el campo editorial de todos los registros de la tabla
libros al mismo tiempo que realizamos el join (paso 1 y 2 en una sola sentencia):
update libros
join editoriales
on libros.codigoeditorial=editoriales.codigo
set libros.editorial=editoriales.nombre;
Luego, eliminamos el campo codigoeditorial de libros con alter table y la tabla editoriales con
drop table.
Entonces, se puede actualizar una tabla con valores de otra tabla. Se coloca update junto al nombre
de la tabla a actualizar, luego se realiza el join y el campo por el cual se enlazan las tablas y finalmente se
especifica con set el campo a actualizar y su nuevo valor, que es el campo de la otra tabla con la cual se
enlazó.
79 - Actualización en cascada (update - join)
Las tablas tienen las siguientes estructuras:
titulo varchar(30),
autor varchar(30),
codigoeditorial tinyint unsigned,
primary key(codigo)
);
nombre varchar(20),
primary key(codigo)
);
Queremos modificar el código de la editorial Emece a 9 y también todos los codigoeditorial de los
libros de dicha editorial. Podemos hacerlo en 3 pasos:
1) buscar el código de la editorial Emece:
recordamos el valor devuelto (valor 2) o lo almacenamos enuna variable;
2) actualizar el código en la tabla editoriales:
update editoriales
set codigo=9
3) y finalmente actualizar todos los libros de dicha editorial:
update libros
set codigoeditorial=9
O podemos hacerlo en una sola sentencia:
update libros as l
set l.codigoeditorial=9, e.codigo=9
where e.nombre='Emece';
El cambio se realizó en ambas tablas.

Si modificamos algún dato de unregistro que se encuentra en registros de otras tablas (generalmente
campos que son clave ajena) debemos modificar también los registros de otras tablas en los cuales se
encuentre ese dato (generalmente clave primaria). Podemos realizar la actualización encascada (es decir,
en todos los registros de todas las tablas que contengan el dato modificado) en una sola sentencia,
combinando update con join y seteando los campos involucrados de todas las tablas.
80 - Borrar registros consultando otras tablas (delete - join)
autor: varchar(30),
Queremos eliminar todos los libros de la editorial Emece pero no recordamos el código de dicha
editorial.
1º paso: consultamos el código de la editorial Emece:
select codigo
from editoriales
recordamos el valor devuelto (valor 2) o lo almacenamos en una variable.
2º paso: borramos todos los libros con código de editorial 2:
delete libros
O podemos realizar todo en un solo paso:
delete libros
from libros
join editoriales
where editoriales.nombre='Emece';
Es decir, usamos delete junto al nombre de la tabla de la cual queremos eliminar registros, luego
realizamos el join correspondiente nombrando las tablas involucradas y agregamos la condición where.
81 - Borrar registros buscando coincidencias en otras tablas (delete - join)
Tenemos la tabla libros en la cual almacenamos los datos de los libros de nuestra biblioteca y latabla
autor: varchar(30),

Queremos eliminar todos los libros cuyo código de editorial no exista enla tabla editoriales.
1º paso: realizamos un left join para ver qué codigoeditorial en libros no existe en editoriales:
select l.* from libros as l
left join editoriales as e
where e.codigo is null;
recordamos el valor de los códigos de libro devueltos (valor 5) o lo almacenamos en una variable.
2º paso: borramos todos los libros mostrados en la consulta anterior (uno solo, con código 5):
delete libros
where codigo=5;
O podemos realizar la eliminción en el mismo momento que realizamos el left join:
delete libros
FROM libros
left join editoriales
where editoriales.codigo is null;
Es decir, usamos delete junto al nombre de la tabla de la cual queremos eliminar registros, luego
realizamos el left join correspondiente nombrando las tablas involucradas y agregamos la condición
where para que seleccione solamente los libros cuyo código de editorial no se encuentre en editoriales.
Ahora queremos eliminar todas las editoriales de las cuales no haya libros:
delete editoriales
from editoriales
left join libros
where libros.codigo is null;
82 - Borrar registros en cascada (delete - join)
autor: varchar(30),
La librería ya no trabaja con la editorial Emece, entonces quiere eliminar dicha editorial de la tabla
editoriales y todos los libros de libros de esta editorial. Podemos hacerlo en 2 pasos:
1º paso: buscar el código de la editorial Emece y almacenarlo en una variable:
select @valor:= codigo from editoriales

2º paso: eliminar dicha editorial de la tabla editoriales:
delete editoriales
where codigo=@valor;
3º paso: eliminar todos los libros cuyo código de editorial sea igual a la variable:
delete libros where codigoeditorial=@valor;
O podemos hacerlo en una sola consulta:
delete libros,editoriales
from libros
join editoriales
where editoriales.nombre='Emece';
La sentencia anterior elimina de la tabla editoriales la editorial Emece y de la tabla libros todos los
registros con código de editorial correspondiente a Emece.
Es decir, podemos realizar la eliminación de registros de varias tablas (en cascada) empleando delete
junto al nombre de las tablas de las cuales queremos eliminar registros y luego del correspondiente join
colocar la condición where que afecte a los registros a eliminar.
83 - Chequear y reparar tablas (check - repair)
Para chequear el estado de una tabla usamos check table:
check table libros;
check table chequea si una o más tablas tienen errores. Esta sentencia devuelve la siguiente
información: en la columna Table muestra el nombre de latabla; en Op muestra siempre check; en
Msg_type muestra status, error, info o warning y en Msg_text muestra un mensaje,
generalmente es OK.
Existen distintas opciones de chequeo de una tabla, si no se especifica, por defecto es medium.
Los tipos de chequeo son:
- quick: no controla los enlaces incorrectos de los registros.
- fast: controla únicamente las tablas que no se han cerrado en forma correcta.
- changed: únicamente controla las tablas que se han cambiado desde el último chequeo o
que no se cerraron correctamente.
- medium: controla los registros para verificar que los enlaces borrados están bien.
- extended: realiza una búsqueda completa para todas las claves de cada registro.
Se pueden combinar las opciones de control, por ejemplo, realizamos un chequeo rápido de la tabla
libros y verificamos si se cerró correctamente:
check table libros fast quick;
Para reparar una tabla corrupta usamos repair table:
repair table libros;
repair table puede recuperar los datos de una tabla.
Devuelve la siguiente información: en la columna Table nuestra el nombre de la tabla; en Op
siempre muestra repair; en Msg_type muestra status, error, info o warning y en Msg_text
muestra un mensaje que genealmente es OK.
84 - Encriptación de datos (encode - decode)
Las siguientes funciones encriptan y desencriptan valores.
Si necesitamos almacenar un valor que no queremos que se conozca podemos encriptar dicho valor, es
decir, transformarlo a un código que no pueda leerse.
Con encode se encripta una cadena. La función recibe 2 argumentos: el primero, la cadena a encriptar;
el segundo, una cadena usada como contraseña para luego desencriptar:

select encode('feliz','dia');
El resultado es una cadena binaria de la misma longitud que el primer argumento.
Con decode desencriptamos una cadena encriptada con encode. Esta función recibe 2 argumentos:
el primero, la cadena a desencriptar; el segundo, la contraseña:
select
decode('§
¡Ý7','dia');
Si la cadena de contraseña es diferente a la ingresada al encriptar, el resultado será incorrecto.
Retomamos la tabla usuarios que constaba de 2 campos: nombre del usuario (varchar de 30) y clave
(varchar de 10).
Podemos ingresar registros encriptando la clave:
insert into usuarios values ('MarioPerez',e ncode('Marito','octubre'));
La forma más segura es no transferir la contraseña a través de la conexión, para ello podemos
almacenar la clave en una variable y luego insertar la clave encriptada:
select @clave:=encode('RealMadrid','ganador');
insert into usuarios values ('MariaGarcia',@clave);
Veamos los registros ingresados:
select * from usuarios;
Desencriptamos la clave del usuario MarioPerez:
select decode(clave,'octubre') from usuarios
where nombre='MarioPerez';
Desencriptamos la clave del usuario MariaGarcia:
select decode(clave,'ganador') from usuarios
where nombre='MariaGarcia';

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