T-SQL

DATETRUNC: Una novedad de SQL Server 2022

Aunque ya ha pasado un tiempo desde la llegada de SQL Server 2022 no es raro encontrarse con gente que está empezando a adoptarlo o, con gente que aun llevando tiempo trabajando en esta versión no conoce todas sus novedades. Entre estas nuevas funcionalidades, una de las más destacadas es la función DATETRUNC. Esta nueva función integrada de fecha y hora simplifica enormemente el trabajo con fechas, permitiendo a los desarrolladores y administradores de bases de datos realizar tareas comunes de manera más eficiente y con menos código.

Hasta ahora, manipular fechas en SQL Server requería el uso de múltiples funciones y a menudo resultaba en código complicado y difícil de leer. Aunque si has visto nuestro video sobre el tema ya serás un experto. Con la llegada de DATETRUNC, estas tareas se simplifican significativamente. La función DATETRUNC nos permite truncar una fecha a una parte específica, como año, mes, día, hora, minuto, etc., eliminando la necesidad de combinaciones complejas de funciones de fecha.

¿Qué es DATETRUNC?

La función DATETRUNC recibe como parámetro una fecha que le pasemos y la trunca al nivel de precisión que hayamos especificado. Esto es especialmente útil cuando necesitamos agrupar datos por períodos específicos, como meses o trimestres, o simplemente cuando queremos estandarizar las fechas a un nivel común para comparaciones más precisas.

Sintaxis de DATETRUNC

La sintaxis de la función DATETRUNC es sencilla y directa, solo tendremos que pasar el nivel de precisión al que queremos truncar y un valor tipo fecha o fecha y hora:

  1. datepart: Especifica la parte de la fecha a la que queremos truncar. Puede ser año, trimestre, mes, día, hora, minuto, segundo, etc.
  2. date: La fecha que queremos truncar.

Ejemplos Prácticos de DATETRUNC

Por si han quedado dudas, y como a caminar se aprende caminando vamos con algunos ejemplos prácticos:

Truncar a Año

Imaginemos que tenemos una fecha y queremos truncarla al inicio del año:

Este código devolverá: 2023-01-01 00:00:00.000. Hemos truncado la fecha al primer día del año 2023.

DATETRUNC-1

Truncar a Mes

Si queremos truncar una fecha al inicio del mes seguiremos la misma lógica:

El resultado será: 2023-07-01 00:00:00.000. La fecha se trunca al primer día del mes de julio de 2023.

DATETRUNC-2

Truncar a Día

Para truncar una fecha al inicio del día:

El resultado será: 2023-07-15 00:00:00.000. En este caso, la hora, los minutos y los segundos se eliminan, dejando solo la fecha.

DATETRUNC-3

Aplicaciones Prácticas en el Mundo Real

Todo esto es muy bonito pero, lo importante es cómo usarlo y cuando. Ahora te voy a contar algunos ejemplos útiles que se me ocurren para DATETRUNC. Seguro que a nuestros amigos de BI que siempre están jugando con dimensiones de fechas se le ocurren un montón más de ejemplos.

Agrupación de Datos

Una de las aplicaciones más comunes de DATETRUNC es en la agrupación de datos. Por ejemplo, podemos querer agrupar ventas por mes:

Este ejemplo agrupa las ventas por mes, facilitando la generación de reportes mensuales.

DATETRUNC-4

Comparaciones de Fechas

Otra aplicación que nos va a ser muy útil es en las comparaciones de fechas. Si queremos comparar sólo la parte de la fecha sin considerar la hora, podemos utilizar DATETRUNC:

Aquí, estamos comparando solo la parte de la fecha de EventDate con el 15 de julio de 2023, ignorando la hora.

Ventajas de Usar DATETRUNC

Como podrás imaginar, si le he dedicado un tiempo a este artículo es porque creo que DATETRUNC tiene alguna ventaja para ti. Como ya hemos comentado una de sus grandes bazas es la sencillez del código, que simplifica su escritura y comprensión, pero no es solo eso, también vamos a notar mejoras en el rendimiento.

Código Más Limpio y Legible

Antes de la introducción de DATETRUNC, truncar fechas requería el uso de funciones como DATEADD y DATEDIFF en combinaciones complejas. Con DATETRUNC, el código es mucho más limpio y fácil de entender.

¿Mejor Rendimiento?

La función DATETRUNC, en teoría, está optimizada para el rendimiento, reduciendo la sobrecarga de cómputo comparado con las versiones anteriores que implicaban múltiples ejecuciones de funciónes. Aunque como siempre, sigue siendo mejor no usar funciones.

DATETRUNC-5

En este ejemplo vemos como con la función DATETRUNC el coste de la consulta es un 1% menor pero no se acerca en absoluto a los resultados cuando no usamos funciones de fecha. Es curioso porque Microsoft asegura que ha optimizado el rendimiento pero el comportamiento sigue siendo el mismo. 

El motor de SQL dice: “No tengo ni idea de cuál es la primera fecha que produciría YEAR(2017) y es imposible que pueda adivinarlo por mi mismo. Mejor leeré todas las fechas desde los inicios de los tiempos hasta ahora.” Esto es absurdo, lo sé, pero es así, y es una de las razones por las que siempre se dice que evitemos usar funciones en la cláusula WHERE. Como ves con DATETRUNC en SQL Server 2022 no es diferente.

Conclusión

SQL Server 2022 introdujo innovaciones y mejoras en nuestra capacidad para gestionar y manipular datos de manera eficiente. La función DATETRUNC es una adición bienvenida, simplificando la manipulación de fechas y mejorando la legibilidad y el rendimiento del código. Al empezar a usar esta nueva función, podremos escribir consultas más claras y un poco más eficientes, facilitando nuestro trabajo diario. Sin embargo no es oro todo lo que reluce y, como toda función, debemos evitar su uso en los filtros. 

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MERGE: Una instrucción para dominar a todas (T-SQL Avanzado)

Hoy os he creado un video tutorial detallado sobre cómo usar la función MERGE en T-SQL. He intentado que el video sea una buena herramienta tanto para los principiantes que buscáis entender los fundamentos de MERGE, como para profesionales de SQL que deseen refrescar sus conocimientos.

En este video, desgloso los conceptos fundamentales de la función MERGE y te muestro cómo puedes utilizarla para combinar datos de dos tablas en SQL Server. Aprenderás a realizar operaciones de inserción, actualización y eliminación en una sola instrucción, lo que te permitirá manejar tus datos de manera más eficiente.

Merge

Casos de uso de MERGE

Además de enseñarte cómo usar MERGE, déjame contarte algunos escenarios comunes en los que la función MERGE puede serte especialmente útil. Principalmente la vas a usar para sincronización de tablas (como hemos visto en el video), actualización de datos basada en condiciones específicas o la combinación de datos de múltiples fuentes. Al entender estos casos de uso, podrás ver el verdadero poder de MERGE y cómo puede facilitar tu trabajo con SQL Server con un código más limpio y más eficiente.

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Cambiar propietario Jobs SQL

Cambiar el propietario de nuestros Jobs de SQL Server a priori es una tarea manual que debemos hacer uno a uno. Este es un proceso común cuando un usuario propietario de varios jobs abandona la compañía o cambia de rol y sus trabajos deben ser asignados a otra persona. Sin embargo, con un poco de conocimiento sobre las tablas y procedimientos de sistema de la MSDB y con código T-SQL dinámico vamos a poder automatizar el proceso.

Para cambiar automáticamente el propietario de todos los jobs de un usuario a otro usaremos el siguiente script. Como has podido ver en el video lo que hace es generar dinámicamente los procedimientos sp_update_job y sp_update_schedule con los parámetros necesarios para cada uno de los jobs y programaciones y el nuevo propietario. Para ello hace uso de las tablas de la base de datos msdb sysjobs, sysjobsschedules y sysschedules cruzando estas con la vista syslogins de master donde encontraremos los logins. De esta manera podemos localizar fácilmente los jobs que pertenecían al antiguo usuario y que debemos cambiar el propietario.

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ROWGUIDCOL

Hoy os vengo a hablar de una característica de SQL Server y las bases de datos de SQL en Azure que normalmente no se usa pero que es muy importante. La opción ROWGUIDCOL cuando estamos definiendo el tipo de datos de nuestras tablas. 

ATENCIÓN este artículo es de nivel avanzado, no sufras si no entiendes nada ahora mismo. Te recomiendo investigar sobre los nuevos conceptos que te encuentres y no sepas de que van. Yo voy a intentar enlazarte con anteriores artículos relacionados o documentación extra siempre que sea posible.

¿Qué es ROWGUIDCOL y por qué es importante?

ROWGUIDCOL es una propiedad que vamos a poner a nuestras columnas GUID (identificadores globales). Aunque se puede poner en columnas con otros tipos de datos lo normal es usarlo en campos de tipo Uniqueidentifier. Es especialmente útil en entornos con distintas bases de datos pues nos va a permitir que la clave sea única entre todas las bases de datos.

NEWSECUENTIALID

Si además acompañamos la propiedad ROWGUIDCOL con un valor por defecto NEWSECUENTIALID() en lugar del tradicional NEWID() vamos a conseguir un mejor resultado. La diferencia entre estas dos funciones es que mientras NEWID genera un GUID aleatorio NEWSECUENTIALID va a generar un GUID mayor que cualquier otro generado desde el último reinicio del servidor. También está preparado para trabajar correctamente en entornos de clúster por lo que si tienes un balanceo en tu AlwaysOn va a tener en cuenta los valores generados anteriormente en el otro nodo. 

NEWSECUENTIALID es mejor en términos de rendimiento ya que no tiene que generar la aleatoriedad de NEWID y, por tanto, consume menos recursos de páginas en la caché. Además usar NEWSECUENTIALID nos va a ayudar a llenar completamente las páginas de datos e índices y a permitir un FILLFACTOR del 100%. Por contra, el hecho de generar identificadores globales mayores puede ser un riesgo de seguridad. Si la privacidad es clave en tus sistemas seguramente prefieras un GUID totalmente aleatorio y que no se pueda estimar cual es el próximo valor. 

Usos Prácticos de ROWGUIDCOL

Como ya hemos visto, la propiedad ROWGUIDCOL puede sernos útil en escenarios donde necesitamos una clave primaria que sea única en todas las bases de datos, no sólo en una base de datos individual. Por ejemplo, estamos desarrollando una aplicación que necesita sincronizar datos entre varias bases de datos, usaremos ROWGUIDCOL para asegurar que cada fila tiene un identificador único en todas las bases de datos.

ROWGUIDCOL en la replicación

Además de lo que ya hemos visto, ROWGUIDCOL  es extremadamente útil en escenarios de replicación. En la replicación, a menudo es necesario tener una forma de identificar de manera única cada fila en una tabla. ROWGUIDCOL proporciona una forma fácil de hacer esto sin tener que generar manualmente valores únicos.

Si tenemos una replicación de mezcla (Merge Replication) SQL Server usará el campo marcado como ROWGUIDCOL para identificar las filas. Esto puede sernos un inconveniente ya que no podremos luego usar nosotros ese campo para filtros en la replicación. También es importante que sepas que si configuras una replicación de mezcla sobre una tabla con una columna ROWGUIDCOL SQL asignará automáticamente el valor de NEWSECUENTIALID() como por defecto para esta columna.

Conclusión

El tema de los identificadores únicos para nuestros datos da mucho juego, hoy hemos profundizado en uno de sus aspectos más complejos en SQL Server pero siempre se puede ir un poco más allá. Si te has quedado con ganas de más te recomiendo este artículo del blog de Microsoft en el que se explica cómo se ordenan estos uniqueidentifier hexadecimales. 

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FizzBuzz (T-SQL Reto). Típico en entrevistas de trabajo

Hoy me he encontrado en LinkedIn con una cosa que me ha llamado la atención, Antonio Jurado había publicado un post en el blog mundo-datos respondiendo a un video de Nacho Cardenal. Este último habría publicado hace unos días la resolución al reto de FizzBuzz en Excel. En los comentarios de su publicación original en LinkedIn, Juan José Luna proponía la solución al reto en Access. A esto se sumó Toni (en la publicación que yo vi) resolviendo el reto en DAX. Así que, no vamos a ser nosotros menos y vamos a resolverlo en SQL, ¿no?

El reto FizzBuzz

El reto FizzBuzz es un sencillo desafío de programación que se emplea en las entrevistas de trabajo técnicas para que el evaluador vea la capacidad de escribir código del candidato. 

Como digo, el reto es sencillo, debes codificar un algoritmo que, con los números del 1 al 100 devuelva la cadena “Fizz” si el número es múltiplo de 3, “Buzz” si es múltiplo de 5 o “FizzBuzz” si es múltiplo de 3 y de 5. 

Esto es lo que buscamos:

FizzBuzz-Resultado

FizzBuzz con T-SQL

Esto es sencillo, tenemos que crear una tabla con los números del 1 al 100 y una columna resultado que será FizzBuzz, Fizz, Buzz o el propio número. Vamos a ello.

Paso 1: Crear la tabla FizzBuzz

El primer paso es crear la tabla FizzBuzz, para ello vamos a comprobar primero si existe y en ese caso la borramos y creamos una nueva. Necesitamos un campo numérico que admita los valores del 1 al 100, con un tinyint nos vale, no vamos a usar más de lo necesario. Para el resultado tendremos que almacenar cadenas de texto pero, no siempre van a tener la misma longitud, podrán ser de 1 a 8 caracteres así que usaremos un varchar(8).

FizzBuzz-1

Paso 2: Cargar la secuencia de números

Con la tabla ya creada vamos a empezar a cargar los datos, lo primero será cargar los números que luego vamos a evaluar. Para ello empezamos con la sintaxis INSERT INTO ya que la tabla existe de antes. A este insert le vamos a pasar el resultado de una función de tabla que se ha introducido nueva en SQL Server 2022, GENERATE_SERIES. Esta función tendrá como primer parámetro el primer número de nuestra cadena, como segundo el último y, opcionalmente, como tercero el número en el que se va a incrementar el contador. Como este tercer parámetro es opcional y si no ponemos nada va de uno en uno lo vamos a omitir.

FizzBuzz-2

Paso 3: Algoritmo FizzBuzz

Llegó el momento de la verdad, hasta ahora solo habíamos preparado el escenario. Tenemos que actualizar nuestra tabla para poner los valores Fizz, Buzz o FizzBuzz cuando sea necesario. Lo primero que tendremos que saber es que en SQL Server podemos usar el operador % para devolver el resto de una división, por lo que si este es igual a 0 será que el número es múltiplo del dividendo que estemos comparando. Una vez tenemos eso resulto nos encontramos con el siguiente reto, para hacerlo de una sola vez tendremos que usar la sintaxis de UPDATE con un CASE dentro de la cláusula SET

Hacer correctamente el case será nuestro tercer desafío, como sabéis, esta operación evalúa las condiciones en orden y si la primera de ellas se cumple ya no va a pasar por las siguientes. Esto hace que si o si tengamos que empezar por el caso de que un número sea múltiplo de 3 y de 5. A continuación ya podremos evaluar que sea múltiplo de 3 o de 5 en orden indistinto. Para terminar tenemos que devolver el mismo valor si no se ha cumplido con ninguna de las tres condiciones anteriores lo que nos puede dar más de un quebradero de cabeza si no estamos atentos. El tipo de datos del valor que estamos evaluando (el número) no se puede insertar en un campo de texto, antes tendremos que convertirlo o nos encontraremos con un error en la ejecución.

FizzBuzz-3

Paso 4: Mostrar los resultados

Ya hemos hecho lo difícil, ahora solo nos queda mostrar los resultados de nuestro trabajo.

FizzBuzz-4

Código de FizzBuzz

Ahora que ya hemos resuelto el desafío te dejo el código completo que he utilizado para que lo puedas copiar, editar e investigar tu mismo otras variaciones.

Conclusión

Así, de una manera sencilla y eficiente hemos resuelto el reto FizzBuzz en T-SQL, espero que te haya servido para aprender aunque sea alguna sintaxis que no conocías. ¿Se te ocurre otra solución posible? ¿Te apetece que hagamos más desafíos de este tipo? Pónmelo en comentarios y lo tendré muy en cuenta.

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SQL AVANZADO – Agrupaciones con Cube y Rollup

Continuamos con los videos de T-SQL avanzado con los modificadores WITH CUBE y WITH ROLLUP. Estos son modificadores de la cláusula GROUP BY. Gracias a WITH CUBE vamos a poder totalizar nuestras agrupaciones junto a los resultados de nuestras consultas y con WITH ROLLUP podremos ver solo totales agrupados por varios campos.

Al igual que comentamos en nuestro anterior video de T_SQL Avanzado el uso de este tipo de consultas en vistas que luego se consumirán desde Power BI nos va a evitar caer en el error de romper el plegado de consultas. También vamos a conseguir con una sola consulta los resultados que, de otra manera, necesitaríamos por lo menos dos consultas, con el doble de lecturas sobre los datos y, por tanto, con mayor consumo de recursos.

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JOIN: La guía definitiva

¿Sabes qué son y cuándo usar cada tipo de JOIN? Esta es la base de cualquier consulta SQL que empieza a volverse compleja. Seguro que a ninguno os sorprende que os diga que, hoy en día, el conocimiento de SQL es una de las habilidades más demandadas en el mercado laboral. Cualquiera que trabaje con datos, a casi cualquier nivel, va a necesitar en algún momento consultar información y en este aspecto el lenguaje SQL es clave. No solo lo usan todas las bases de datos relacionales, sino que hasta las bases de datos NoSQL o descentralizadas han terminado admitiendo este lenguaje de consultas. O, al menos, un  lenguaje “SQL Like” para la consulta de sus datos no estructurados o semiestructurados.

Por todo esto, se hace muy importante para los profesionales de datos tener la capacidad de escribir consultas complejas con cláusulas JOIN que nos permitan unir la información de varias tablas. 

Joins en SQL

Los joins en SQL son la base de cualquier consulta compleja. Como su propio nombre indica, nos permiten combinar filas de dos o más tablas basándonos en una columna relacionada entre ellas. Suele ser una Foreing Key pero realmente no es necesario que exista esa restricción entre las tablas para hacer la consulta con un join. 

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Tipos de Join

Como hemos podido ver, los joins son una de las cláusulas más importantes que podemos usar en nuestra consulta de SQL. Además existen varios tipos de joins y cada uno de ellos tiene una función y un uso específico.

INNER JOIN

El INNER JOIN es la operación más básica. Algunos SGBD como SQL Server o Azure SQL admiten la sintaxis JOIN a secas sin especificar el INNER. Con este join seleccionaremos registros que tienen valores coincidentes en ambas tablas. Es el más común de los joins y se utiliza con frecuencia para combinar filas de dos o más tablas.

LEFT (OUTER) JOIN

El LEFT JOIN nos devuelve todos los registros de la tabla izquierda y los registros coincidentes de la tabla derecha. Si no hay una coincidencia, el resultado es NULL en el lado derecho.

RIGHT (OUTER) JOIN

El RIGHT JOIN nos va a devolver todos los registros de la tabla derecha y los registros coincidentes de la tabla izquierda. Si no hay una coincidencia, el resultado es NULL en el lado izquierdo.

FULL (OUTER) JOIN

El FULL JOIN devuelve todos los registros cuando hay una coincidencia en cualquiera de las tablas izquierda o derecha. Si no hay una coincidencia, el resultado es NULL en ambos lados.

Usos avanzados de JOINS

Además de los usos básicos de JOIN que ya hemos visto, podemos combinarlos con el uso del filtro IS NULL para obtener otro tipo de datos. Por ejemplo combinando LEFT JOIN 

con un filtro ISNULL cuando la clave de la tabla derecha es nulo podremos sacar solo los registros de una tabla que no tienen relaciones con otra. Igual pero al revés podemos hacerlo con RIGHT JOIN. Combinando un FULL JOIN con un filtro que nos garantice que las claves por las que enlazamos son nulas podremos sacar los registros de ambas tablas que no tienen relación con la otra.

Se que todo esto os puede parecer un poco lioso así contado pero seguro que con esta infografía lo vais a ver más claro. Ya sabéis, una imagen vale más que mil palabras (600 a estas alturas del artículo 🤣 ).

join

Escrituras con JOINS

Esto no sería la guía definitiva de los joins si no mencionamos también la sintaxis de las operaciones de escritura. Obviamente no tiene sentido unir varias tablas en una consulta de inserción ya que los insert son en una sola tabla pero sí que podremos querer actualizar o borrar datos de una tabla cruzando con otras para asignar un valor presente en otra tabla o para alguna validación extra. 

Update con JOIN

Es un escenario bastante común, en ocasiones queremos actualizar un valor de una tabla tal como lo tenemos en otra. Para eso podemos hacer un update con join tal como vemos aquí.

Como veis en este caso, tenemos una tabla de backup y queremos restaurar el valor de CustomerID desde el backup. Este es uno de los usos más comunes de este tipo de sintaxis.

Delete con JOIN

Existen varios escenarios en los que vamos a necesitar un join en una clausula delete. El más sencillo será borrar los registros de una tabla que tengan coincidencia en otra tabla. Sin embargo también podemos, por ejemplo, querer borrar solo los registros que no existen en la segunda tabla. Vamos a ver estos y otro ejemplo extra

Ejemplo sencillo de borrado de registros de una tabla origen que tengan coincidencia en una tabla filtro. En este caso vamos a borrar todos los pedidos de clientes con una nacionalidad en concreto:

Otro ejemplo muy común como ya hemos visto es el de borrar datos de una tabla que no tengan relaciones con otras. Por ejemplo, queremos borrar todas las líneas de una factura que no tengan cabecera.

Por último, para cerrar ya esta guía vamos a ver un ejemplo especial que no todos los sistemas de bases de datos admiten que es el uso de join para borrados en cascada. Esta sintaxis, no la vais a poder usar en SQL Server o Azure SQL pero si, por ejemplo, en MySQL.

Conclusión

Los joins son una herramienta esencial en SQL que nos permite combinar datos de diferentes tablas de manera eficiente. Aunque puede parecer complicado al principio, con práctica y experiencia, se convertirán en una parte integral de tus consultas SQL. No en vano son imprescindibles para todo DBA o trabajador de datos. Recuerda, la mejor manera de aprender es practicando, usa tus datos de demo para hacer pruebas e interiorizar los conceptos. Si tenéis alguna duda o sugerencia, podéis dejarla en Twitter, por mail o dejarnos un mensaje en los comentarios. Y recuerda que también tenemos un grupo de Telegram y un canal de YouTube a los que te puede unir. ¡Hasta la próxima!

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