1. Fundamentos do SQL

Conceitos básicos de bancos de dados relacionais

• Tabelas: representam entidades como "clientes" ou "produtos".

• Colunas: características da entidade (ex.: nome do cliente).

• Registros (linhas): entradas individuais contendo valores para cada coluna.

Tipos de dados comuns no SQL

• Numéricos: INTEGER, FLOAT, DECIMAL.

• Textuais: CHAR, VARCHAR, TEXT.

• Datas e Horas: DATE, TIME, DATETIME.

• Booleanos: Embora o tipo BOOLEAN seja suportado em alguns SGBDs (Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados), em outros, como o MySQL, o tipo booleano não é implementado nativamente. Nesses casos, utiliza-se tipos numéricos como TINYINT(1) para representar valores booleanos, onde 0 equivale a FALSE e 1 a TRUE.

Comandos essenciais do SQL

• SELECT: Extrai dados.

• FROM: Especifica a tabela.

• WHERE: Filtra registros com base em condições.

• GROUP BY: Agrupa registros com valores comuns.

• ORDER BY: Ordena os resultados.

SELECT * FROM produtos;

Operadores e funções agregadas

• Operadores lógicos: AND, OR, NOT.

• Operadores aritméticos: =, >, <, >=, <=, <>.

• Funções agregadas: COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN().

SELECT nome, SUM(quantidade) AS total_vendido
FROM produtos
INNER JOIN vendas ON produtos.id = vendas.produto_id
GROUP BY nome;

Joins: combinando dados de múltiplas tabelas

• INNER JOIN: combina registros que possuem valores correspondentes em ambas as tabelas.

• LEFT JOIN / RIGHT JOIN: retorna todos os registros de uma tabela e os correspondentes da outra.

• FULL JOIN: retorna todos os registros de ambas as tabelas, combinando registros quando há correspondência e preenchendo com valores nulos onde não há.

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Quer dominar os comandos fundamentais do SQL? Este vídeo explica os principais comandos como SELECT, UPDATE, INSERT e DELETE de forma prática e objetiva. Aproveite para reforçar seu conhecimento:

2. SQL na prática: casos de uso e aplicações

Análise de dados

• Relatórios personalizados: gere insights para a tomada de decisões.

• Detecção de padrões: analise dados de forma organizada para identificar tendências.

Desenvolvimento web

• Armazenamento e recuperação: salve e acesse informações de usuários e transações.

• ORMs (Object-Relational Mapping): ferramentas como Sequelize (JavaScript) e Django ORM (Python) facilitam a manipulação de dados.

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Para quem deseja ver o Sequelize em ação, confira a Masterclass sobre SQL no Node.js com Sequelize, onde você aprenderá, na prática, a manipular dados no banco de dados usando essa poderosa ferramenta. Assista agora:

Ciência de dados

• Preparação de dados: limpeza e transformação de dados.

• Data Warehouses: armazene e analise grandes volumes de dados.

Exemplos avançados de consultas:

Subconsultas

SELECT nome_cliente
FROM clientes
WHERE id_cliente IN (
    SELECT id_cliente
    FROM vendas
    GROUP BY id_cliente
    HAVING SUM(valor_venda) > (
        SELECT AVG(total_vendas)
        FROM (
            SELECT id_cliente, SUM(valor_venda) AS total_vendas
            FROM vendas
            GROUP BY id_cliente
        ) AS vendas_totais
    )
);

Cláusulas avançadas

• HAVING: Filtra grupos após a agregação com GROUP BY.

• WINDOW FUNCTIONS: Realiza cálculos em conjuntos de linhas relacionadas ao registro atual.

SELECT
    id_venda,
    valor_venda,
    AVG(valor_venda) OVER (ORDER BY data_venda ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_acumulada
FROM vendas;

Otimização de desempenho

• Utilização de índices: Índices aceleram a busca de registros em colunas específicas.

CREATE INDEX idx_email ON clientes(email);

• Análise de planos de execução: Ferramentas como EXPLAIN no MySQL ajudam a entender como o SGBD executa uma consulta.

EXPLAIN SELECT * FROM vendas WHERE valor_venda > 1000;

3. O Futuro do SQL: tendências e novas ferramentas

SQL e Big Data

• SQL em Big Data: ferramentas como Apache Hive e Spark SQL permitem consultas SQL em grandes volumes de dados.

SQL e Cloud computing

• AWS RDS: banco de dados gerenciado que suporta várias linguagens de SQL.

• Azure SQL Database e Google Cloud SQL: soluções gerenciadas para o uso de SQL na nuvem.

SQL e inteligência artificial

• Análises preditivas com SQL: Alguns SGBDs agora suportam funções de Machine Learning dentro de consultas SQL.

CREATE MODEL `meu_dataset.modelo_regressao`
OPTIONS(model_type='linear_reg') AS
SELECT
    caracteristica1,
    caracteristica2,
    label
FROM
    meu_dataset.minha_tabela;

• Automatização de processos: A IA pode otimizar consultas SQL, sugerir índices e até detectar anomalias nos dados.

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Curioso para saber como a Inteligência Artificial pode potencializar suas consultas SQL? No vídeo "Fazendo perguntas pro SQL com IA", você verá exemplos práticos e entenderá o impacto da IA na análise de dados. Assista:

Integração com linguagens de programação

• SQL e Python/R: Bibliotecas como SQLAlchemy (Python) e DBI (R) facilitam a interação entre SQL e essas linguagens, permitindo análises avançadas e visualizações gráficas.

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://usuario:senha@localhost/banco_de_dados')
df = pd.read_sql('SELECT * FROM vendas', con=engine)

SQL em ambientes de Big Data

• Processamento distribuído: Ferramentas como Apache Spark permitem executar consultas SQL em grandes volumes de dados distribuídos em vários nós.

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("AnáliseVendas").getOrCreate()
df = spark.read.csv("vendas.csv", header=True, inferSchema=True)
df.createOrReplaceTempView("vendas")

resultado = spark.sql("SELECT produto_id, SUM(quantidade) FROM vendas GROUP BY produto_id")
resultado.show()

4. Dicas e truques para se tornar um expert em SQL

Boas Práticas de SQL

1. Escreva código legível: utilize indentação e comentários para facilitar a compreensão.

2. Otimização de consultas: evite consultas complexas e utilize índices.

3. Segurança de dados: proteja contra ataques de injeção SQL, validando entradas.

Ferramentas recomendadas

• IDEs e Editores de Código:
• MySQL Workbench, SQL Server Management Studio e DataGrip (JetBrains).

• Comunidades online:
• Stack Overflow e fóruns especializados.

• Certificações:
• Certificações como Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals e Oracle Database SQL são valiosas no mercado.

Segurança em consultas SQL

• O que é injeção SQL?: técnica usada para inserir ou manipular instruções SQL indesejadas na aplicação.

• Como proteger?: use consultas preparadas (prepared statements) e faça validação rigorosa dos dados de entrada.

SELECT * FROM usuarios WHERE usuario_id = ?;

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Para quem ainda tem dúvidas sobre qual tipo de banco de dados é ideal para cada cenário, o vídeo "SQL ou NoSQL? Entenda qual é O MELHOR em 5 MINUTOS" esclarece as principais diferenças e ajuda você a escolher a melhor opção para seu projeto. Assista agora:

5. Conclusão e próximos passos

Dê o próximo passo e comece sua jornada para se tornar um desenvolvedor fullstack completo!