Tutorial de SQL

Qué es SQL

Las aplicaciones en red son cada día más numerosas y versátiles. En muchos casos, el esquema básico de operación es una serie de scripts que rigen el comportamiento de una base de datos.

Debido a la diversidad de lenguajes y de bases de datos existentes, la manera de comunicar entre unos y otras sería realmente complicada a gestionar de no ser por la existencia de estándares que nos permiten el realizar las operaciones básicas de una forma universal.

Es de eso de lo que trata el Structured Query Language que no es mas que un lenguaje estándar de comunicación con bases de datos. Hablamos por tanto de un lenguaje normalizado que nos permite trabajar con cualquier tipo de lenguaje (ASP o PHP) en combinación con cualquier tipo de base de datos (MS Access, SQL Server, MySQL...).

El hecho de que sea estándar no quiere decir que sea idéntico para cada base de datos. En efecto, determinadas bases de datos implementan funciones específicas que no tienen necesariamente que funcionar en otras.

Aparte de esta universalidad, el SQL posee otras dos características muy apreciadas. Por una parte, presenta una potencia y versatilidad notables que contrasta, por otra, con su accesibilidad de aprendizaje.

Este manual pretende dar a conocer las operaciones básicas que se pueden realizar con SQL y que tienen una aplicación directa con la creación de aplicaciones en red sin profundizar más de lo estrictamente necesario. Se busca crear un manual de referencia práctico y aplicado.

Tipos de campo

Una base de datos esta compuesta de tablas donde almacenamos registros catalogados en función de distintos campos (atributos).

Un aspecto previo a considerar es la naturaleza de los valores que introducimos en esos campos. Dado que una base de datos trabaja con todo tipo de informaciones, es importante especificarle qué tipo de valor le estamos introduciendo de manera a, por un lado, facilitar la búsqueda posteriormente y por otro, optimizar los recursos de memoria.

Cada base de datos introduce tipos de valores de campo que no necesariamente están presentes en otras. Sin embargo, existe un conjunto de tipos que están representados en la totalidad de estas bases. Estos tipos comunes son los siguientes:

Alfanuméricos Contienen cifras y letras. Presentan una longitud limitada (255 caracteres)
Numéricos Existen de varios tipos, principalmente, enteros (sin decimales) y reales (con decimales).
Booleanos Poseen dos formas: Verdadero y falso (Sí o No)
Fechas Almacenan fechas facilitando posteriormente su explotación. Almacenar fechas de esta forma posibilita ordenar los registros por fechas o calcular los días entre una fecha y otra...
Memos Son campos alfanuméricos de longitud ilimitada. Presentan el inconveniente de no poder ser indexados (veremos más adelante lo que esto quiere decir).
Autoincrementables Son campos numéricos enteros que incrementan en una unidad su valor para cada registro incorporado. Su utilidad resulta más que evidente: Servir de identificador ya que resultan exclusivos de un registro.

Añadir un nuevo registro

Los registros pueden ser introducidos a partir de sentencias que emplean la instrucción Insert.

La sintaxis utilizada es la siguiente:

Insert Into nombre_tabla (nombre_campo1, nombre_campo2,...) Values (valor_campo1, valor_campo2...)

Un ejemplo sencillo a partir de nuestra tabla modelo es la introducción de un nuevo cliente lo cual se haría con una instrucción de este tipo:

Insert Into clientes (nombre, apellidos, direccion, poblacion, codigopostal, email, pedidos) Values ('Perico', 'Palotes', 'Percebe n°13', 'Lepe', '123456', 'buceo@anep.edu.uy', 33)

Como puede verse, los campos no numéricos o booleanos van delimitados por apostrofes: '. También resulta interesante ver que el código postal lo hemos guardado como un campo no numérico. Esto es debido a que en determinados paises (Inglaterra p.e.) los codigos postales contienen también letras.

Por supuesto, no es imprescindible rellenar todos los campos del registro. Eso sí, puede ser que determinados campos sean necesarios. Estos campos necesarios pueden ser definidos cuando construimos nuestra tabla mediante la base de datos.

Resulta muy interesante, ya veremos más adelante el por qué, el introducir durante la creación de nuestra tabla un campo autoincrementable que nos permita asignar un único número a cada uno de los registros. De este modo, nuestra tabla clientes presentaría para cada registro un número exclusivo del cliente el cual nos será muy util cuando consultemos varias tablas simultáneamente.

Borrar un registro

Para borrar un registro nos servimos de la instrucción Delete. En este caso debemos especificar cual o cuales son los registros que queremos borrar. Es por ello necesario establecer una selección que se llevara a cabo mediante la cláusula Where.

La forma de seleccionar se verá detalladamente en capítulos posteriores. Por ahora nos contentaremos de mostrar cuál es el tipo de sintaxis utilizado para efectuar estas supresiones:

Delete From nombre_tabla Where condiciones_de_selección

Si queremos por ejemplo borrar todos los registros de los clientes que se llamen Perico lo haríamos del siguiente modo:

Delete From clientes Where nombre='Perico'

Hay que tener cuidado con esta instrucción ya que si no especificamos una condición con Where, lo que estamos haciendo es borrar toda la tabla:

Delete From clientes

Actualizar un registro

Update es la instrucción que nos sirve para modificar nuestros registros. Como para el caso de Delete, necesitamos especificar por medio de Where cuáles son los registros en los que queremos hacer efectivas nuestras modificaciones. Además, obviamente, tendremos que especificar cuáles son los nuevos valores de los campos que deseamos actualizar. La sintaxis es de este tipo:

Update nombre_tabla Set nombre_campo1 = valor_campo1, nombre_campo2 = valor_campo2,... Where condiciones_de_selección

Un ejemplo aplicado:

Update clientes Set nombre='José' Where nombre='Pepe'

Mediante esta sentencia cambiamos el nombre Pepe por el de José en todos los registros cuyo nombre sea Pepe.

Aquí también hay que ser cuidadoso de no olvidarse de usar Where, de lo contrario, modificaríamos todos los registros de nuestra tabla.

Selección de tablas I

La selección total o parcial de una tabla se lleva a cabo mediante la instrucción Select. En dicha selección hay que especificar:

-Los campos que queremos seleccionar
-La tabla en la que hacemos la selección

En nuestra tabla modelo de clientes podríamos hacer por ejemplo una selección del nombre y dirección de los clientes con una instrucción de este tipo:

Select nombre, dirección From clientes

Si quisiésemos seleccionar todos los campos, es decir, toda la tabla, podríamos utilizar el comodín * del siguiente modo:

Select * From clientes

Resulta también muy útil el filtrar los registros mediante condiciones que vienen expresadas después de la cláusula Where. Si quisiésemos mostrar los clientes de una determinada ciudad usaríamos una expresión como esta:

Select * From clientes Where poblacion Like 'Madrid'

Además, podríamos ordenar los resultados en función de uno o varios de sus campos. Para este ultimo ejemplo los podríamos ordenar por nombre así:

Select * From clientes Where poblacion Like 'Madrid' Order By nombre

Teniendo en cuenta que puede haber más de un cliente con el mismo nombre, podríamos dar un segundo criterio que podría ser el apellido:

Select * From clientes Where poblacion Like 'Madrid' Order By nombre, apellido

Si invirtiésemos el orden « nombre,apellido » por « apellido, nombre », el resultado sería distinto. Tendríamos los clientes ordenados por apellido y aquellos que tuviesen apellidos idénticos se subclasificarían por el nombre.

Es posible también clasificar por orden inverso. Si por ejemplo quisiésemos ver nuestros clientes por orden de pedidos realizados teniendo a los mayores en primer lugar escribiríamos algo así:

Select * From clientes Order By pedidos Desc

Una opción interesante es la de efectuar selecciones sin coincidencia. Si por ejemplo buscásemos el saber en qué ciudades se encuentran nuestros clientes sin necesidad de que para ello aparezca varias veces la misma ciudad usaríamos una sentencia de esta clase:

Select Distinct poblacion From clientes Order By poblacion

Así evitaríamos ver repetido Madrid tantas veces como clientes tengamos en esa población.

Selección de tablas II

Hemos querido compilar a modo de tabla ciertos operadores que pueden resultar útiles en determinados casos. Estos operadores serán utilizados después de la cláusula Where y pueden ser combinados hábilmente mediante paréntesis para optimizar nuestra selección a muy altos niveles.

Operadores matemáticos:
> Mayor que
< Menor que
>= Mayor o igual que
<= Menor o igual que
<> Distinto
= Igual

 

Operadores lógicos
And
Or
Not

 

Otros operadores
Like Selecciona los registros cuyo valor de campo se asemeje, no teniendo en cuenta mayúsculas y minúsculas.
In y Not In Da un conjunto de valores para un campo para los cuales la condición de selección es (o no) valida
Is Null y Is Not Null Selecciona aquellos registros donde el campo especificado esta (o no) vacío.
Between...And Selecciona los registros comprendidos en un intervalo
Distinct Selecciona los registros no coincidentes
Desc Clasifica los registros por orden inverso


Comodines
* Sustituye a todos los campos
% Sustituye a cualquier cosa o nada dentro de una cadena
_ Sustituye un solo carácter dentro de una cadena



Veamos a continuación aplicaciones practicas de estos operadores.

En esta sentencia seleccionamos todos los clientes de Madrid cuyo nombre no es Pepe. Como puede verse, empleamos Like en lugar de = simplemente para evitar inconvenientes debido al empleo o no de mayúsculas.

Select * From clientes Where poblacion Like 'madrid' And Not nombre Like 'Pepe'

Si quisiéramos recoger en una selección a los clientes de nuestra tabla cuyo apellido comienza por A y cuyo número de pedidos esta comprendido entre 20 y 40:

Select * From clientes Where apellidos like 'A%' And pedidos Between 20 And 40

El operador In, lo veremos más adelante, es muy práctico para consultas en varias tablas. Para casos en una sola tabla es empleado del siguiente modo:

Select * From clientes Where poblacion In ('Madrid','Barcelona','Valencia')

De esta forma seleccionamos aquellos clientes que vivan en esas tres ciudades.

Selección de tablas III

Una base de datos puede ser considerada como un conjunto de tablas. Estas tablas en muchos casos están relacionadas entre ellas y se complementan unas con otras.

Refiriéndonos a nuestro clásico ejemplo de una base de datos para una aplicación de e-comercio, la tabla clientes de la que hemos estado hablando puede estar perfectamente coordinada con una tabla donde almacenamos los pedidos realizados por cada cliente. Esta tabla de pedidos puede a su vez estar conectada con una tabla donde almacenamos los datos correspondientes a cada artículo del inventario.

De este modo podríamos fácilmente obtener informaciones contenidas en esas tres tablas como puede ser la designación del artículo más popular en una determinada región donde la designación del artículo sería obtenida de la tabla de artículos, la popularidad (cantidad de veces que ese artículo ha sido vendido) vendría de la tabla de pedidos y la región estaría comprendida obviamente en la tabla clientes.

Este tipo de organización basada en múltiples tablas conectadas nos permite trabajar con tablas mucho más manejables a la vez que nos evita copiar el mismo campo en varios sitios ya que podemos acceder a él a partir de una simple llamada a la tabla que lo contiene.

En este capítulo veremos como, sirviéndonos de lo aprendido hasta ahora, podemos realizar fácilmente selecciones sobre varias tablas. Definamos antes de nada las diferentes tablas y campos que vamos a utilizar en nuestros ejemplos:

Tabla de clientes
Nombre campo Tipo campo
id_cliente Numérico entero
nombre Texto
apellidos Texto
direccion Texto
poblacion Texto
codigopostal Texto
telefono Numérico entero
email Texto

 

Tabla de pedidos
Nombre campo Tipo campo
id_pedido Numérico entero
id_cliente Numérico entero
id_articulo Numérico entero
fecha Fecha
cantidad Numérico entero

 

Tabla de artículos
Nombre campo Tipo campo
id_articulo Numérico entero
titulo Alfanumérico
autor Alfanumérico
editorial Alfanumérico
precio Numérico real

Estas tablas pueden ser utilizadas simultáneamente para extraer informaciones de todo tipo. Supongamos que queremos enviar un mailing a todos aquellos que hayan realizado un pedido ese mismo día. Podríamos escribir algo así:

Select clientes.apellidos, clientes.email From clientes,pedidos Where pedidos.fecha like '25/02/00' And pedidos.id_cliente= clientes.id_cliente

Como puede verse esta vez, después de la cláusula From, introducimos el nombre de las dos tablas de donde sacamos las informaciones. Además, el nombre de cada campo va precedido de la tabla de provenencia separados ambos por un punto. En los campos que poseen un nombre que solo aparece en una de las tablas, no es necesario especificar su origen aunque a la hora de leer la sentencia puede resultar más claro el precisarlo. En este caso el campo fecha podría haber sido designado como "fecha" en lugar de "pedidos.fecha".

Veamos otro ejemplo más para consolidar estos nuevos conceptos. Esta vez queremos ver el título del libro correspondiente a cada uno de los pedidos realizados:

Select pedidos.id_pedido, articulos.titulo From pedidos, articulos Where pedidos.id_articulo=articulos.id_articulo

En realidad la filosofía continua siendo la misma que para la consulta de una única tabla.

Selección de tablas IV

Además de los criterios hasta ahora explicados para realizar las consultas en tablas, SQL permite también aplicar un conjunto de funciones predefinidas. Estas funciones, aunque básicas, pueden ayudarnos en algunos momentos a expresar nuestra selección de una manera más simple sin tener que recurrir a operaciones adicionales por parte del script que estemos ejecutando.

Algunas de estas funciones son representadas en la tabla siguiente :

Función Descripción
Sum(campo) Calcula la suma de los registros del campo especificado
Avg(Campo) Calcula la media de los registros del campo especificado
Count(*) Nos proporciona el valor del numero de registros que han sido seleccionados
Max(Campo) Nos indica cual es el valor máximo del campo
Min(Campo) Nos indica cual es el valor mínimo del campo



Dado que el campo de la función no existe en la base de datos, sino que lo estamos generando virtualmente, esto puede crear inconvenientes cuando estamos trabajando con nuestros scripts a la hora de tratar su valor y su nombre de campo. Es por ello que el valor de la función ha de ser recuperada a partir de un alias que nosotros especificaremos en la sentencia SQL a partir de la instrucción AS. La cosa podría quedar así:

Select Sum(total) As suma_pedidos From pedidos

A partir de esta sentencia calculamos la suma de los valores de todos los pedidos realizados y almacenamos ese valor en un campo virtual llamado suma_pedidos que podrá ser utilizado como cualquier otro campo por nuestras paginas dinámicas.

Por supuesto, todo lo visto hasta ahora puede ser aplicado en este tipo de funciones de modo que, por ejemplo, podemos establecer condiciones con la cláusula Where construyendo sentencias como esta:

Select Sum(cantidad) as suma_articulos From pedidos Where id_articulo=6

Esto nos proporcionaría la cantidad de ejemplares de un determinado libro que han sido vendidos.

Otra propiedad interesante de estas funciones es que permiten realizar operaciones con varios campos dentro de un mismo paréntesis:

Select Avg(total/cantidad) From pedidos

Esta sentencia da como resultado el precio medio al que se están vendiendo los libros. Este resultado no tiene por qué coincidir con el del precio medio de los libros presentes en el inventario, ya que, puede ser que la gente tenga tendencia a comprar los libros caros o los baratos:

Select Avg(precio) as precio_venta From articulos

Una cláusula interesante en el uso de funciones es Group By. Esta cláusula nos permite agrupar registros a los cuales vamos a aplicar la función. Podemos por ejemplo calcular el dinero gastado por cada cliente:

Select id_cliente, Sum(total) as suma_pedidos From pedidos Group By id_cliente

O saber el numero de pedidos que han realizado:

Select id_cliente, Count(*) as numero_pedidos From pedidos Group By id_cliente

Las posibilidades como vemos son numerosas y pueden resultar prácticas. Todo queda ahora a disposición de nuestras ocurrencias e imaginación.

Optimizar prestaciones I

Las bases de datos (BD) cuanto más extensas requieren una mayor atención a la hora de organizar sus contenidos. Cuando se trabaja con tablas de miles o decenas de miles de registros la búsqueda de un determinado dato puede resultar un proceso largo que ralentiza enormemente la creación de nuestra página.

Es por ello importante tener en cuenta una serie de aspectos indispensables para el mejor funcionanmiento de la base.

Gestión y elección de los índices

Los índices son campos elegidos arbitrariamente por el constructor de la BD que permiten la búsqueda a partir de dicho campo a una velocidad notablemente superior. Sin embargo, esta ventaja se ve contrarrestada por el hecho de ocupar mucha más memoria (el doble más o menos) y de requerir para su inserción y actualización un tiempo de proceso superior.

Evidentemente, no podemos indexar todos los campos de una tabla extensa ya que doblamos el tamaño de la BD. Igualmente, tampoco sirve de mucho el indexar todos los campos en una tabla pequeña ya que las selecciones pueden efectuarse rápidamente de todos modos.

Un caso en el que los índices pueden resultar muy útiles es cuando realizamos peticiones simultáneas sobre varias tablas. En este caso, el proceso de selección puede acelerarse sensiblemente si indexamos los campos que sirven de nexo entre las dos tablas. En el ejemplo de nuestra librería virtual estos campos serían id_cliente e id_articulo.

Los índices pueden resultar contraproducentes si los introducimos sobre campos triviales a partir de los cuales no se realiza ningún tipo de petición ya que, además del problema de memoria ya mencionado, estamos ralentizando otras tareas de la base de datos como son la edición, inserción y borrado. Es por ello que vale la pena pensarselo dos veces antes de indexar un campo que no sirve de criterio para búsquedas de los internautas y que es usado con muy poca frecuencia por razones de mantenimiento.

Gestión de los nexos entre tablas

El enlace entre tablas es uno de los puntos más peliagudos y que puede llevar a la absoluta ralentización de la base de datos a causa "pequeños" detalles que resultan ser fatales.

Imaginemos que trabajamos con una pequeña BD constituida por dos tablas de 1000 registros cada una. Imaginemos ahora una selección simultánea en la que imponemos la condición de que el valor un campo de la primera sea igual a de una segunda, algo que se realiza con mucha frecuencia. En este tipo de casos, la BD leerá y comparará cada valor de campo de una con cada valor de campo de la otra. Esto representaría un millón de lecturas. Este hecho podría agravarse si consultamos una tercera tabla al mismo tiempo y podría llegar a ser catastrófico si tenemos en cuenta que la BD esta siendo consultada por varios internautas al mismo tiempo.

Para evitar situaciones de colapso, es necesario indexar cada uno de los campos que sirven de enlace entre esas tablas. En el ejemplo de nuestra librería virtual, ya lo hemos dicho, estos campos serían id_cliente e id_articulo. Además, resulta también de vital importancia el definir esos campos de una forma estrictamente idéntica en cada una de las tablas, es decir, el campo ha de ser de la misma naturaleza y características. No vale definirlo como real en una tabla y entero en otra o cambiar la longitud máxima para los alfanuméricos o que en una tabla sea de longitud constante y en otra variable...

El gestionar inteligentemente estos aspectos puede solucionarnos muchos quebraderos de cabeza y permitir a los internautas navegar más agradablemente por nuestro sitio.

Optimizar prestaciones II

Gestion de los campos

Ya hemos comentado por encima los diferentes tipos de campo existentes en una base de datos. La elección del tipo de campo apropiado para cada caso puede ayudarnos también a optimizar el tamaño y rapidez de nuestra base de datos.

La preguntas que hay que hacerse a la hora de elegir la naturaleza y dimensiones del campo son:

-¿Qué tipo de dato voy a almacenar en el campo? Números, texto, fechas...

-¿Cuál es el tamaño máximo que espero que pueda alcanzar alguno de los registros del campo?

Hay que tener en cuenta que cuanto más margen le demos al valor máximo del campo, más aumentará el tamaño de nuestra base de datos y más tiempo tardara en realizar las consultas. Además, el factor tamaño puede verse agravado si estamos definiendo un campo indexado, para los cuales, el espacio ocupado es aproximadamente del doble.

Un consejo práctico es que las fechas sean almacenadas en formato de fecha ya que ello nos permite reducir el espacio que ocupan en memoria de más del doble y por otro lado, podremos aprovechar las prestaciones que SQL y nuestro lenguaje de servidor nos ofrecen. Podremos calcular la diferencia de días entre dos fechas, ordenar los registros por fecha, mostrar los registros comprendidos en un intervalo de tiempo...

Existe la posibilidad para los campos de texto de fijar una cierta longitud para el campo o dejar que cada registro tenga una longitud variable en función del número de carácteres que posea. Elegir campos de longitud variable nos puede ayudar a optimizar los recursos de memoria de la BD, no obstante, es un arma de doble filo ya que las consultas se realizan más lentamente puesto que obligamos a la tabla a establecer cuál es el tamaño de cada registro que se está comparando en lugar de saberlo de antemano. Es por tanto aconsejable, para los campos indexados de pequeño tamaño, atribuirles una longitud fija.

Algunos trucos prácticos

Eliminar llamadas a bases de datos

En páginas tipo portal en las que a los lados se encuentran enlaces que son impresos a partir de bases de datos (distintas secciones, servicios,...) existe siempre un efecto ralentizador debido a que se trata de páginas altamente visitadas que efectúan múltiples llamadas a BD sistemáticamente en cada una de sus páginas.

Una forma de agilizar la visualización de estas páginas es textualizando estos enlaces a partir de scripts internos. Pongamos el ejemplo de Desarrolloweb:

Como puede verse, a los lados hay secciones como "Vuestras páginas", "Cosecha del 2000", "Manuales" cuyos enlaces están almacenados en bases de datos. Sin embargo, los enlaces que se visualizan en la página no han sido obtenidos por llamadas a bases de datos sino que, cada vez que un nuevo elemento de la sección es añadido, esto actualiza automáticamente, por medio de un script, un archivo texto en el que el nuevo enlace es incluido y él más antiguo es eliminado. Es, de hecho, este archivo texto el que es insertado en el código fuente de la página. De este modo evitamos media docena de llamadas a bases de datos cada vez que una página es vista lo cual permite optimizar recursos de servidor de una manera significativa.

Eliminar palabras cortas y repeticiones

En situaciones en la que nuestra base de datos tiene que almacenar campos de texto extremadamente largos y dichos campos son requeridos para realizar selecciones del tipo LIKE '%algo%', los recursos de la BD pueden verse sensiblemente mermados. Una forma de ayudar a gestionar este tipo búsquedas es incluyendo un campo adicional.

Este campo adicional puede ser creado automáticamente por medio de scripts y en él incluiríamos el texto original, del cual habremos eliminado palabras triviales como artículos, preposiciones o posesivos. Nos encargaremos además de eliminar las palabras que estén repetidas. De esta forma podremos disminuir sensiblemente el tamaño del campo que va a ser realmente consultado.

Hemos comentado en otros capítulos que los campos texto de mas de 255 caracteres denominados memo no pueden ser indexados. Si aún después de esta primera filtración nuestro campo continua siendo demasiado largo para ser indexado, lo que se puede hacer es cortarlo en trozos de 255 caracteres de manera a que lo almacenemos en distintos campos que podrán ser indexados y por tanto consultados con mayor rapidez.

Creación de tablas

En general, la mayoría de las bases de datos poseen potentes editores de bases que permiten la creación rápida y sencilla de cualquier tipo de tabla con cualquier tipo de formato.

Sin embargo, una vez la base de datos está alojada en el servidor, puede darse el caso de que queramos introducir una nueva tabla ya sea con carácter temporal (para gestionar un carrito de compra por ejemplo) o bien permanente por necesidades concretas de nuestra aplicación.

En estos casos, podemos, a partir de una sentencia SQL, crear la tabla con el formato que deseemos lo cual nos puede ahorrar más de un quebradero de cabeza.

Este tipo de sentencias son especialmente útiles para bases de datos como Mysql, las cuales trabajan directamente con comandos SQL y no por medio de editores.

Para crear una tabla debemos especificar diversos datos: El nombre que le queremos asignar, los nombres de los campos y sus características. Además, puede ser necesario especificar cuáles de estos campos van a ser índices y de qué tipo van a serlo.

La sintaxis de creación puede variar ligeramente de una base de datos a otra ya que los tipos de campo aceptados no están completamente estandarizados.

A continuación os explicamos someramente la sintaxis de esta sentencia y os proponemos una serie de ejemplos prácticos:

Sintaxis

Create Table nombre_tabla
(
nombre_campo_1 tipo_1
nombre_campo_2 tipo_2
nombre_campo_n tipo_n
Key(campo_x,...)
)

Pongamos ahora como ejemplo la creación de la tabla pedidos que hemos empleado en capítulos previos:

Create Table pedidos
(
id_pedido INT(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
id_cliente INT(4) NOT NULL,
id_articulo INT(4)NOT NULL,
fecha DATE,
cantidad INT(4),
total INT(4), KEY(id_pedido,id_cliente,id_articulo)
)

En este caso creamos los campos id los cuales son considerados de tipo entero de una longitud especificada por el número entre paréntesis. Para id_pedido requerimos que dicho campo se incremente automáticamente (AUTO_INCREMENT) de una unidad a cada introducción de un nuevo registro para, de esta forma, automatizar su creación. Por otra parte, para evitar un mensaje de error, es necesario requerir que los campos que van a ser definidos como índices no puedan ser nulos (NOT NULL).

El campo fecha es almacenado con formato de fecha (DATE) para permitir su correcta explotación a partir de las funciones previstas a tal efecto.

Finalmente, definimos los índices enumerándolos entre paréntesis precedidos de la palabra KEY o INDEX.

Del mismo modo podríamos crear la tabla de artículos con una sentencia como ésta:

Create Table articulos
(
id_articulo INT(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
titulo VARCHAR(50),
autor VARCHAR(25),
editorial VARCHAR(25),
precio REAL,
KEY(id_articulo)
)

En este caso puede verse que los campos alfanuméricos son introducidos de la misma forma que los numéricos. Volvemos a recordar que en tablas que tienen campos comunes es de vital importancia definir estos campos de la misma forma para el buen funcionamiento de la base.

Muchas son las opciones que se ofrecen al generar tablas. No vamos a tratarlas detalladamente pues sale de lo estrictamente práctico. Tan sólo mostraremos algunos de los tipos de campos que pueden ser empleados en la creación de tablas con sus características:

Tipo Bytes Descripción
INT o INTEGER 4 Números enteros. Existen otros tipos de mayor o menor longitud específicos de cada base de datos.
DOUBLE o REAL 8 Números reales (grandes y con decimales). Permiten almacenar todo tipo de número no entero.
CHAR 1/caracter Alfanuméricos de longitud fija predefinida
VARCHAR 1/caracter+1 Alfanuméricos de longitud variable
DATE 3 Fechas, existen multiples formatos específicos de cada base de datos
BLOB 1/caracter+2 Grandes textos no indexables
BIT o BOOLEAN 1 Almacenan un bit de información (verdadero o falso)