219 thoughts on “Evidencias 5o Prog Vesp Base de Datos”

  1. SELECT Nombre, Salario, COUNT(*) AS empleados FROM empleados WHERE Salario 1300 AND Sexo = ‘M’ GROUP BY Salario;
    SELECT Nombre, Salario, COUNT(*) AS empleados FROM empleados WHERE Salario > 1300 AND Sexo = ‘M’ GROUP BY año;

    Responder

  2. SELECT Sexo, COUNT(*)as FROM empleados WHERE Sexo = ‘F’ AND Salario > 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT Sexo, COUNT(*)as FROM empleados WHERE Salario 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT YEAR(Fecha_Nacimiento) AS año, COUNT(*) as Total FROM empleados GROUP BY YEAR(fecha_nacimiento) ORDER BY Año_Nacimiento;

    Responder

  3. valeriaalday
    SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Sexo = ‘F’ AND Salario > 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Salario 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT YEAR(Fecha_Nacimiento) AS Año, COUNT(*) AS Total FROM Empleados GROUP BY YEAR(Fecha_Nacimiento) ORDER BY Año_Nacimiento;

    Responder

  5. SELECT nombre, salario, COUNT(*) AS empleados FROM empleados WHERE salario 1300 AND SEXO = ‘m’ GROUP BY salario;
    SELECT nombre, salario, COUNT(*) AS empleados FROM empleados WHERE salario > 1300 AND SEXO = ‘m’ GROUP BY año;

    Responder

  6. SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Sexo = ‘F’ AND Salario > 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Salario 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT YEAR(Fecha_Nacimiento) AS Año, COUNT(*) AS Total FROM Empleados GROUP BY YEAR(Fecha_Nacimiento) ORDER BY Año_Nacimiento;

    Responder

  7. -SELECT Nombre, Salario, Count(*) as Empleado FROM Empleados WHERE Salario 1300 AND Sexo=’M’ GROUP BY Salario;
    -SELECT Year(F_Nacimiento) AS Año, Count(*) AS Empleado FROM empleados GROUP BY Año ORDER BY Año;

    Responder

  8. SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Sexo = ‘F’ AND Salario > 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Salario 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT YEAR(Fecha_Nacimiento) AS Año, COUNT(*) AS Total FROM Empleados GROUP BY YEAR(Fecha_Nacimiento) ORDER BY Año_Nacimiento;

    Responder

  10. SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Sexo = ‘F’ AND Salario > 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Salario 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT YEAR(Fecha_Nacimiento) AS Año, COUNT(*) AS Total FROM Empleados GROUP BY YEAR(Fecha_Nacimiento) ORDER BY Año_Nacimiento;

    Responder

  11. -SELECT Nombre, Salario, Count(*) as Empleado FROM Empleados WHERE Salario 1300 AND Sexo=’M’ GROUP BY Salario;
    -SELECT Year(F_Nacimiento) AS Año, Count(*) AS Empleado FROM empleados GROUP BY Año ORDER BY Año;

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  13. danielrocha
    SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Sexo = ‘F’ AND Salario > 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Salario 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT YEAR(Fecha_Nacimiento) AS Año, COUNT(*) AS Total FROM Empleados GROUP BY YEAR(Fecha_Nacimiento) ORDER BY Año_Nacimiento;

    Responder

  14. SELECT Nombre, Salario, Count(*) as Empleado FROM Empleados WHERE Salario 1300 AND Sexo=’M’ GROUP BY Salario;
    SELECT Year(F_Nacimiento) AS Año, Count(*) AS Empleado FROM empleados GROUP BY Año ORDER BY Año;

    Responder

  16. SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Sexo = ‘F’ AND Salario > 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT Sexo, COUNT(*) FROM Empleados WHERE Salario 1300 GROUP BY Sexo;
    SELECT YEAR(Fecha_Nacimiento) AS Año, COUNT(*) AS Total FROM Empleados GROUP BY YEAR(Fecha_Nacimiento) ORDER BY Año_Nacimiento;

    Responder

  20. ROGELIO DE JESUS:

    SELECT Nombre,Salario, COUNT(*) AS empleados FROM empleados WHERE Salario 1300 AND Sexo=’M’ GROUP BY Cargo;

    SELECT YEAR(F_Nacimiento) AS Año_Nacimiento, COUNT(*) AS Total_Empleados FROM Empleados GROUP BY YEAR(F_Nacimiento) ORDER BY Año_Nacimiento;

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  21. 1-SELECT Sexo, COUNT(*) AS Empleados_Con_Bajo_Salario FROM Empleados WHERE Salario 1300 GROUP BY Sexo;

    3-SELECT YEAR(Fecha_Nacimiento) AS Año_Nacimiento, COUNT(*) AS Total_Empleados FROM Empleados GROUP BY YEAR(Fecha_Nacimiento) ORDER BY Año_Nacimiento;

    Responder

    1. SELECT Sexo, COUNT(*) AS Empleados_Con_Bajo_Salario
      FROM Empleados
      WHERE Salario 1300
      GROUP BY Sexo;

      SELECT YEAR(Fecha_Nacimiento) AS Año_Nacimiento, COUNT(*) AS Total_Empleados
      FROM Empleados
      GROUP BY YEAR(Fecha_Nacimiento)
      ORDER BY Año_Nacimiento;

      Responder

  27. ROGELIO DE JESUS

    1-UPDATE Products SET UnitPrice = UnitPrice + (UnitPrice * 0.10)
    WHERE CategoryID = 2;

    2-UPDATE Orders
    SET Freight = 50.00
    WHERE ShipCountry = ‘France’;

    3-:UPDATE Suppliers
    SET Region = ‘NY’
    WHERE Region IS NULL;

    Responder

  30. UPDATE products SET UnitPrice=UnitPrice+(UnitPrice*0.10) WHERE CategoryID=2;
    UPDATE Orders SET Freight = 50.00 WHERE ShipCountry = “France”;
    UPDATE Suppliers SET Region = “NY” WHERE Region IS NULL;

    Responder

  32. UPDATE products SET UnitPrice=UnitPrice*.10 WHERE CategoryID=2;

    UPDATE orders SET Freight=50.00 WHERE ShipCountry=’France’;

    UPDATE suppliers SET Region=NULL WHERE Region=’NY’;

    Responder

  36. 1:UPDATE Products
    SET UnitPrice = UnitPrice + (UnitPrice * 0.10)
    WHERE CategoryID = 2; 2:UPDATE Orders
    SET Freight = 50.00
    WHERE ShipCountry = ‘France’; 3:UPDATE Suppliers
    SET Region = ‘NY’
    WHERE Region IS NULL;

    Responder

  43. 1:UPDATE Products
    SET UnitPrice = UnitPrice + (UnitPrice * 0.10)
    WHERE CategoryID = 2;
    2:UPDATE Orders
    SET Freight = 50.00
    WHERE ShipCountry = ‘France’;
    3:UPDATE Suppliers
    SET Region = ‘NY’
    WHERE Region IS NULL;

    Responder

  45. NSERT INTO employees(LastName, FirstName, TitleOfCourtesy, Address, City, Region, Country) VALUES (‘CLARENCE PEYTON’, ‘SMITH’,’DR’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);

    INSERT INTO customers(CompanyName, Address, City, Country) VALUES (‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);

    INSERT INTO products(ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM’,1,3,15000);

    Responder

  46. ROGELIO DE JESUS

    INSERT INTO employees (FirstName, LastName, TitleOfCourtesy, PostalCode, City, Region, Country) VALUES (“CLARENCE PEYTON”,”SMITH”,”DR”,908,”Capital Way Seatle”,”WA”,”USA”);

    INSERT INTO customers (CompanyName,Address, City,Country) VALUES (“WHITE CUAU”,”Forsterstr.57″, “London”,”UK”);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000)

    Responder

  47. INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Title, Address, City, Region, PostalCode, Country) VALUES (‘Clarence Peyton’, ‘Smith’, ‘Dr’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’, ‘WA’, ‘98101’, ‘USA’);

    INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, Address, City, Country)
    VALUES (‘WHITECUA’, ‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000)

    Responder

  48. INSERT INTO employees (LastName,FirstName,TitleOfCourtesy,Address,City,Region,Country) VALUES
    (‘SMITH’,’CLARENCE PEYTON’,’Dr.’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);

    INSERT INTO customers (ContactName,Address,Country,Region) VALUES (‘WHITE CUAU’,’Forsterstr. 57′,’London’,’UK’);

    INSERT INTO products (ProductName,SupplierID,CategoryID,UnitPrice) VALUES (‘Uncles TIM’,1,3,15000);

    Responder

  49. INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Title, Address, City, Region, Country)
    VALUES (‘Clarence’, ‘Peyton Smith’, ‘Dr’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’, ‘WA’, ‘USA’);

    INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, Address, City, Country)
    VALUES (‘WHITECUA’, ‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000)

    Responder

  50. INSERT INTO employees (FirstName, LastName, TitleOfCourtesy, PostalCode, City, Region, Country) VALUES (“CLARENCE PEYTON”,”SMITH”,”DR”,908,”Capital Way Seatle”,”WA”,”USA”);

    INSERT INTO customers (CompanyName,Address, City,Country) VALUES (“WHITE CUAU”,”Forsterstr.57″, “London”,”UK”);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000);

    Responder

  51. INSERT INTO employees(LastName, FirstName, TitleOfCourtesy, Address, City, Region, Country) VALUES (‘CLARENCE PEYTON’, ‘SMITH’,’DR’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);
    INSERT INTO customers(CompanyName, Address, City, Country) VALUES (‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);
    INSERT INTO products(ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM’,1,3,15000);

    Responder

  52. INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Title, Address, City, Region, Country)
    VALUES (‘Clarence’, ‘Peyton Smith’, ‘Dr’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’, ‘WA’, ‘USA’);

    INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, Address, City, Country)
    VALUES (‘WHITECUA’, ‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000)

    Responder

  53. Actividad 15
    INSERT INTO employees (LastName,FirstName,TitleOfCourtesy,Address,City,Country) VALUES (‘PEYTON SMITH’,’CLARENCE’,’DR’,’908 W. Capital Way, Seattle’,’WA’,’USA’);

    INSERT INTO customers (ContactName,Address,City,Country) VALUES (‘WHITE CUAU’,’Forsterstr. 57′,’London’,’UK’);

    INSERT INTO products (ProductName,SupplierID,CategoryID,UnitPrice) VALUES (‘Uncles TIM’,1,3,15000);

    Responder

  54. INSERT INTO employees(LastName, FirstName, TitleOfCourtesy, Address, City, Region, Country) VALUES (‘CLARENCE PEYTON’, ‘SMITH’,’DR’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);

    INSERT INTO customers(CompanyName, Address, City, Country) VALUES (‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);

    INSERT INTO products(ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM’,1,3,15000);

    Responder

  55. INSERT INTO employees(LastName, FirstName, TitleOfCourtesy, Address, City, Region, Country) VALUES (‘CLARENCE PEYTON’, ‘SMITH’,’DR’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);

    INSERT INTO customers(CompanyName, Address, City, Country) VALUES (‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);

    INSERT INTO products(ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM’,1,3,15000);

    Responder

  56. INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Title, Address, City, Region, Country)
    VALUES (‘Clarence’, ‘Peyton Smith’, ‘Dr’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’, ‘WA’, ‘USA’);

    INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, Address, City, Country)
    VALUES (‘WHITECUA’, ‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000)

    Responder

  57. INSERT INTO employees(LastName, FirstName, TitleOfCourtesy, Address, City, Region, Country) VALUES (‘CLARENCE PEYTON’, ‘SMITH’, ‘DR’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’,’WA’, ‘USA’);
    INSERT INTO customers(CompanyName, Address, City, Country) VALUES (‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);
    INSERT INTO products(productName,SupplierID, CategoryID, UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM,1,2,15000);
    Expandir Reconsultar Editar Agregar a favoritos Base de datos : northwind Fecha y hora la consulta : 15:50:7
    INSERT INTO products(productName,SupplierID, CategoryID, UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM’,1,2,15000);

    Responder

  58. INSERT INTO employees (LastName,FirstName,TitleOfCourtesy,Address,City,Region,Country) VALUES (‘CLARENCE’,’PEYTON SMITH’,’DR.’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’)
    INSERT INTO customers (ContactName,Address,Country,Region) VALUES (‘WHITE CUAU’,’Forsterstr. 57′,’London’,’UK’)
    INSERT INTO products (ProductName,SupplierID,CategoryID,UnitPrice) VALUES (‘Uncles TIM’,1,3,15000)

    Responder

  59. INSERT INTO employees(LastName,FirstName,TitleOfCourtesy,Address,City,Region,Country) VALUES (‘CLARENCE PETON’,’SMITH’,’DR’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’wa’,’USA’);

    INSERT INTO customers(CompanyName,Address,City,Country) VALUES (‘WHITHE CUAU’,’Forsterstr.57′,’london’,’UK’);

    INSERT INTO products(ProductName,SupplierID,CategoryID,UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM’,1,3,15000);

    Responder

  60. INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, ContactName, ContactTitle, Address, City, Region, PostalCode, Country, Phone, Fax)
    VALUES (‘WHICU’, ‘White Cuau’, ‘Forsterstr. 57’, NULL, ‘London’, ‘UK’, NULL, NULL, ‘UK’, NULL, NULL);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000);
    INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Title, Address, City, Region, PostalCode, Country)
    VALUES (‘Clarence Peyton’, ‘Smith’, ‘Dr’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’, ‘WA’, ‘98101’, ‘USA’);

    Responder

  61. INSERT INTO employees(LastName, FirstName, TitleOfCourtesy, Address, City, Region, Country) VALUES (‘CLARENCE PEYTON’, ‘SMITH’,’DR’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);

    INSERT INTO customers(CompanyName, Address, City, Country) VALUES (‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);

    INSERT INTO products(ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM’,1,3,15000);

    Responder

    Responder

  62. INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Title, Address, City, Region, Country)
    VALUES (‘Clarence’, ‘Peyton Smith’, ‘Dr’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’, ‘WA’, ‘USA’);

    INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, Address, City, Country)
    VALUES (‘WHITECUA’, ‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000);

    Responder

  63. MARCO HERNANDEZ
    INSERT INTO employees(LastName, FirstName, TitleOfCourtesy, Address, City, Region, Country) VALUES (‘CLARENCE PEYTON’, ‘SMITH’,’DR’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);
    INSERT INTO customers(CompanyName, Address, City, Country) VALUES (‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);
    INSERT INTO products(ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM’,1,3,15000);

    Responder

  64. INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Title, Address, City, Region, PostalCode, Country)
    VALUES (‘Clarence Peyton’, ‘Smith’, ‘Dr’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’, ‘WA’, ‘98101’, ‘USA’);

    INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, ContactName, ContactTitle, Address, City, Region, PostalCode, Country, Phone, Fax)
    VALUES (‘WHICU’, ‘White Cuau’, ‘Forsterstr. 57’, NULL, ‘London’, ‘UK’, NULL, NULL, ‘UK’, NULL, NULL);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000);

    Responder

  65. INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Title, Address, City, Region, PostalCode, Country)
    VALUES (‘Clarence Peyton’, ‘Smith’, ‘Dr’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’, ‘WA’, ‘98101’, ‘USA’);

    INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, ContactName, ContactTitle, Address, City, Region, PostalCode, Country, Phone, Fax)
    VALUES (‘WHICU’, ‘White Cuau’, ‘Forsterstr. 57’, NULL, ‘London’, ‘UK’, NULL, NULL, ‘UK’, NULL, NULL);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000);

    Responder

  66. INSERT INTO employees (LastName,FirstName,TitleOfCourtesy,Address,City,Region,Country) VALUES (‘SMITH’,’CLARENCE PEYTON’,’Dr.’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);
    INSERT INTO customers (ContactName,Address,Country,Region) VALUES (‘WHITE CUAU’,’Forsterstr. 57′,’London’,’UK’);
    INSERT INTO products (ProductName,SupplierID,CategoryID,UnitPrice) VALUES (‘Uncles TIM’,1,3,15000);

    Responder

  67. INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Title, Address, City, Region, PostalCode, Country)
    VALUES (‘Clarence Peyton’, ‘Smith’, ‘Dr’, ‘908 W. Capital Way’, ‘Seattle’, ‘WA’, ‘98101’, ‘USA’);

    INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, ContactName, ContactTitle, Address, City, Region, PostalCode, Country, Phone, Fax)
    VALUES (‘WHICU’, ‘White Cuau’, ‘Forsterstr. 57’, NULL, ‘London’, ‘UK’, NULL, NULL, ‘UK’, NULL, NULL);

    INSERT INTO Products (ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice)
    VALUES (‘Uncle\’s TIM’, 1, 3, 15000);

    Responder

  68. INSERT INTO employees(LastName, FirstName, TitleOfCourtesy, Address, City, Region, Country) VALUES (‘CLARENCE PEYTON’, ‘SMITH’,’DR’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);
    INSERT INTO customers(CompanyName, Address, City, Country) VALUES (‘WHITE CUAU’, ‘Forsterstr. 57’, ‘London’, ‘UK’);
    INSERT INTO products(ProductName, SupplierID, CategoryID, UnitPrice) VALUES (‘Uncle’s TIM’,1,3,15000);

    Responder

  69. INSERT INTO employees (LastName,FirstName,TitleOfCourtesy,Address,City,Region,Country) VALUES (‘SMITH’,’CLARENCE PEYTON’,’Dr.’,’908 W. Capital Way’,’Seattle’,’WA’,’USA’);
    INSERT INTO customers (ContactName,Address,Country,Region) VALUES (‘WHITE CUAU’,’Forsterstr. 57′,’London’,’UK’);
    INSERT INTO products (ProductName,SupplierID,CategoryID,UnitPrice) VALUES (‘Uncles TIM’,1,3,15000);

    Responder

  70. 1.-SELECT * FROM Customers
    2.-SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”
    3.-SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL
    4.-SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL
    5.-SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC
    6.-SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”
    7.-SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9
    8.-SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”
    9.-SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  71. SELECT * FROM Customers;

    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    1

    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;

    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;

    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;

    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;

    SELECT * FROM [Order Details] WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  72. SELECT * FROM Customers;

    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    1

    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;

    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;

    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;

    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;

    SELECT * FROM [Order Details] WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  73. SELECT * FROM `customers`
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    Daniel Rocha
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  74. SELECT * FROM Customers;
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region DESC, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  75. SELECT * FROM Customers;
    Expandir Reconsultar Editar Explicar Perfilando Agregar a favoritos Base de datos : northwind Fecha y hora la consulta : 16:49:23
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(‘CA’, ‘MT’, ‘WA’)ORDER BY Region, CompanyName DESC;

    Responder

  76. ESCOBEDO MARCO
    1.-SELECT * FROM Customers
    2.-SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”
    3.-SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL
    4.-SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL
    5.-SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC
    6.-SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”
    7.-SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9
    8.-SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”
    9.-SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  77. castillo arce
    SELECT * FROM `customers`
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  78. SELECT * FROM Customers;

    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;

    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;

    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;

    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;

    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;

    SELECT * FROM [Order Details] WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  79. SELECT DISTINCT * FROM products AS productos;
    SELECT Count(*) As TotalProductos FROM products;
    SELECT * FROM products ORDER BY DESC LIMIT 1;
    SELECT * FROM products ORDER BY ProductID DESC LIMIT 1;
    SELECT * FROM Customers;
    SELECT * FROM employees;
    SELECT FROM customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT * FROM customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(‘CA’, ‘MT’, ‘WA’)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W’;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘%L%’;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’;
    SELECT * FROM [Order Details] WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’;
    Expandir Reconsultar Editar Explicar Perfilando Agregar a favoritos Base de datos : northwindmysql Fecha y hora la consulta : 16:54:30
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  80. SELECT * FROM Customers
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = ‘USA’
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  81. SELECT DISTINCT * FROM products AS Productos;
    SELECT COUNT(*) AS TotalPoductos FROM products;
    SELECT * FROM products ORDER BY DESC LIMIT 1;
    SELECT * FROM products ORDER BY ProductID DESC LIMIT 1;
    SELECT * FROM products ORDER by UnitPrice DESC LIMIT 10;
    SELECT * FROM `products`
    SELECT * FROM `products`
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(‘CA’, ‘MT’, ‘WA’)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”,”MT”,”WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  82. 1.SELECT * FROM Customers
    2.SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”
    3.SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL
    4.SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL
    5.SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    6.SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    7.SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    8.SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    9.SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  83. SELECT * FROM Customers

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL

    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(‘CA’, ‘MT’, ‘WA’)ORDER BY Region, CompanyName DESC;

    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’

    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9

    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’

    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  84. SELECT * FROM Customers;
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(‘CA’, ‘MT’, ‘WA’)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’;
    SELECT * FROM `order details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  85. ROGELIO DE JESUS

    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS ciudad, Region from employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    Expandir Reconsultar Editar Explicar Perfilando Agregar a favoritos Base de datos : northwind Fecha y hora la consulta : 16:45:1
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(‘CA’, ‘MT’, ‘WA’)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(‘CA’, ‘MT’, ‘WA’)ORDER BY Region ASC, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  86. SELECT * FROM `customers`
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  87. SELECT * FROM customers;
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  88. SELECT * FROM Customers;
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  89. SELECT * FROM Customers

    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL

    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(‘CA’, ‘MT’, ‘WA’)ORDER BY Region, CompanyName DESC;

    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’

    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9

    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’

    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  90. SELECT * FROM `customers`
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  91. 1.-SELECT * FROM Customers
    2.-SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”
    3.-SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL
    4.-SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL
    5.-SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC
    6.-SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”
    7.-SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9
    8.-SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”
    9.-SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  92. SELECT * FROM `customers`
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC LIMIT 0, 25;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  93. SELECT * FROM Customers;
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  94. SELECT * FROM `customers`
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  95. SELECT column FROM tabla;
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  96. SELECT * FROM Customers

    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, RegionFROM Employees AS EWHERE Country = ‘USA’;

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;

    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;

    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN (‘CA’, ‘MT’, ‘WA’) ORDER BY Region, CompanyName DESC;

    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE ‘W%’;

    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;

    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE ‘%ki%’;

    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  97. SELECT * FROM customers;
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM employees AS E WHERE Country=”USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0;

    Responder

  98. SELECT * FROM `customers`
    SELECT E.LastName AS Apellido, City AS Ciudad, Region FROM Employees AS E WHERE Country = “USA”;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IS NULL;
    SELECT DISTINCT Region FROM Customers WHERE Region IS NOT NULL;
    SELECT * FROM Customers WHERE Region IN(“CA”, “MT”, “WA”)ORDER BY Region, CompanyName DESC;
    SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName LIKE “W%”;
    SELECT * FROM Employees WHERE EmployeeID BETWEEN 2 AND 9;
    SELECT * FROM Customers WHERE Address LIKE “%ki%”;
    SELECT * FROM `Order Details` WHERE (ProductID = 65 AND Quantity BETWEEN 5 AND 10) OR Discount = 0

    Responder

  99. Servidor: Dirreccion de el servidor
    Usuario: Usuario de la base de datos
    Idioma: Lenguaje de la interfaz de usuario
    Tema: Personalizacion de la interfaz de usuario
    Bases de datos: Las bases de datos creadas
    SQL: Genera consultas

    Responder

  100. -Interfaz de usuario: gestiona bases de datos de manera visual..
    -Configuraciones de conexión: ajustar configuraciones de conexión, como el servidor de base de datos y el puerto
    -Gestión de usuarios y permisos: Permite crear y administrar usuarios y asignar permisos a diferentes bases de datos.
    -Importación y exportación: importación y exportación de bases de datos en varios formatos.
    -Consola: para crear, eliminar y modificar bases de Datos.

    Responder

  101. Creacion de bases de datos y tablas.
    Campos específicos (marchar, Int, Cantidad de caracteres, etc).
    Agregar datos de manera manual.
    Controles para eliminar o editar campos.
    Administración de distintas formas de los datos
    Parametros (localhost, root, password, nombre)

    Responder

  102. Conexión: Servidor y usuario.
    Autenticación: Métodos de inicio de sesión.
    Idioma: Selección de idioma.
    Apariencia: Personalización visual.
    Servidor: Parámetros de rendimiento.
    Seguridad: Restricciones de acciones.
    Exportación/Importación: Formatos y compresión.
    Adicionales: Límite de sesión y control de errores.

    Responder

  103. Cadenas de Caracteres Unicode:
    nchar, nvarchar, ntext.

    Valores numéricos exactos
    tinyint
    smallint
    int
    bigint
    bit 1
    decimal 2
    numeric 2
    money
    smallmoney
    1 El tipo de datos bit se usa para almacenar valores booleanos.

    2 Los tipos de datos decimales y numéricos son idénticos.
    Categorías de tipos de datos
    Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:

    Valores numéricos exactos
    Valores numéricos aproximados
    Fecha y hora
    Cadenas de caracteres
    Cadenas de caracteres Unicode
    Cadenas binarias
    Otros tipos de datos
    En SQL Server según las características de almacenamiento, algunos tipos de datos están designados como pertenecientes a los siguientes grupos:

    Tipos de datos de valores grandes: varchar(max) y nvarchar(max)

    Tipos de datos de objetos grandes: text, ntext, image, varbinary(max) y xml

    Responder

  104. Autenticación: Métodos disponibles, siendo “cookie” el más común, que requiere credenciales de usuario.
    Servidor: Configura la conexión a la base de datos (tipo, nombre, puerto, usuario por defecto).
    Interfaz: Personaliza la apariencia (tema, tamaño de fuente).

    Tamaño de Carga: Ajusta el tamaño máximo para la importación de archivos a la base de datos.

    Exportación: Define el formato y opciones de compresión para la exportación de bases de datos.

    Tiempo de Ejecución: Ajusta el tiempo máximo para consultas para evitar tiempos de espera prolongados.
    Seguridad: Protege phpMyAdmin configurando límites de acceso, usando HTTPS y estableciendo contraseñas fuertes.

    Responder

  105. Autenticación: Métodos disponibles, siendo “cookie” el más común, que requiere credenciales de usuario.
    Servidor: Configura la conexión a la base de datos (tipo, nombre, puerto, usuario por defecto).
    Interfaz: Personaliza la apariencia (tema, tamaño de fuente). Exportación: Define el formato y opciones de compresión para la exportación de bases de datos.

    Tiempo de Ejecución: Ajusta el tiempo máximo para consultas para evitar tiempos de espera prolongados.

    Seguridad: Protege phpMyAdmin configurando límites de acceso, usando HTTPS y estableciendo contraseñas fuertes.

    Responder

  106. Autenticación: Métodos disponibles, siendo “cookie” el más común, que requiere credenciales de usuario.
    Servidor: Configura la conexión a la base de datos (tipo, nombre, puerto, usuario por defecto).
    Interfaz: Personaliza la apariencia (tema, tamaño de fuente).

    Tamaño de Carga: Ajusta el tamaño máximo para la importación de archivos a la base de datos.

    Exportación: Define el formato y opciones de compresión para la exportación de bases de datos.

    Tiempo de Ejecución: Ajusta el tiempo máximo para consultas para evitar tiempos de espera prolongados.
    Seguridad: Protege phpMyAdmin configurando límites de acceso, usando HTTPS y estableciendo contraseñas fuertes.

    Responder

  107. Conexión: Servidor y usuario.
    Autenticación: Métodos de inicio de sesión.
    Idioma: Selección de idioma.
    Apariencia: Personalización visual.
    Servidor: Parámetros de rendimiento.
    Seguridad: Restricciones de acciones.
    Exportación/Importación: Formatos y compresión.
    Adicionales: Límite de sesión y control de errores.

    Responder

  108. Conexión: Configura el servidor (localhost), usuario (root) y contraseña.
    Autenticación: Métodos de inicio de sesión (config, http, cookie).
    Idioma: Selección del idioma de la interfaz.
    Apariencia: Personalización del tema visual.
    Servidor: Parámetros como tamaño máximo de archivos y tiempo de ejecución.
    Seguridad: Restricciones en acciones como edición de tablas.
    Exportación/Importación: Opciones para formatos y compresión de datos.
    Configuraciones adicionales: Límite de tiempo de sesión y control de errores.

    Responder

  109. Autenticación: Métodos disponibles, siendo “cookie” el más común, que requiere credenciales de usuario.

    Servidor: Configura la conexión a la base de datos (tipo, nombre, puerto, usuario por defecto).

    Interfaz: Personaliza la apariencia (tema, tamaño de fuente).

    Tamaño de Carga: Ajusta el tamaño máximo para la importación de archivos a la base de datos.

    Exportación: Define el formato y opciones de compresión para la exportación de bases de datos.

    Tiempo de Ejecución: Ajusta el tiempo máximo para consultas para evitar tiempos de espera prolongados.

    Seguridad: Protege phpMyAdmin configurando límites de acceso, usando HTTPS y estableciendo contraseñas fuertes.

    Responder

  110. Categorías de tipos de datos
    Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:

    binary.- La función BINARY devuelve una representación de serie de gráficos binarios de longitud fija de varios tipos de datos. El esquema es SYSIBM. Una expresión que devuelve un valor de cualquier tipo de datos de serie de caracteres, serie gráfica o serie binaria.

    Valores numéricos aproximados
    float
    real
    Fecha y hora
    date
    time
    datetime2
    datetimeoffset
    datetime
    smalldatetime
    Cadenas de caracteres
    char
    varchar
    text

    Responder

  111. Categorías de tipos de datos
    Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:

    Valores numéricos exactos
    tinyint
    smallint
    int
    bigint
    bit 1
    decimal 2
    numeric 2
    money
    smallmoney
    1 El tipo de datos bit se usa para almacenar valores booleanos.

    2 Los tipos de datos decimales y numéricos son idénticos.

    1- Cadenas de caracteres Unicode
    nchar
    nvarchar
    ntext
    2- Cadenas binarias
    binary
    varbinary
    image

    Responder

  112. Tipos de datos numéricos exactos que utilizan datos enteros. Para ahorrar espacio en la base de datos, use el tipo de datos más pequeño que puede contener todos los valores posibles de manera confiable. Por ejemplo, tinyint sería suficiente para la edad de una persona, porque nadie vive para tener más de 255 años. Pero tinyint no es suficiente para la edad de un edificio, porque un edificio puede tener más de 255 años.

    Los tipos de datos money y smallmoney tienen una precisión de una diezmilésima de las unidades monetarias que representan. En Informatica, los tipos de datos money y smallmoney tienen una precisión de una centésima de las unidades monetarias que representan.

    Use un punto para separar las unidades parciales de moneda, como céntimos, de las unidades completas de moneda. Por ejemplo, 2.15 especifica 2 dólares y 15 centavos.

    table es un tipo de dato especial usado para almacenar un conjunto de resultados y procesarlo en otro momento. table se usa principalmente para almacenar temporalmente un conjunto de filas que se devuelven como el conjunto de resultados de la función con valores de tabla. Las funciones y las variables se pueden declarar como de tipo table. Las variables table se pueden usar en funciones, procedimientos almacenados y lotes.

    Responder

  113. Cadenas de Caracteres Unicode:
    nchar, nvarchar, ntext.

    Valores numéricos exactos
    tinyint
    smallint
    int
    bigint
    bit 1
    decimal 2
    numeric 2
    money
    smallmoney
    1 El tipo de datos bit se usa para almacenar valores booleanos.

    2 Los tipos de datos decimales y numéricos son idénticos.
    Categorías de tipos de datos
    Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:

    Valores numéricos exactos
    Valores numéricos aproximados
    Fecha y hora
    Cadenas de caracteres
    Cadenas de caracteres Unicode
    Cadenas binarias
    Otros tipos de datos
    En SQL Server según las características de almacenamiento, algunos tipos de datos están designados como pertenecientes a los siguientes grupos:

    Tipos de datos de valores grandes: varchar(max) y nvarchar(max)

    Tipos de datos de objetos grandes: text, ntext, image, varbinary(max) y xml

    Responder

  114. float.- El tipo numérico float permite representar un número positivo o negativo con decimales, es decir, números reales.
    ——————————————————————————————————————————-
    binary.- La función BINARY devuelve una representación de serie de gráficos binarios de longitud fija de varios tipos de datos. El esquema es SYSIBM. Una expresión que devuelve un valor de cualquier tipo de datos de serie de caracteres, serie gráfica o serie binaria.
    ———————————————————————————————————————————
    xml.- XML es uno de los formatos más utilizados para el intercambio de información estructurada al día de hoy: intercambio entre programas, entre personas, entre computadoras y personas, tanto a nivel local como a través de las redes informáticas.

    Responder

  115. En el Motor de base de datos de SQL Server, cada columna, variable local, expresión y parámetro tiene un tipo de datos relacionado. Las columnas, variables, expresiones y parámetros en SQL están asociados a un tipo de dato. El tipo de dato nos indica el conjunto de valores válidos para los campos definidos de ese tipo. Es decir, nos indica si los valores aceptados

    Fecha y Hora
    smalldatetime
    Valores numéricos aproximados
    float, real.
    Cadenas binarias
    binary
    varbinary
    :

    Responder

  116. Categorías de tipos de datos
    Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:

    Valores numéricos exactos
    tinyint
    smallint
    int
    bigint
    bit 1
    decimal 2
    numeric 2
    money
    smallmoney
    1 El tipo de datos bit se usa para almacenar valores booleanos.

    2 Los tipos de datos decimales y numéricos son idénticos.

    Tipos de Datos en SQL Server
    Categorías Principales:
    Valores Numéricos Exactos:

    tinyint, smallint, int, bigint, bit, decimal, money.
    Valores Numéricos Aproximados:

    float, real.
    Fecha y Hora:

    date, time, datetime, smalldatetime.
    Cadenas de Caracteres:

    char, varchar, text.
    Cadenas de Caracteres Unicode:

    nchar, nvarchar, ntext.
    Cadenas Binarias:

    binary, varbinary, image.

    Responder

  117. En SQL Server, los tipos de datos son fundamentales. Cada columna, variable, expresión y parámetro tiene un tipo de datos que define el tipo de información que puede almacenar, como enteros, caracteres, fechas, monedas, y cadenas binarias.

    SQL Server ofrece un conjunto de tipos de datos de sistema, pero también puedes crear tus propios tipos en Transact-SQL o con .NET Framework. Cuando combinas expresiones con distintos tipos de datos, se aplican reglas para determinar el tipo, intercalación, precisión, escala y longitud del resultado.

    Las categorías principales de tipos de datos incluyen:

    Valores Numéricos Exactos: tinyint, smallint, int, bigint, bit, decimal, numeric, money, smallmoney.

    Valores Numéricos Aproximados: float, real.

    Fecha y Hora: date, time, datetime, datetime2, datetimeoffset, smalldatetime.

    Cadenas de Caracteres: char, varchar, text.

    Cadenas de Caracteres Unicode: nchar, nvarchar, ntext.

    Cadenas Binarias: binary, varbinary, image.

    Otros Tipos de Datos: cursor, geography, geometry, hierarchyid, json, rowversion, sql_variant, table, uniqueidentifier, xml.

    SQL Server proporciona sinónimos de tipos de datos para ser compatible con los estándares ISO. Si trabajas con Azure Synapse Analytics o Microsoft Fabric, también encontrarás tipos de datos específicos.

    Responder

  119. Categorías de tipos de datos
    Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:

    Valores numéricos exactos
    Valores numéricos aproximados
    Fecha y hora
    Cadenas de caracteres
    Cadenas de caracteres Unicode
    Cadenas binarias
    Otros tipos de datos
    Valores numéricos exactos
    tinyint
    smallint
    int
    bigint
    bit 1
    decimal 2
    numeric 2
    money
    smallmoney

    Valores numéricos aproximados
    float
    real
    Fecha y hora
    date
    time
    datetime2
    datetimeoffset
    datetime
    smalldatetime
    Cadenas de caracteres
    char
    varchar
    text

    LEONEL SIFUENTES :3

    Responder

  120. Tipos de datos:
    * Float y real: Los tipos de datos float y real se conocen como tipos de datos aproximados, los tipos de datos numéricos aproximados no almacenan los valores exactos especificados para muchos números; almacenan una aproximación cercana del valor.
    * Nchar: Datos de cadena de tamaño fijo. n define el tamaño de la cadena en pares de bytes y debe ser un valor entre 1 y 4.000. El tamaño de almacenamiento es dos veces n bytes.
    * Tinyint: Tipos de datos numéricos exactos que utilizan datos enteros. Para ahorrar espacio en la base de datos, use el tipo de datos más pequeño que puede contener todos los valores posibles de manera confiable.

    Responder

  121. Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:
    Valores numéricos exactos
    Valores numéricos aproximados
    Fecha y hora
    Cadenas de caracteres
    Cadenas de caracteres Unicode
    Cadenas binarias
    Otros tipos de datos.
    Valores numéricos exactos
    tinyint
    smallint
    int
    bigint
    bit 1
    decimal 2
    numeric 2
    money
    smallmoney
    1 El tipo de datos bit se usa para almacenar valores booleanos.
    2 Los tipos de datos decimales y numéricos son idénticos.
    Valores numéricos aproximados
    float
    real
    Fecha y hora
    date
    time
    datetime2
    datetimeoffset
    datetime
    smalldatetime
    Cadenas de caracteres
    char
    varchar
    text

    Responder

  122. nathan garcia
    1- Cadenas de caracteres Unicode
    nchar
    nvarchar
    ntext
    2- Cadenas binarias
    binary
    varbinary
    image
    3- Otros tipos de datos
    cursor
    geography 1
    geometry 1
    hierarchyid
    json
    rowversion
    sql_variant
    table
    uniqueidentifier
    xml

    Responder

  123. 1.xml:se utiliza para almacenar datos en formato XML (Extensible Markup Language). XML es un estándar de marcado que se emplea para representar y almacenar información estructurada de manera legible tanto para humanos como para máquinas.
    2.rowversion: en SQL Server es un tipo especial utilizado principalmente para el control de concurrencia en bases de datos. Este tipo de dato no tiene un significado lógico directo por sí mismo, sino que está diseñado para asegurar que las filas de una tabla
    3.geography 1:se utiliza para almacenar datos espaciales que representan ubicaciones geográficas sobre la superficie de la Tierra, es decir, coordenadas geográficas basadas en el sistema de coordenadas geográficas (latitud y longitud).

    Responder

  124. Valores numéricos exactos:

    tinyint, smallint, int, bigint: Almacenan números enteros de varios tamaños.

    bit: Almacena valores booleanos (0 o 1).

    decimal, numeric: Almacenan números exactos con decimales.

    money, smallmoney: Especializados en valores monetarios.

    Valores numéricos aproximados:

    float, real: Almacenan números con decimales de precisión variable.

    Fecha y hora:

    datetime, datetime2, datetimeoffset, smalldatetime: Almacenan información de fecha y hora en distintos formatos.

    Cadenas de caracteres:

    char, varchar, text: Almacenan texto, con char para longitudes fijas y varchar para longitudes variables.

    Cadenas de caracteres Unicode:

    nchar, nvarchar, ntext: Similar a char y varchar, pero para texto en formato Unicode.

    Cadenas binarias:

    binary, varbinary, image: Almacenan datos binarios como imágenes o archivos.

    Responder

  125. Categorías de tipos de datos
    Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:

    Valores numéricos exactos
    Valores numéricos aproximados
    Fecha y hora
    Cadenas de caracteres
    Cadenas de caracteres Unicode
    Cadenas binarias
    Otros tipos de datos.

    Valores numéricos exactos
    tinyint
    smallint
    int
    bigint
    bit 1
    decimal 2
    numeric 2
    money
    smallmoney
    1 El tipo de datos bit se usa para almacenar valores booleanos.

    2 Los tipos de datos decimales y numéricos son idénticos.

    Valores numéricos aproximados
    float
    real
    Fecha y hora
    date
    time
    datetime2
    datetimeoffset
    datetime
    smalldatetime
    Cadenas de caracteres
    char
    varchar
    text

    Responder

  126. ROGELIO DE JESUS FLORES ONTIVEROS

    SmallDateTime: Este tipo de dato se utiliza para almacenar fechas y horas. Tiene un rango desde el 1 de enero de 1900 hasta el 6 de junio de 2079 y puede almacenar valores con una precisión de hasta un minuto. Es útil cuando no necesitas la precisión de segundos o milisegundos y quieres ahorrar espacio.

    SmallInt: Es un tipo de dato numérico que ocupa 2 bytes y puede almacenar valores enteros en el rango de -32,768 a 32,767. Es ideal para situaciones donde sabes que los valores estarán dentro de este rango, como contadores o identificadores.

    SmallMoney: Este tipo de dato se utiliza para almacenar valores monetarios con una precisión de hasta 4 decimales, y ocupa 4 bytes. Puede manejar valores en el rango de -214,748.3648 a 214,748.3647. Es útil para cantidades monetarias cuando no necesitas el rango más amplio que ofrece Money.

    Responder

  127. Tipos de Datos en SQL Server
    Categorías Principales:
    Valores Numéricos Exactos:

    tinyint, smallint, int, bigint, bit, decimal, money.
    Valores Numéricos Aproximados:

    float, real.
    Fecha y Hora:

    date, time, datetime, smalldatetime.
    Cadenas de Caracteres:

    char, varchar, text.
    Cadenas de Caracteres Unicode:

    nchar, nvarchar, ntext.
    Cadenas Binarias:

    binary, varbinary, image.

    Responder

  128. 1.-Geography sirve para representar un elemento en sistemas de coordenadas geodésicas. Los sistemas de coordenadas geodésicas modelan la Tierra mediante un elipsoide.
    2.-Varbinary devuelve una representación varbinary (serie binaria de longitud variable) de una serie de cualquier tipo de datos.
    3.-XML se usa para especificar la información estructural de cualquier documento técnico.

    Responder

    1. Los tipos de datos money y smallmoney tienen una precisión de una diezmilésima de las unidades monetarias que representan. En Informatica, los tipos de datos money y smallmoney tienen una precisión de una centésima de las unidades monetarias que representan.
      Los tipos de datos money y smallmoney tienen una precisión de una diezmilésima de las unidades monetarias que representan. En Informatica, los tipos de datos money y smallmoney tienen una precisión de una centésima de las unidades monetarias que representan.
      Un archivo binario es un archivo informático que contiene información de cualquier tipo codificada en binario para el propósito de almacenamiento y procesamiento en ordenadores.

      Responder

  129. Categorías de tipos de datos
    Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:

    Valores numéricos exactos
    Valores numéricos aproximados
    Fecha y hora
    Cadenas de caracteres
    Cadenas de caracteres Unicode
    Cadenas binarias
    Otros tipos de datos.

    Valores numéricos exactos
    tinyint
    smallint
    int
    bigint
    bit 1
    decimal 2
    numeric 2
    money
    smallmoney
    1 El tipo de datos bit se usa para almacenar valores booleanos.

    2 Los tipos de datos decimales y numéricos son idénticos.

    Valores numéricos aproximados
    float
    real
    Fecha y hora
    date
    time
    datetime2
    datetimeoffset
    datetime
    smalldatetime
    Cadenas de caracteres
    char
    varchar
    text

    PAPI GERA

    Responder

  130. En SQL Server, cada columna, variable, expresión y parámetro tiene un tipo de datos que determina qué tipo de información puede contener, como enteros, caracteres, moneda, fechas, etc. SQL Server ofrece un conjunto de tipos de datos de sistema y permite crear tipos definidos por el usuario, basados en Transact-SQL o .NET Framework.

    Cuando se combinan expresiones con diferentes tipos de datos, el tipo de resultado se determina por las reglas de precedencia de tipos. Además, la intercalación del resultado se rige por reglas específicas para ciertos tipos de datos de texto. La precisión, escala y longitud del resultado dependen de las características de las expresiones de entrada.

    SQL Server también incluye sinónimos de tipos de datos para mantener la compatibilidad con estándares ISO. Para información sobre tipos de datos en Azure Synapse Analytics, se puede consultar la documentación específica.

    Responder

    1. 1- Cadenas de caracteres Unicode
      nchar
      nvarchar
      ntext
      2- Cadenas binarias
      binary
      varbinary
      image
      3- Otros tipos de datos
      cursor
      geography 1
      geometry 1
      hierarchyid
      json
      rowversion
      sql_variant
      table
      uniqueidentifier
      xml

      Responder

  131. Categorías de tipos de datos
    Los tipos de datos de SQL Server se organizan en las siguientes categorías:

    Valores numéricos exactos
    Valores numéricos aproximados
    Fecha y hora
    Cadenas de caracteres
    Cadenas de caracteres Unicode
    Cadenas binarias
    Otros tipos de datos.

    Valores numéricos exactos
    tinyint
    smallint
    int
    bigint
    bit 1
    decimal 2
    numeric 2
    money
    smallmoney
    1 El tipo de datos bit se usa para almacenar valores booleanos.

    2 Los tipos de datos decimales y numéricos son idénticos.

    Valores numéricos aproximados
    float
    real
    Fecha y hora
    date
    time
    datetime2
    datetimeoffset
    datetime
    smalldatetime
    Cadenas de caracteres
    char
    varchar
    text

    Responder

  136. CREATE DATABASE ejemplo1;
    CREATE TABLE personas(ID, Nombre VARCHAR(30));
    CREATE TABLE personas (ID, Nombre VARCHAR(30));
    CREATE TABLE personas (ID INT, Nombre VARCHAR(30));
    SELECT*FROM
    SELECT*FROM;
    SELECT * FROM `personal`
    SELECT * FROM `personas`
    INSERT INTO personas(ID, Nombre) Values (1,’mariana’);

    Responder

  139. CREATE database ejemplo1;
    CREATE TABLE personas (ID int, nombre varchar(30));
    INSERT INTO personas (ID, nombre) VALUES (1, ‘mariana’);
    SELECT * FROM `personas`
    SELECT * FROM `personas`

    Responder

  140. CREATE DATABASE ejemplo1;
    CREATE TABLE personas(ID, Nombre VARCHAR(30));
    CREATE TABLE personas (ID, Nombre VARCHAR(30));
    CREATE TABLE personas (ID INT, Nombre VARCHAR(30));
    SELECT*FROM
    SELECT*FROM;
    SELECT * FROM `personal`
    SELECT * FROM `personas`
    INSERT INTO personas(ID, Nombre) Values (1,’mariana’);

    Responder

  146. Expandir Reconsultar Editar Agregar a favoritos Base de datos : ejemplo1 Fecha y hora la consulta : 16:48:25
    CREATE DATABASE ejemplo1;
    CREATE TABLE personas(ID INT, Nombre VARCHAR(30));
    INSERT INTO personas(ID,Nombre) VALUES (1,’Mariana’);

    Responder

  147. Presione Ctrl+Enter para ejecutar la consulta
    CREATE DATABASE ejemplo1;
    CREATE TABLE personas (ID INT, Nombre Varchar(30));
    INSERT INTO personas (ID,Nombre) VALUES (1,’Mariana’);
    SELECT * FROM personas;

    Responder

  148. CREATE DATABASE ejemplo1;
    CREATE TABLE personas (ID INT, Nombre VARCHAR(30));
    INSERT INTO personas (ID,Nombre) VALUES (1,’Mariana’);
    Expandir Reconsultar Editar Explicar Perfilando Agregar a favoritos Base de datos : ejemplo1 Fecha y hora la
    consulta : 16:51:18
    SELECT * FROM personas;

    Responder

  150. CREATE DATABASE ejemplo1;
    CREATE TABLE personas (ID INT, Nombre VARCHAR(30));
    INSERT INTO personas (ID,Nombre) VALUES (1,’Mariana’);
    Expandir Reconsultar Editar Explicar Perfilando Agregar a favoritos Base de datos : ejemplo1 Fecha y hora la consulta : 16:53:18
    SELECT * FROM personas;

    Responder

  152. CREATE DATABASE ejemplo1;
    CREATE TABLE personas (ID INT, Nombre VARCHAR(30));
    INSERT INTO personas (ID,Nombre) VALUES (1,’Mariana’);
    Expandir Reconsultar Editar Explicar Perfilando Agregar a favoritos Base de datos : ejemplo1 Fecha y hora la consulta : 16:51:18
    SELECT * FROM personas;
    LEONEL SIFUENTES

    Responder

  153. CREATE DATABASE ejemplo1;
    CREATE TABLE personas (ID INT, Nombre VARCHAR(30));
    INSERT INTO personas (ID,Nombre) VALUES (1,’Mariana’);
    Expandir Reconsultar Editar Explicar Perfilando Agregar a favoritos Base de datos : ejemplo1 Fecha y hora la consulta : 16:51:18
    SELECT * FROM personas;

    Responder

  154. una base de datos para gestionar la información sobre libros, usuarios, préstamos y devoluciones en una biblioteca pública.

    Información proporcionada por el cliente
    Requerimientos del Cliente:

    Tipos de Usuarios:
    Miembros (adultos, menores, estudiantes)
    Bibliotecarios
    Administradores
    Información de Usuarios:
    ID de usuario
    Nombre
    Apellido
    Fecha de nacimiento
    Dirección
    Número de teléfono
    Correo electrónico
    Fecha de registro

    Responder

  155. 1. Tablas de Base de Datos
    Una tabla es una estructura fundamental dentro de una base de datos que organiza los datos en filas y columnas. Cada fila (o registro) representa una instancia única de datos, mientras que cada columna (o campo) representa un atributo de los datos.

    Columnas: Definen los tipos de datos almacenados (por ejemplo, nombres, fechas, cantidades).
    Filas: Representan registros específicos de datos (por ejemplo, un cliente o una venta).
    Clave primaria (Primary Key):Es un campo o combinación de campos que identifica de manera única una fila en una tabla.
    Clave foránea (Foreign Key): Es un campo que vincula una tabla con otra, estableciendo relaciones entre ellas
    2. Relaciones de Base de Datos
    Las relaciones en bases de datos describen la manera en que las tablas se conectan entre sí. Existen varios tipos de relaciones:

    Uno a uno (1:1): Un registro en una tabla se relaciona con un solo registro en otra tabla.Uno a muchos (1:N): Un registro en una tabla se relaciona con múltiples registros en otra tabla. Es una relación común entre tablas.
    Muchos a muchos (N:M): Muchos registros en una tabla pueden estar relacionados con muchos registros en otra tabla. Este tipo de relación requiere normalmente una tabla intermedia para gestionar la conexión.
    3. Transacciones en Base de Datos
    Una transacción es una unidad lógica de trabajo que agrupa una o más operaciones de base de datos. Debe cumplir con las propiedades ACID:

    Atomicidad: Todas las operaciones dentro de una transacción se ejecutan por completo o ninguna lo hace.
    Consistencia: La transacción debe llevar la base de datos de un estado válido a otro estado válido.
    Aislamiento: Las operaciones dentro de una transacción deben estar aisladas de otras transacciones concurrentes.
    Durabilidad: Una vez que una transacción es confirmada (commit), los cambios realizados son permanentes, incluso si el sistema falta
    4. Privilegios en Base de Datos
    Los privilegios son permisos que los usuarios tienen sobre los recursos de la base de datos. Estos determinan qué acciones pueden

    Responder

  156. Tablas de base de datos:
    Las tablas son estructuras que almacenan datos en filas y columnas. Cada fila representa un registro único, y cada columna representa un campo de datos específico. Las tablas son fundamentales en las bases de datos relacionales1.
    Relaciones de base de datos:
    Las relaciones vinculan tablas entre sí mediante claves primarias y foráneas. Esto permite mantener la integridad referencial y organizar los datos de manera lógica. Existen varios tipos de relaciones, como uno a uno, uno a muchos y muchos a muchos
    Transacciones en base de datos:
    Una transacción es una secuencia de operaciones que se ejecutan de manera indivisible. Las transacciones siguen las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) para asegurar que los datos se mantengan coherentes y seguros
    Privilegios en base de datos:
    Los privilegios determinan qué acciones pueden realizar los usuarios en la base de datos. Estos pueden incluir permisos para seleccionar, insertar, actualizar o eliminar datos, así como para crear o modificar estructuras de la base de datos. La gestión de privilegios es crucial para la seguridad y el control de acceso

    Responder

  157. Tabla de base de datos: Las tablas son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. En las tablas, los datos se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas, similar al de una hoja de cálculo. Cada fila representa un registro único y cada columna un campo dentro del registro. Relacione de base de datos: Tras crear una tabla para cada tema en la base de datos, es preciso proporcionar a Access un medio para recopilar de nuevo esa información cuando sea necesario. Para ello, se colocan campos comunes en las tablas que estén relacionadas y se definen las relaciones entre las tablas. De ese modo, se pueden crear consultas, formularios e informes que muestren a la vez la información de varias tablas. Transacciones de bases de datos: Una transacción de base de datos es una serie de una o más operaciones ejecutadas como una única unidad atómica de trabajo. Esto significa que, o bien todas las operaciones de la transacción se completan con éxito, o bien ninguna de ellas se aplica a la base de datos. Las transacciones se utilizan para garantizar la coherencia e integridad de los datos, asegurando que la base de datos siga siendo coherente incluso en caso de fallos o errores del sistema. Privilegios en bases de datos: Los tres niveles de privilegios de base de datos proporcionan un método general de controlar quién accede a una base de datos. Sólo los usuarios individuales, no los roles, pueden tener privilegios a nivel de base de datos.

    Privilegio Connect
    El menor de los niveles de privilegio es el privilegio Connect, que proporciona al usuario la capacidad básica de consultar y modificar tablas.
    Privilegio Resource
    El privilegio Resource comporta la misma autorización que el privilegio Connect. Además, los usuarios con el privilegio Resource pueden crear tablas, índices y rutinas SPL nuevos permanentes, asignando así espacio de disco de forma permanente.
    Privilegio de administrador de bases de datos
    El nivel superior de privilegio de base de datos es administrador de bases de datos o DBA. Cuando crea una base de datos, se convierte automáticamente en el DBA.

    Responder

  158. ¡Claro! Aquí tienes un resumen de cada concepto relacionado con bases de datos:

    1. **Tablas de Base de Datos (Database Tables)**:
    – Las tablas son estructuras que almacenan datos en una base de datos. Cada tabla está compuesta por filas y columnas. Las columnas definen el tipo de datos que se almacenarán (por ejemplo, texto, números, fechas), mientras que las filas representan registros individuales o instancias de esos datos.

    2. **Relaciones de Base de Datos (Database Relationships)**:
    – Las relaciones describen cómo las tablas en una base de datos están conectadas entre sí. Los tipos comunes de relaciones son:
    – **Uno a Uno**: Un registro en una tabla se asocia con un solo registro en otra tabla.
    – **Uno a Muchos**: Un registro en una tabla puede estar relacionado con varios registros en otra tabla.
    – **Muchos a Muchos**: Varios registros en una tabla están relacionados con varios registros en otra tabla. Esto se suele implementar mediante una tabla intermedia.

    3. **Transacciones de Base de Datos (Database Transactions)**:
    – Una transacción es una unidad de trabajo que debe completarse en su totalidad o no realizarse en absoluto. Las transacciones garantizan que las operaciones en la base de datos se realicen de manera fiable y consistente. Tienen cuatro propiedades clave, conocidas como ACID:
    – **Atomicidad**: La transacción se ejecuta en su totalidad o no se ejecuta.
    – **Consistencia**: La base de datos pasa de un estado válido a otro estado válido.
    – **Aislamiento**: Las transacciones concurrentes no afectan a los resultados de otras.
    – **Durabilidad**: Los cambios realizados por una transacción son permanentes una vez que se confirma.

    4. **Privilegios de Base de Datos (Database Privileges)**:
    – Los privilegios determinan qué acciones puede realizar un usuario en una base de datos. Pueden incluir permisos para:
    – **Seleccionar (SELECT)**: Leer datos de las tablas.
    – **Insertar (INSERT)**: Añadir nuevos registros.
    – **Actualizar (UPDATE)**: Modificar registros existentes.
    – **Eliminar (DELETE)**: Borrar registros.
    – **Crear (CREATE)**: Crear nuevas tablas u objetos en la base de datos.
    – **Eliminar (DROP)**: Borrar tablas u objetos.
    – **Modificar (ALTER)**: Cambiar la estructura de las tablas.

    Cada uno de estos conceptos es fundamental para el diseño, administración y uso efectivo de bases de datos.

    Responder

  159. Tablas de bases de datos;
    Son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. Se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas.

    Relaciones de base de datos:
    Son una colección de información que organiza datos en relaciones predefinidas, en la que los datos se almacenan en una o más tablas.

    Transacciones en base de datos:
    Son almacenes de filas, lo que significa que los datos se almacenan en el dsico en filas en vez de columnas

    Privilegios de base de datos:
    Son para controlar el consumo de recursos informaticos y acceder a objetos de datos especificos.

    Responder

  160. MARCO ANTONIO HERNANDEZ ESCOBEDO 5-A PROGRAMACION T.V
    1. Tablas de Base de Datos
    Definición: Estructuras que almacenan datos en filas y columnas.
    Columnas:Atributos de los datos (e.g., nombre, fecha).
    Filas Registros únicos.
    Clave primaria: Identificador único para cada fila.
    Clave foránea: Relaciona una tabla con otra.

    2. Relaciones de Base de Datos
    Uno a uno: fila en una tabla se relaciona con una fila en otra tabla.
    Uno a muchos: Una fila en una tabla se relaciona con varias filas en otra tabla.
    Muchos a muchos:Varias filas en una tabla se relacionan con varias filas en otra tabla

    3. Transacciones en Base de Datos
    Definición:Conjunto de operaciones que se ejecutan como una unidad.
    ACID:
    Atomicidad:Todo o nada.
    Consistencia: La base de datos permanece consistente.
    Aislamiento: Las transacciones no interfieren entre sí.
    Durabilidad:Cambios permanentes.

    4. Privilegios en Base de Datos
    SELECT: Leer datos.
    INSERT: Agregar datos.
    UPDATE: Modificar datos.
    DELETE: Eliminar datos.
    CREATE: Crear objetos (tablas, vistas).
    DROP:Eliminar objetos.
    GRANT: Otorgar permisos.
    REVOKE:Retirar permisos.

    Responder

  161. Tabla de datos:
    Las tablas son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. En las tablas, los datos se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas, similar al de una hoja de cálculo.
    Relaciones de base de datos:
    Las relaciones son conexiones lógicas entre las diferentes tablas y se establecen a partir de la interacción entre ellas.
    Transacciones en base de datos:
    Una secuencia de múltiples operaciones realizadas en una base de datos, todas ellas como una única unidad lógica de trabajo.
    Privilegios en base de datos:
    Derecho para ejecutar un tipo particular de sentencia ó para acceder un objeto de otro usuario.

    Responder

  162. Tablas de Bases de Datos
    Definición: ¡Las tablas son el corazón de las bases de datos relacionales! Imagina que son como hojas de cálculo en las que organizamos datos en filas y columnas. Cada fila es un registro o instancia específica, y cada columna representa un atributo de esos registros.

    Columnas: Cada columna en una tabla tiene un nombre y un tipo de dato definido (como texto, número o fecha). Los tipos de datos nos ayudan a especificar qué tipo de información puede almacenarse en cada columna.

    Filas: Las filas, o registros, contienen los datos reales para cada columna. Cada fila representa una entidad única, como un empleado o un producto.

    Índices: Los índices son como superpoderes para las consultas de datos. Permiten buscar rápidamente en columnas específicas, acelerando la recuperación de datos. Aunque son geniales para las búsquedas, pueden hacer que las operaciones de inserción, actualización y eliminación sean un poco más lentas.

    Relaciones de Base de Datos
    Uno a Uno (1:1): En esta relación, un registro en una tabla se empareja con un único registro en otra tabla. Es útil cuando cada entidad tiene una correspondencia exclusiva con otra.

    Uno a Muchos (1
    ): Aquí, un solo registro en una tabla puede estar asociado con múltiples registros en otra tabla. Es común cuando una entidad principal tiene varias instancias relacionadas en otra tabla.

    Muchos a Muchos (M
    ): ¡La magia de la flexibilidad! En esta relación, múltiples registros en una tabla pueden estar asociados con múltiples registros en otra. Se gestiona mediante una tabla intermedia que guarda las asociaciones entre las dos tablas principales.

    Transacciones en Bases de Datos
    Definición: Una transacción es un conjunto de operaciones que se ejecutan como una unidad de trabajo. Las transacciones aseguran que las operaciones en la base de datos se completen de manera segura y consistente.

    Propiedades ACID:

    Atomicidad: ¡Todo o nada! Garantiza que todas las operaciones dentro de una transacción se completen con éxito o ninguna se complete. Si algo falla, todo se revierte.

    Consistencia: Asegura que cada transacción lleve la base de datos de un estado válido a otro estado válido, manteniendo la integridad de los datos.

    Aislamiento: Asegura que las transacciones concurrentes no interfieran entre sí. Los cambios realizados en una transacción no son visibles para otras hasta que la transacción se completa.

    Durabilidad: Una vez que una transacción se confirma, sus efectos permanecen en la base de datos, incluso si ocurre un fallo del sistema.

    Privilegios en Bases de Datos
    Definición: Los privilegios determinan qué acciones puede realizar cada usuario en una base de datos. Controlan el acceso y la manipulación de datos en las tablas y otros objetos de la base de datos.

    Tipos de Privilegios:

    SELECT: Permite leer datos de una tabla.

    INSERT: Permite agregar nuevos registros a una tabla.

    UPDATE: Permite modificar registros existentes.

    DELETE: Permite eliminar registros de una tabla.

    CREATE: Permite crear nuevas tablas y otros objetos en la base de datos.

    DROP: Permite eliminar tablas y otros objetos de la base de datos.

    GRANT: Permite otorgar permisos a otros usuarios.

    REVOKE: Permite revocar permisos previamente otorgados.

    Responder

  163. ricardo david castilo arce

    Las tablas de datos son las más utilizadas y versátiles en una base de datos. Almacenan información principal, como registros de clientes, productos, transaccione. etc

    una forma de conectar información entre distintas tablas. Permiten establecer una asociación lógica entre dos o más tablas, facilitando la gestión y el análisis de grandes cantidades de información.
    Uno a uno: entre una entidad de una tabla y otra entidad de otra tabla.
    Uno a varios: entre varias entidades de una tabla y una entidad de otra tabla.
    Varios a varios: entre varias entidades de cada una de las tablas

    es una serie de una o más operaciones ejecutadas como una única unidad atómica de trabajo.

    Los privilegios en una base de datos son un método general de controlar quién accede a una base de dato

    Responder

  164. NATHAN GARCIA 5°A (KUM)

    TABLA BASE D DATOS: Una tabla en una base de datos organiza datos en filas y columnas. Cada columna es un tipo de dato (como nombre o fecha) y cada fila es un registro individual con valores para esas columnas.

    RELACIONES DE BASES DEB DATOS: En una base de datos relacional, las relaciones entre tablas se establecen usando claves primarias y foráneas. Una clave primaria identifica de forma única un registro, mientras que una clave foránea se refiere a una clave primaria en otra tabla para conectar los datos.

    TRANSANCION DE BASE DE DATOS: Una transacción en una base de datos es un grupo de operaciones que se realizan como una sola unidad para asegurar que los datos sean correctos y consistentes.

    PRIVILEGIOS DE BASE DE DATOS: Los privilegios en una base de datos son permisos que determinan qué acciones puede hacer cada usuario, como leer, escribir, o modificar datos y estructuras.

    Responder

  165. Una tabla en base de datos: es un tipo de modelado de datos donde se guarda una información recogida por un sistema. Es decir, son objetos o estructuras que contienen los datos organizados en filas y columnas. Cada fila representa un registro único, y cada columna un campo dentro del registro.
    La relación de una base de datos: es el vínculo que se establece entre distintos elementos de las tablas que la conforman. En este tipo de relaciones es fundamental el uso de los campos de llave primaria (primary key) que son los que se relacionan con otros registros de otras tablas.
    Una transacción de base de datos: es una serie de una o más operaciones ejecutadas como una única unidad atómica de trabajo. Esto significa que, o bien todas las operaciones de la transacción se completan con éxito, o bien ninguna de ellas se aplica a la base de datos.
    Los privilegios de bases de datos: se determinan lo que alguien está autorizado a hacer con los datos y la base de datos. Debe asignar los privilegios según el tipo de trabajo que realiza la persona dentro de la organización.

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  166. tabla de bases de datos: son estructuras organizadas que se utilizan para almacenar y organizar los datos. En el contexto de Informática, las tablas son fundamentales para el manejo eficiente de la información.

    relaciones de bases de datos: son una forma de conectar información entre distintas tablas. Permiten establecer una asociación lógica entre dos o más tablas, facilitando la gestión y el análisis de grandes cantidades de información.

    transacciones de bases de datos: es una serie de una o más operaciones ejecutadas como una única unidad atómica de trabajo.

    privilegios en base de datos: son permisos que se necesitan para acceder a objetos de la base de datos

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  167. Tablas de base de datos:
    Las tablas son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. En las tablas, los datos se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas, similar al de una hoja de cálculo.

    Relaciones en base de datos:
    Una base de datos relacional es una colección de información que organiza datos en relaciones predefinidas, en la que los datos se almacenan en una o más tablas (o “relaciones”) de columnas y filas.

    Transacciones en base de datos:
    Las bases de datos transaccionales son almacenes de filas, lo que significa que los datos se almacenan en el disco como filas, en lugar de columnas.

    Privilegios en base de datos:
    Los privilegios determinan lo que alguien está autorizado a hacer con los datos y la base de datos. Debe asignar los privilegios según el tipo de trabajo que realiza la persona dentro de la organización.

    Pd:Rogelio de jesus flores ontiveros

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  168. Las tablas son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. En las tablas, los datos se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas, similar al de una hoja de cálculo. Cada fila representa un registro único y cada columna un campo dentro del registro.

    La relación de una base de datos es el vínculo que se establece entre distintos elementos de las tablas que la conforman. En este tipo de relaciones es fundamental el uso de los campos de llave primaria (primary key) que son los que se relacionan con otros registros de otras tablas.

    Una transacción de base de datos es una serie de una o más operaciones ejecutadas como una única unidad atómica de trabajo.

    Los privilegios determinan lo que alguien está autorizado a hacer con los datos y la base de datos. Debe asignar los privilegios según el tipo de trabajo que realiza la persona dentro de la organización.

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  169. TABLAS DE BASES DE DATOS:
    Las tablas son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. En las tablas, los datos se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas, similar al de una hoja de cálculo. Cada fila representa un registro único y cada columna un campo dentro del registro.

    RELACIONES DE BASES DE DATOS:
    son conexiones lógicas entre las diferentes tablas y se establecen a partir de la interacción entre ellas. Descubre cómo las bases de datos relacionales de Google Cloud Cloud SQL, Cloud Spanner y AlloyDB para PostgreSQL pueden ayudarte a reducir los costos operativos y crear aplicaciones transformadoras.

    TRANSACCIONES EN BASE DE DATOS:
    Las bases de datos transaccionales son almacenes de filas, lo que significa que los datos se almacenan en el disco como filas, en lugar de columnas. Los almacenes de filas son ideales para cuando necesitas saber todo sobre un cliente en la tabla de usuarios, ya que puedes tomar solo los datos que necesitas.

    PRIVILEGIOS EN BASE DE DATOS:
    Un privilegio es un derecho para ejecutar un tipo particular de sentencia ó para acceder un objeto de otro usuario. -Se asignan privilegios a un rol (un conjunto nominado de privilegios) y luego se asignan estos roles a uno o más usuarios.

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  170. -tablas de base de datos: Las tablas son objetos fundamentales de una base de datos porque en ellas es donde se conserva toda la información o los datos.

    -relaciones de base de datos: Las relaciones son conexiones lógicas entre las diferentes tablas y se establecen a partir de la interacción entre ellas.

    -transacciones en base de datos: Las bases de datos transaccionales son almacenes de filas, lo que significa que los datos se almacenan en el disco como filas, en lugar de columnas. Los almacenes de filas son ideales para cuando necesitas saber todo sobre un cliente en la tabla de usuarios, ya que puedes tomar solo los datos que necesitas.

    -privilegios en base de datos: Los privilegios determinan lo que alguien está autorizado a hacer con los datos y la base de datos. Debe asignar los privilegios según el tipo de trabajo que realiza la persona dentro de la organización.

    Jesus Alonso Hernandez Carrillo 5°A programacion T.V

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  171. 1. Tablas
    Estructuras que organizan datos en filas (registros) y columnas (atributos).

    2. Relaciones
    1:1: Un registro se relaciona con un solo registro.
    1
    : Un registro se relaciona con muchos registros.
    N
    : Muchos registros se relacionan con muchos registros (usando una tabla intermedia).
    3. Transacciones
    Conjunto de operaciones que deben completarse juntas. Deben ser:

    Atómicas: Todo o nada.
    Consistentes: Mantienen la integridad de los datos.
    Aisladas: No interfieren con otras transacciones.
    Duraderas: Los cambios son permanentes.
    4. Privilegios
    Permisos para realizar acciones en la base de datos, como leer (SELECT), agregar (INSERT), modificar (UPDATE), y eliminar (DELETE) datos.

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  172. Tablas de Base de Datos Definición: Estructuras que almacenan datos en forma de filas y columnas. Cada fila es un registro y cada columna es un atributo del registro.
    Relaciones de Base de Datos Uno a Uno (1:1): Un registro en una tabla está relacionado con un único registro en otra tabla. Uno a Muchos (1 ): Un registro en una tabla está relacionado con varios registros en otra tabla. Muchos a Muchos (N ): Varios registros en una tabla están relacionados con varios registros en otra tabla, a menudo a través de una tabla intermedia
    . Transacciones en Base de Datos Definición: Conjunto de operaciones que se realizan como una unidad. Deben cumplir con ACID: Atomicidad: Todo o nada. Consistencia: La base de datos permanece en un estado válido. Aislamiento: Las transacciones no interfieren entre sí. Durabilidad: Los cambios persisten después de la transacción.
    Privilegios en Base de Datos Definición: Permisos otorgados a usuarios o roles para realizar operaciones en la base de datos, como: SELECT: Leer datos. INSERT: Agregar datos. UPDATE: Modificar datos. DELETE: Eliminar datos.

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  173. Miguel Angel Vallejo Hernandez

    Tablas de Base de Datos: Las tablas son estructuras fundamentales en una base de datos relacional donde se almacena la información. Una tabla se compone de filas y columnas. Cada fila representa un registro o una instancia de los datos, mientras que cada columna representa un atributo o campo del registro. Por ejemplo, en una base de datos que gestiona información de empleados, podrías tener una tabla llamada “Empleados” con columnas como “ID”, “Nombre”, “Departamento” y “Fecha de Contratación”. Cada fila en esta tabla representaría un empleado diferente, y cada columna proporcionaría información específica sobre cada empleado.

    Relaciones de Base de Datos: Las relaciones en una base de datos relacional son las asociaciones entre diferentes tablas. Estas relaciones permiten conectar y organizar datos que están distribuidos en varias tablas.

    Transacciones en Base de Datos: Una transacción en una base de datos es un conjunto de operaciones que se ejecutan como una unidad única. Las transacciones son fundamentales para mantener la integridad y consistencia de los datos.

    Privilegios en Base de Datos: Los privilegios en una base de datos son permisos asignados a usuarios o roles que determinan qué acciones pueden realizar sobre los datos y las estructuras de la base de datos. Estos privilegios ayudan a controlar el acceso y mantener la seguridad de la base de datos.

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  174. – tablas de base de datos
    Una tabla en base de datos es un tipo de modelado de datos donde se guarda una información recogida por un sistema. Es decir, son objetos o estructuras que contienen los datos organizados en filas y columnas
    – relaciones de base de datos
    son conexiones lógicas entre las diferentes tablas y se establecen a partir de la interacción entre ellas.
    – transacciones en base de datos
    es una secuencia de múltiples operaciones realizadas en una base de datos, todas ellas como una única unidad lógica de trabajo , que se llevan a cabo en su totalidad o no se llevan a cabo en absoluto. En otras palabras, nunca se da el caso de que solo se realice la mitad de las operaciones y se guarden los resultados.
    – privilegios en base de datos
    es un derecho para ejecutar un tipo particular de sentencia ó para acceder un objeto de otro usuario. -Se asignan privilegios a un rol (un conjunto nominado de privilegios) y luego se asignan estos roles a uno o más usuarios.

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  175. Tablas de base de datos: Estructuras que organizan datos en filas y columnas.
    Relaciones de base de datos: Conexiones entre tablas mediante claves primarias y foráneas.
    Transacciones en base de datos: Conjuntos de operaciones que se ejecutan como una unidad, asegurando consistencia.
    Privilegios en base de datos: Permisos que determinan qué acciones puede realizar un usuario en la base de datos.

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  176. tablas de base de datos:Las tablas son objetos fundamentales de una base de datos porque en ellas es donde se conserva toda la información o los datos.
    relaciones de base de datos:Las relaciones son conexiones lógicas entre las diferentes tablas y se establecen a partir de la interacción entre ellas.
    transacciones en base de datos:Las bases de datos transaccionales son almacenes de filas, lo que significa que los datos se almacenan en el disco como filas, en lugar de columnas
    privilegios en base de datos:Un privilegio es un derecho para ejecutar un tipo particular de sentencia ó para acceder un objeto de otro usuario. -Se asignan privilegios a un rol (un conjunto nominado de privilegios) y luego se asignan estos roles a uno o más usuarios.

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  177. tablas de base de datos
    Las tablas son objetos de base de datos que contienen todos sus datos.
    -relaciones de base de datos
    Las relaciones son conexiones lógicas entre las diferentes tablas y se establecen a partir de la interacción entre ellas.
    -transacciones en base de datos
    son almacenes de filas, lo que significa que los datos se almacenan en el disco como filas, en lugar de columnas.
    -privilegios en base de datos
    Un privilegio es un derecho para ejecutar un tipo particular de sentencia ó para acceder un objeto de otro usuario.

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  178. – Tabla en las bases de datos, se refiere al tipo de modelado de datos donde se guardan los datos recogidos por un programa. Su estructura general se asemeja a la vista general de un programa de tablas. Las tablas hacen referencia a objetos de una base de datos que contienen todos los datos de la misma.

    – Las relaciones son conexiones lógicas entre las diferentes tablas y se establecen a partir de la interacción entre ellas. Descubre cómo las bases de datos relacionales de Google Cloud Cloud SQL, Cloud Spanner y AlloyDB para PostgreSQL pueden ayudarte a reducir los costos operativos y crear aplicaciones transformadoras.

    – Las bases de datos transaccionales son almacenes de filas, lo que significa que los datos se almacenan en el disco como filas, en lugar de columnas. Los almacenes de filas son ideales para cuando necesitas saber todo sobre un cliente en la tabla de usuarios, ya que puedes tomar solo los datos que necesitas.

    – USUARIOS DE BASES DE DATOS…
    Un privilegio es un derecho para ejecutar un tipo particular de sentencia ó para acceder un objeto de otro usuario. -Se asignan privilegios a un rol (un conjunto nominado de privilegios) y luego se asignan estos roles a uno o más usuarios.

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  179. as tablas son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. En las tablas, los datos se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas, similar al de una hoja de cálculo. Cada fila representa un registro único y cada columna un campo dentro del registro.

    relaciones de base de datos

    se refieren a cómo se conectan y organizan los datos entre diferentes tablas dentro de un sistema de base de datos relacional. En un sistema de bases de datos relacionales, la estructura fundamental está basada en tablas, y las relaciones definen cómo estas tablas interactúan entre sí.

    transacciones en base de datos

    una transacción es una secuencia de operaciones que se ejecutan como una unidad indivisible. Las transacciones son fundamentales para garantizar la integridad y consistencia de los datos en sistemas de bases de datos relacionales.

    privilegios en base de datos

    los privilegios son permisos que se otorgan a los usuarios o roles para realizar ciertas acciones sobre las bases de datos y sus objetos (como tablas, vistas, procedimientos almacenados, etc.). Estos privilegios ayudan a controlar el acceso a la información y a proteger la integridad y seguridad de los datos.

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  180. Tablas de base de datos:Las tablas son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. En las tablas, los datos se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas, similar al de una hoja de cálculo. Cada fila representa un registro único y cada columna un campo dentro del registro.

    Relaciones de base de datos:La base de datos relacional es un tipo de base de datos que cumple con el modelo relacional. Tras ser postuladas sus bases en 1970 por Edgar Frank Codd, ​ de los laboratorios IBM en San José, no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos.​

    Transacciones en base de datos:Una transacción es una interacción con una estructura de datos compleja, compuesta por varios procesos que se han de aplicar uno después del otro.

    Transacciones en base de datos:Una transacción es una interacción con una estructura de datos compleja, compuesta por varios procesos que se han de aplicar uno después del otro.

    Perez loera oscar fernando

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  181. tablas de base de datos

    son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. En las tablas, los datos se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas, similar al de una hoja de cálculo. Cada fila representa un registro único y cada columna un campo dentro del registro.

    relaciones de base de datos

    se refieren a cómo se conectan y organizan los datos entre diferentes tablas dentro de un sistema de base de datos relacional. En un sistema de bases de datos relacionales, la estructura fundamental está basada en tablas, y las relaciones definen cómo estas tablas interactúan entre sí.

    transacciones en base de datos

    una transacción es una secuencia de operaciones que se ejecutan como una unidad indivisible. Las transacciones son fundamentales para garantizar la integridad y consistencia de los datos en sistemas de bases de datos relacionales.

    privilegios en base de datos

    los privilegios son permisos que se otorgan a los usuarios o roles para realizar ciertas acciones sobre las bases de datos y sus objetos (como tablas, vistas, procedimientos almacenados, etc.). Estos privilegios ayudan a controlar el acceso a la información y a proteger la integridad y seguridad de los datos.

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  182. Tablas de base de datos: Una tabla es una estructura de datos en una base de datos que organiza la información en filas y columnas. Cada fila representa un registro único, mientras que cada columna representa un atributo o campo específico de los datos almacenados. Las tablas son el componente fundamental de una base de datos relacional.

    Relaciones de base de datos: En una base de datos relacional, las relaciones describen cómo las tablas están conectadas entre sí. Una relación puede ser de uno a uno, uno a muchos, o muchos a muchos, y se establece mediante claves primarias y claves foráneas. Las relaciones permiten mantener la integridad referencial y optimizar la consulta de datos.

    Transacciones en base de datos: Una transacción es una secuencia de operaciones que se ejecutan como una única unidad de trabajo en una base de datos. Las transacciones garantizan que las operaciones se completen de forma íntegra y consistente, aplicando el principio ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad). Si una transacción falla, se deshace cualquier cambio realizado para mantener la coherencia de la base de datos.

    Privilegios en base de datos: Los privilegios son permisos que controlan el acceso de los usuarios a las operaciones y objetos de una base de datos, como tablas, vistas, procedimientos, etc. Estos privilegios determinan qué acciones puede realizar un usuario, como leer, insertar, actualizar o eliminar datos, y son fundamentales para la seguridad de la base de datos.

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  183. tablas de base de datos

    son objetos de base de datos que contienen todos sus datos. En las tablas, los datos se organizan con arreglo a un formato de filas y columnas, similar al de una hoja de cálculo. Cada fila representa un registro único y cada columna un campo dentro del registro.

    relaciones de base de datos

    se refieren a cómo se conectan y organizan los datos entre diferentes tablas dentro de un sistema de base de datos relacional. En un sistema de bases de datos relacionales, la estructura fundamental está basada en tablas, y las relaciones definen cómo estas tablas interactúan entre sí.

    transacciones en base de datos

    una transacción es una secuencia de operaciones que se ejecutan como una unidad indivisible. Las transacciones son fundamentales para garantizar la integridad y consistencia de los datos en sistemas de bases de datos relacionales.

    privilegios en base de datos

    los privilegios son permisos que se otorgan a los usuarios o roles para realizar ciertas acciones sobre las bases de datos y sus objetos (como tablas, vistas, procedimientos almacenados, etc.). Estos privilegios ayudan a controlar el acceso a la información y a proteger la integridad y seguridad de los datos.

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  185. Aplicaciones de Escritorio:

    Editores de Texto y Procesadores de Palabras: Microsoft Word, LibreOffice Writer. Puedes crear y editar documentos sin conexión, y sincronizarlos con la nube cuando vuelvas a estar en línea.
    Software de Gestión de Proyectos y Tareas: Microsoft Project, Todoist (en modo offline).
    Aplicaciones Móviles:

    Aplicaciones de Notas: Evernote, OneNote. Muchas de estas aplicaciones permiten acceder a notas almacenadas localmente y sincronizar cambios cuando hay conexión a Internet.
    Reproductores de Medios: VLC, Spotify (con música descargada para escuchar sin conexión).
    Juegos: Juegos móviles que no requieren conexión para jugar, como “Angry Birds” o “Monument Valley”.
    Aplicaciones de Multimedia:

    Reproductores de Video y Audio: Reproductores como VLC pueden reproducir archivos locales sin necesidad de conexión a Internet.
    Editores de Imágenes y Videos: Adobe Photoshop, GIMP permiten la edición de archivos locales sin conexión.
    Aplicaciones de Seguridad y Privacidad:

    Antivirus y Herramientas de Seguridad: Muchas de las funcionalidades básicas de software antivirus y herramientas de seguridad están disponibles sin conexión, aunque la actualización de las bases de datos de virus requiere conexión a Internet.
    Herramientas de Desarrollo:

    IDE y Editores de Código: Visual Studio Code, IntelliJ IDEA. Puedes escribir y editar código, y realizar compilación y pruebas locales sin conexión a Internet.
    Clientes de Correo Electrónico:

    Microsoft Outlook, Mozilla Thunderbird: Puedes leer y redactar correos electrónicos, y los cambios se sincronizan con el servidor cuando vuelves a estar en línea.
    Aplicaciones de Base de Datos Locales:

    SQLite: Bases de datos que funcionan localmente en tu dispositivo sin necesidad de conexión a un servidor remoto.
    Aplicaciones de Documentos:

    Lectores de PDF: Adobe Acrobat Reader, Foxit Reader. Permiten la visualización y anotación de archivos PDF almacenados localmente.

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  189. — Aplicaciones Del Lado Del Cliente —
    Aplicaciones javaScript
    Paginas Estaticas
    Juegos descargados de la web
    JavaScript

    — Aplicaciones del lado del servidor —
    Youtube
    Instagram
    Facebook

    Oscar Omar Montelongo Hernandez Prog 5A

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  195. aplicaciones del lado del cliente son aplicaciones que se ejecutan del la computadora sin necesidad de servidor
    ejemplos son:
    Juegos
    aplicaciones de musica
    y aplicaciones de peliculas
    aplicaciones de el lado del servidor son las que se ejutan en el servidor
    como redes sociales
    paginas de internet
    y cualquier aplicacion que contenga php

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  197. del lado del servidor
    Redes sociales: Facebook y Twitter, que procesan grandes cantidades de datos de usuarios y contenido.
    Plataformas de comercio electrónico: Sitios como Amazon y eBay que manejan transacciones, inventarios y usuarios.
    Sistemas de gestión de contenido (CMS): WordPress y Joomla, que permiten la creación y gestión de sitios web.

    del lado del cliente.
    Aplicaciones web interactivas: Utilizan tecnologías como HTML, CSS y JavaScript para crear interfaces de usuario dinámicas. Ejemplos incluyen aplicaciones como Google Maps y Trello.
    Aplicaciones de productividad: Google Docs y Microsoft Office Online que permiten crear y editar documentos en línea.

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  210. Del cliente se ejecutan las paginas web y los juegos de javascript asi como juegos o contenido multimedia descargable
    o aplicaciones como juegos donde se puedan utilizar despues de haber sido descargados y paginas estaticas.

    y cualquier sitio como redes sociales son del lado del servidor como facebook instagram twitter etc…

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