¿Qué es el lenguaje de búsqueda?

El lenguaje de búsqueda, que incluye el lenguaje de búsqueda de la base de datos (DQL), es un lenguaje informático especializado que se usa para realizar búsquedas y recuperar información de las bases de datos. Funciona como interfaz entre los usuarios y las bases de datos, permitiendo a los usuarios gestionar datos de un sistema de gestión de bases de datos (DBMS).

Uno de los lenguajes de búsqueda modernos más usados es el lenguaje de búsqueda estructurado (SQL), un lenguaje de programación específico del dominio usado para interactuar con bases de datos relacionales y realizar operaciones sobre los datos estructurados que contiene. Los lenguajes de búsqueda estructurados usan comandos como "FIND", "INSERT", "DELETE", "ORDER BY", "SUM" y "SELECT", que se pueden formar en declaraciones sintácticas para operaciones que incluyen definir y cambiar el esquema de la base de datos, buscar, completar y actualizar los contenidos de una base de datos, y definir todo, desde desencadenantes y limitaciones de integridad hasta procedimientos almacenados y reglas de autorización.

En un mundo cada vez más impulsado por los datos, los lenguajes de búsqueda, como SQL y otras variantes poderosas, son una herramienta fundamental para los profesionales de los datos y la informática en todos los niveles.

En el sentido más amplio, una búsqueda se refiere a una solicitud de datos o información que se realiza a una base de datos o a un sistema de repositorios de datos. La solicitud suele hacerse en forma de un comando o una pregunta específica, y está escrita en un lenguaje de búsqueda que la base de datos comprende.

Una búsqueda puede ser tan simple como tomar un subconjunto específico de datos de una tabla en particular o tan compleja como realizar cálculos intricados y transformaciones de datos. Se pueden usar búsquedas para encontrar, resumir, filtrar, combinar, ajustar, eliminar, insertar y actualizar datos. También pueden responder preguntas relacionadas con los datos, analizar datos de varias tablas al mismo tiempo y automatizar tareas de gestión de datos.

Algunos tipos básicos de búsquedas incluyen búsquedas de selección, búsquedas de parámetros, búsquedas de creación de tabla, búsquedas de datos anexados y búsquedas de referencias cruzadas, pero con los comandos estructurados habilitados por los lenguajes de búsqueda, las búsquedas también pueden volverse exponencialmente elaboradas.

SQL es por lejos el lenguaje de búsqueda más conocido y usado para bases de datos relacionales. Se lo conoce como un lenguaje declarativo, es decir que describe qué debe lograrse en lugar de cómo hacerlo, pero también incluye tradicionalmente elementos de procedimiento.

Si bien hay muchas variantes de DQL y SQL, y los términos pueden superponerse, los sublenguajes de SQL están divididos comúnmente en cinco categorías principales:

• Lenguaje de búsqueda de datos (DQL)
• Lenguaje de definición de datos (DDL)
• Lenguaje de control de datos (DCL)
• Lenguaje de manipulación de datos (DML)
• Lenguaje de control de transacciones (TCL)

Además, hay lenguajes para bases de datos no relacionales llamados NoSQL o bases de datos "no solo SQL". A diferencia de las bases de datos relacionales que usan tablas y datos estructurados, las bases de datos NoSQL usan métodos, como valores clave, gráficos, columnas anchas y documentos, para almacenar y recuperar datos. Mientras que SQL es adecuado para bases de datos relacionales que hospedan datos estructurados y usan esquemas predefinidos, NoSQL sobresale con esquemas dinámicos para datos no estructurados y big data.

Solo algunos ejemplos de lenguajes de búsqueda de bases datos, con frecuencia desarrollados para casos de uso y dominios específicos, incluyen los siguientes:

• DMX para modelos de minería de datos
• MongoDB usa un formato de búsqueda basado en un método para los datos en MongoDB
• GraphQL para API
• Tutorial D para sistemas de gestión de bases de datos verdaderamente relacionales (TRDMS)
• XQuery para fuentes de datos XML
• Neo4j's Cypher para grafos
• CodeQL para comprobaciones de seguridad automatizadas y análisis de variantes
• MDX para bases de datos OLAP
• Elasticsearch Query DSL para acceder a datos en Elasticsearch

A medida que los datos proliferan en casi cada rincón de la vida cotidiana y empresarial, los lenguajes de búsqueda se despliegan a una escala sin precedentes. La profundidad y amplitud de las aplicaciones entre dominios y en la empresa se limita solo por la escala de la adopción de la base de datos y su capacidad en el mundo.

Desde la administración de la base de datos hasta casos de uso más acotados, como inteligencia empresarial y desarrollo de software, los lenguajes de búsqueda son instrumentales para permitir decisiones impulsadas por los datos. A través de las analíticas y la minería de datos, los lenguajes de búsqueda se usan para identificar patrones y tendencias que puedan ayudar a todos, desde el personal de servicio al cliente hasta los CEO, a obtener información valiosa.

Desde empresas grandes que dependen de los datos hasta los comerciales de comercio electrónico más pequeños, la capacidad de aprovechar la información del usuario y actuar conforme a ella ahora es un pilar fundamental en muchos modelos de empresas.

Estas son solo algunas aplicaciones prácticas en las industrias:

• En atención médica, los DQL se pueden usar para analizar grandes sets de datos de información sobre el comportamiento de los pacientes y sus afecciones médicas.
• Las instituciones financieras, desde bancos hasta procesadores de pagos, usan lenguajes de búsqueda de datos para hacer todo: desde detectar fraudes hasta brindar experiencias personalizadas al cliente.
• Las plataformas de redes sociales usan DQL para almacenar, ordenar y actualizar información sobre perfiles de usuarios, vistas, historial de compra, publicaciones nuevas, me gusta y compartir, y mucho más.
• Los vendedores usan DQL y SQL para identificar audiencias objetivo, hacer un seguimiento de la atribución de ventas y el rendimiento de las campañas en todos los canales, y analizar los patrones de comportamiento de los consumidores.
• Los administradores de las bases de datos usan DQL para actualizar, mantener y asegurar sus entornos, manteniendo a salvo la información confidencial sobre los usuarios, empleados, estudiantes o pacientes.
• Los analistas de datos y científicos de datos en el sector comercial y de investigación usan DQL para optimizar el proceso de ordenar grandes sets de datos para descubrir tendencias e información.

Los lenguajes de búsqueda y lenguajes de programación comparten ciertas similitudes, pero se usan para fines diferentes y operan en contextos distintos.

Objetivo
El objetivo principal de un lenguaje de búsqueda es interactuar o "hablar" con las bases de datos y recuperar datos específicos. Un lenguaje de programación, sin embargo, se usa para desarrollar aplicaciones de software, definir algoritmos y manipular estructuras de datos.

Syntax
Los lenguajes de búsqueda, como SQL, tienen un conjunto predefinido de palabras clave y una sintaxis estricta adaptada para las bases de datos de búsqueda, y se enfocan en la extracción y manipulación de datos. Los lenguajes de programación tienen una sintaxis más general, lo que permite un rango más amplio de funcionalidades y capacidades.

Casos de uso
Los lenguajes de búsqueda se usan principalmente para realizar operaciones en las bases de datos. Los lenguajes de programación están diseñados para una variedad más amplia de aplicaciones, incluido el desarrollo de software, las aplicaciones web y el software del sistema.

Si bien SQL en sí califica técnicamente como un lenguaje de programación, es un lenguaje específico del dominio expresamente creado para trabajar con bases de datos. A diferencia de los SQL, puedes usar lenguajes con fines generales (GPL) para crear programas y aplicaciones completas, con cualquier tipo de lógica que necesites.

Los GPL incluyen Python, C++, Ruby, Java y JavaScript, que puedes usar para escribir aplicaciones de escritorio, móviles o web.

Si bien SQL es el lenguaje de búsqueda más común, es importante elegir un lenguaje que se alinee con tus objetivos de datos. Por ejemplo, distintos tipos de datos son adecuados para diferentes lenguajes: como Cypher o Gremlin para bases de datos de grafos, o SPARQL para datos RDF.

La mejor manera de agudizar tus habilidades con los QL es revisar y optimizar con frecuencia tus búsquedas existentes para mejorar su eficiencia y rendimiento. Usa la indexación, evita uniones innecesarias y optimiza tu código para asegurarte de que las búsquedas se ejecuten rápido y sin problemas, incluso con sets de datos grandes.

En lugar de realizar siempre declaraciones "SELECT", desafíate y trabaja con búsquedas más complejas que involucren funciones de uniones, uniones tipo left join, subbúsquedas y agregación. Si no trabajas con lenguajes de búsqueda de datos con frecuencia, practica con situaciones del mundo real que requieran que recuperes datos específicos de varias tablas en simultáneo.

Aquí encontrarás algunos consejos más para ayudarte a optimizar tu lenguaje de búsqueda:

• Elegir el tipo de unión adecuada puede impactar en gran medida en el rendimiento de la búsqueda, lo que te permitirá combinar con eficiencia los datos de varias tablas.
• Los índices son una gran herramienta para optimizar las búsquedas de SQL, lo que permite al motor de la base de datos localizar y recuperar con rapidez los datos según columnas específicas.
• La estructura de tus tablas de bases de datos es crucial. Disminuye la cantidad de datos que necesitan procesarse para acelerar las búsquedas.
• Las subbúsquedas te permiten anidar una búsqueda dentro de otra para recuperar datos más específicos.
• Usa las palabras clave LIMIT y OFFSET para recuperar una cantidad específica de filas en una búsqueda, comenzando con una compensación específica.
• Domina el arte de implementar procedimientos almacenados y funciones en SQL. Automatiza tareas repetitivas y operaciones complejas almacenando búsquedas frecuentes como procedimientos reutilizables. El almacenamiento de búsquedas en caché permite al motor de la base de datos almacenar los resultados de búsquedas frecuentes en la memoria.
• Esfuérzate por aprender conceptos de SQL avanzados o desconocidos, como funciones de ventanas, búsquedas recurrentes y expresiones de tablas comunes (CTE). Comprender estas características avanzadas puede mejorar tu capacidad para manipular y analizar sets de datos complejos e impulsar tu dominio general.

Hay varios lenguajes de búsqueda disponibles que mencionamos antes; cada uno ofrece fortalezas únicas que pueden optimizar y acelerar tus objetivos con eficacia y facilidad.

Elasticsearch Query Language (ES|QL) es un nuevo lenguaje con barras verticales que transforma, enriquece y simplifica las investigaciones de datos. Impulsado por un nuevo motor de búsqueda, ES|QL brinda capacidades de búsqueda avanzadas con procesamiento concurrente y mejora así la velocidad y la eficiencia independientemente de la estructura y la fuente de datos. ES|QL se puede usar para buscar con rapidez y agregar datos a fin de encontrar con facilidad lo que buscas.

ES|QL es más que un lenguaje. Significa un cambio importante en el enfoque a las investigaciones de datos dentro de la seguridad y la observabilidad. Más que transpilar las expresiones de búsqueda a Query DSL para ejecución, las funciones de búsqueda, agregación y transformación de ES|QL se ejecutan directamente dentro de Elasticsearch en sí. Proporcionar un lenguaje iterativo permite a los analistas hacer preguntas de forma sencilla para simplificar en gran medida las investigaciones.