SQL · Lección 01 de 15

¿Qué es SQL?

SQL es el lenguaje universal para consultar bases de datos. Todo analista de datos lo necesita: para extraer información de los sistemas de un banco, una fintech o cualquier empresa que guarde datos. En esta lección entendés qué es, por qué importa y escribís tu primera consulta.

60–80 min Prerrequisitos: Track Python completado

Concepto teórico

¿Qué es una base de datos?

Una base de datos es un sistema organizado para almacenar, gestionar y consultar grandes volúmenes de información. A diferencia de un archivo CSV o una planilla de Excel (que se carga entera en memoria), una base de datos puede tener millones de registros y responder consultas sobre ellos en milisegundos sin cargar todo.

Las bases de datos relacionales (RDBMS — Relational Database Management System) organizan la información en tablas. Cada tabla tiene:

Columnas (campos): definen QUÉ información se guarda (nombre, score, saldo). Son como los encabezados de una planilla.
Filas (registros): cada fila es un registro completo (un cliente, una transacción, un producto).
Clave primaria (PK): una columna que identifica de forma única cada fila (ID del cliente, número de transacción).
Clave foránea (FK): una columna que conecta una tabla con otra (el ID del cliente en la tabla de transacciones).

Analogía: una base de datos relacional es como un conjunto de planillas de Excel interconectadas. Tenés una planilla de clientes, otra de cuentas, otra de transacciones. Lo que las conecta es un campo en común (ID del cliente). Pero a diferencia de Excel, una DB puede manejar millones de filas sin romperse y consultarlas al instante.

¿Qué es SQL?

SQL (Structured Query Language — Lenguaje de Consulta Estructurado) es el lenguaje estándar para comunicarse con bases de datos relacionales. Con SQL podés:

Consultar datos: "¿cuántos clientes tienen score > 700 en Buenos Aires?"
Filtrar y ordenar: "Dame los 10 clientes con mayor saldo, ordenados de mayor a menor"
Agregar datos: "¿Cuál es el saldo promedio por ciudad?"
Modificar datos: insertar, actualizar, eliminar registros
Crear estructuras: diseñar tablas, definir tipos de datos, establecer relaciones

SQL es UNIVERSAL. Funciona igual (con variaciones menores) en PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server, Oracle, BigQuery, Redshift, Databricks. Aprender SQL una vez te sirve para CUALQUIER base de datos relacional. Es como aprender a manejar: después podés manejar cualquier auto.

Tipos de sentencias SQL

Categoría	Sentencias	Para qué
DQL (Query)	`SELECT`	Consultar datos (el 90% de tu trabajo)
DML (Manipulation)	`INSERT, UPDATE, DELETE`	Modificar datos
DDL (Definition)	`CREATE, ALTER, DROP`	Crear/modificar estructura
DCL (Control)	`GRANT, REVOKE`	Permisos de acceso

Como Data Analyst, el 95% de tu trabajo con SQL es SELECT: consultar y analizar datos que ya existen. Por eso dedicamos la mayoría del track a dominar SELECT con todas sus variantes.

RDBMS populares

Motor	Uso típico	Dónde lo vas a encontrar
PostgreSQL	Empresas, startups, open source	Fintechs, empresas de tecnología
MySQL	Web, aplicaciones	WordPress, e-commerce
SQLite	Local, embebido, pruebas	Apps mobile, este curso
SQL Server	Corporativo Microsoft	Bancos, seguros, gobierno
Oracle	Enterprise grande	Bancos grandes, telecom
BigQuery	Data warehouse en la nube	Google Cloud, analytics

En Argentina: los bancos grandes (Galicia, Macro, BBVA) suelen usar SQL Server u Oracle. Las fintechs (Ualá, Mercado Pago, Naranja X) suelen usar PostgreSQL o BigQuery. Las consultoras de datos usan de todo. En todos los casos, SQL es el mismo lenguaje base.

Tu primera consulta: SELECT

La sentencia más básica de SQL es:

SELECT columna1, columna2
FROM tabla;

Esto dice: "traeme estas columnas de esta tabla". Así de simple. El punto y coma (;) marca el final de la sentencia. SQL no distingue mayúsculas de minúsculas en las palabras clave (SELECT = select), pero por convención se escriben en MAYÚSCULAS para distinguirlas de los nombres de tablas y columnas.

En este editor: cada vez que ejecutás una consulta, se crea una base de datos fresca con tablas de ejemplo. Los datos se definen al inicio del código SQL con CREATE TABLE e INSERT. En tu trabajo, las tablas ya existen — solo hacés SELECT.

Ejemplos explicados paso a paso

Ejemplo 1: SELECT básico — tu primera consulta

Creamos una tabla de clientes y consultamos sus datos. En cada editor SQL, primero se crea la tabla con datos y después se consulta.

ejemplo_01.sqlSQL

-- Crear tabla de clientes (en tu trabajo esto ya existe)
CREATE TABLE clientes (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    nombre TEXT,
    ciudad TEXT,
    score INTEGER,
    saldo REAL
);

-- Insertar datos
INSERT INTO clientes VALUES (1, 'García', 'Buenos Aires', 720, 150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2, 'López', 'Córdoba', 680, 320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3, 'Martínez', 'Rosario', 590, 45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4, 'Pérez', 'Buenos Aires', 810, 890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5, 'Fernández', 'Mendoza', 645, 72000);

-- TU CONSULTA: seleccionar todo
SELECT * FROM clientes;

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Ejemplo 2: SELECT columnas específicas

ejemplo_02.sqlSQL

CREATE TABLE clientes (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL
);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);

-- Solo nombre y score (no necesitás TODAS las columnas)
SELECT nombre, score FROM clientes;

-- Con alias para renombrar columnas en el resultado
-- SELECT nombre AS cliente, saldo AS balance FROM clientes;

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Ejemplo 3: WHERE — filtrar filas

ejemplo_03.sqlSQL

CREATE TABLE clientes (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL
);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);

-- Filtrar: solo clientes de Buenos Aires
SELECT nombre, score, saldo
FROM clientes
WHERE ciudad = 'Buenos Aires';

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Ejemplo 4: Múltiples condiciones con AND/OR

ejemplo_04.sqlSQL

CREATE TABLE clientes (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL, activo INTEGER
);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000,1);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000,1);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000,0);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000,1);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000,1);

-- AND: ambas condiciones deben cumplirse
SELECT nombre, score, saldo
FROM clientes
WHERE score >= 650 AND activo = 1;

-- Descomentá para probar OR:
-- SELECT nombre, ciudad FROM clientes
-- WHERE ciudad = 'Buenos Aires' OR ciudad = 'Córdoba';

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Ejemplo 5: Contar y sumar — primer análisis

ejemplo_05.sqlSQL

CREATE TABLE clientes (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL
);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);

-- Contar clientes
SELECT COUNT(*) AS total_clientes FROM clientes;

-- Sumar saldos y calcular promedio
-- SELECT SUM(saldo) AS total, AVG(saldo) AS promedio FROM clientes;

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Referencia rápida

Sentencia	Qué hace	Ejemplo
`SELECT *`	Todas las columnas	`SELECT * FROM clientes`
`SELECT col1, col2`	Columnas específicas	`SELECT nombre, saldo FROM clientes`
`WHERE`	Filtrar filas	`WHERE score > 700`
`AND / OR`	Combinar condiciones	`WHERE score > 700 AND activo = 1`
`AS`	Alias (renombrar)	`SELECT nombre AS cliente`
`COUNT(*)`	Contar filas	`SELECT COUNT(*) FROM clientes`
`SUM(col)`	Sumar valores	`SELECT SUM(saldo) FROM clientes`

Ejercicios

Nota: en cada ejercicio, las líneas de CREATE TABLE e INSERT ya crean los datos. Vos solo tenés que escribir el SELECT al final.

Nivel 1 · Básico

Ejercicio 1: SELECT *

Consultá TODOS los datos de la tabla productos. Debe incluir Notebook.

ejercicio_01.sqlDebe incluir "Notebook"

CREATE TABLE productos (id INTEGER, nombre TEXT, precio REAL, stock INTEGER);
INSERT INTO productos VALUES (1,'Notebook',920000,15);
INSERT INTO productos VALUES (2,'Mouse',23000,150);
INSERT INTO productos VALUES (3,'Teclado',46000,80);

-- Escribí tu SELECT acá:

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Nivel 1 · Básico

Ejercicio 2: SELECT columnas

De la tabla clientes, traé solo nombre y saldo. Debe incluir García.

ejercicio_02.sqlDebe incluir "García"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);

-- Solo nombre y saldo:

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Nivel 1 · Básico

Ejercicio 3: WHERE con =

Traé los clientes que viven en 'Córdoba'. Debe incluir López.

ejercicio_03.sqlDebe incluir "López"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);

-- Clientes de Córdoba:

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Nivel 2 · Intermedio

Ejercicio 4: WHERE con > y AND

Traé clientes con score > 650 Y saldo > 100000. Debe incluir Pérez.

ejercicio_04.sqlDebe incluir "Pérez"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);

-- Score > 650 Y saldo > 100000:

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Nivel 2 · Intermedio

Ejercicio 5: WHERE con OR

Traé clientes de Buenos Aires O Córdoba. Debe incluir López.

ejercicio_05.sqlDebe incluir "López"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);

-- Buenos Aires O Córdoba:

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Nivel 2 · Intermedio

Ejercicio 6: COUNT(*)

Contá cuántos clientes hay en total. Debe incluir 5.

ejercicio_06.sqlDebe incluir "5"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);

-- Contá clientes:

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Nivel 3 · Avanzado

Ejercicio 7: SELECT con alias AS

Traé nombre (como "cliente") y saldo (como "balance") de todos los clientes. Debe incluir cliente.

ejercicio_07.sqlDebe incluir "cliente"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);

-- SELECT con alias:

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Nivel 3 · Avanzado

Ejercicio 8: SUM y AVG

Calculá la suma total de saldos y el promedio. Usá alias. Debe incluir 1477000.

ejercicio_08.sqlDebe incluir "1477000"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);

-- Suma y promedio:

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Nivel 3 · Avanzado

Ejercicio 9: COUNT con WHERE

Contá cuántos clientes tienen score >= 650. Debe incluir 3.

ejercicio_09.sqlDebe incluir "3"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);

-- COUNT con filtro:

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Nivel 4 · Desafío

Ejercicio 10: Consulta combinada

De los clientes de Buenos Aires, traé nombre, score y saldo, y además mostrá la suma total de sus saldos. Son 2 consultas separadas. Debe incluir 1040000.

ejercicio_10.sqlDebe incluir "1040000"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);

-- Consulta 1: detalle BsAs
SELECT nombre, score, saldo FROM clientes WHERE ciudad = 'Buenos Aires';

-- Consulta 2: total BsAs

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Resumen y conexión

Una base de datos relacional organiza datos en tablas (columnas + filas) conectadas por claves.
SQL es el lenguaje universal para consultar bases de datos. Funciona en PostgreSQL, MySQL, SQLite, etc.
SELECT columnas FROM tabla es la consulta más básica.
WHERE condición filtra filas. AND/OR combinan condiciones.
COUNT(*), SUM(), AVG() son funciones de agregación para análisis.
AS renombra columnas en el resultado (alias).
Como Data Analyst, el 95% de tu SQL es SELECT.

En la siguiente lección (02 · SELECT, FROM y WHERE) vas a profundizar en filtrado: BETWEEN, IN, LIKE, IS NULL y todas las formas de escribir condiciones WHERE.

Recursos: W3Schools SQL · SQLBolt (interactivo)

Hecho con ❤️ por Rodri Gonzalez