Lenguaje de consulta

glosario lenguaje de consulta

1. ¿Qué es un lenguaje de consulta?

Un lenguaje de consulta es un conjunto de instrucciones y comandos que se utilizan para solicitar información o realizar operaciones en una base de datos u otro sistema de almacenamiento de datos. Estos lenguajes están diseñados para interactuar con bases de datos y recuperar, modificar, insertar o eliminar datos de manera específica.

2. ¿Qué función tienen los lenguajes de consulta?

Los lenguajes de consulta desempeñan un papel esencial en la gestión y extracción de información de bases de datos y otros sistemas de almacenamiento de datos. SQL, por ejemplo, permite a los usuarios realizar consultas específicas para recuperar datos, actualizar registros, insertar nueva información o eliminar entradas en bases de datos relacionales. Estos lenguajes proporcionan una interfaz estructurada y eficiente para interactuar con grandes conjuntos de datos, facilitando la recuperación de información relevante y la ejecución de operaciones cruciales. Además, lenguajes de consulta especializados, como SparkQL para bases de datos de grafos o XQuery para documentos XML, permiten manejar formatos de datos específicos. En la era digital, donde la gestión y el análisis de datos son fundamentales, los lenguajes de consulta son herramientas indispensables que capacitan a usuarios y desarrolladores para explorar y manipular datos de manera eficaz.

Otro ejemplo son los lenguajes de consulta de sistemas por ejemplo Power Query que se usa sobretodopara realizar consultas en PowerBI de microsoft, o incluso las consultas que se hacen en el buscador por ejemplo agregando «site:dominio del sitio» para que aparezcan todos los resultados públicos en internet respecto a ese sitio, haciendo de filtro y eliminando de la búsqueda cualquier página que no tenga que ver con dicho sitio web.

3. Ejemplos de lenguajes de consulta.

  • SQL de bases de datos relacionales.
  • MongoQL de MongoDB.
  • CypherQL de Neo4j.
  • CQL de Cassandra y AstraDB.
  • Power Query de PowerBI y Excel.
  • SparkQL de Spark.
  • KQL de Kibana.

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