Las 5 razones principales por las que PostgreSQL funciona para el análisis de datos (¡y para los analistas de datos!)

¿Por qué los analistas adoran PostgreSQL para el análisis de datos? Aprenda por qué este sistema de gestión de bases de datos es tan amado tanto por los profesionales de bases de datos como por los científicos de datos.

Si usted trabaja con datos, sabe que el análisis de datos requiere el almacenamiento, manejo y recuperación eficiente de grandes conjuntos de datos. Por eso, los analistas de datos prefieren utilizar bases de datos relacionales, conocidas por su solidez, eficacia y estabilidad.

Las bases de datos relacionales funcionan con un sistema de gestión de bases de datos (SGBD), que permite crear, gestionar y manipular bases de datos relacionales. Los DBMS también garantizan que los datos estén organizados, seguros y accesibles cuando sea necesario. Para más detalles sobre este tema, lee el magnífico artículo de Luke Hande ¿Qué es una base de datos SQL?

Los DBMS más populares hoy en día incluyen MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, SQLite y PostgreSQL, entre otros. En el contexto del análisis de datos, PostgreSQL es una opción popular entre los analistas de datos. En este artículo, demostraré por qué muchos profesionales de datos eligen PostgreSQL para el análisis de datos.

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PostgreSQL para Análisis de Datos: Una Sabia Elección

Hay 5 razones principales por las que los analistas de datos prefieren PostgreSQL:

1. Confiabilidad y Estabilidad

¿Qué pasaría si algunas transacciones en una base de datos fallaran sin previo aviso? ¿Qué pasaría si no pudiéramos esperar que las bases de datos registraran de forma fiable cada bit de datos que reciben? Para la mayoría de las empresas, esto sería un problema crítico. Imagine que gestiona un sitio de comercio electrónico. Un cliente hace una compra, el banco del cliente aprueba la transacción, pero su sistema central sólo almacena parte del pago. Peor aún, imagine el mismo problema con una aplicación bancaria, es decir, un cliente hace un ingreso y su base de datos no lo almacena. Las consecuencias para el cliente y el banco podrían ser enormes.

Dado que la integridad y la fiabilidad de los datos son fundamentales, la mayoría de las bases de datos relacionales están diseñadas para soportar el cumplimiento de ACID. ACID significa que la información es

• Atómica - Cada transacción es una única unidad que, o bien tiene éxito por completo, o bien no se realiza en absoluto. Esto garantiza que ninguna orden se procese parcialmente y mantiene la integridad de los datos en caso de fallo del sistema o de la alimentación eléctrica.
• Consistente - Los datos almacenados en una base de datos deben cumplir ciertas reglas definidas y deben almacenarse en un estado estable.
• Aislada - Si la base de datos está gestionando múltiples transacciones al mismo tiempo (y a menudo es así), cada transacción sólo afecta al registro o registros directamente implicados en la transacción. Se pueden realizar varias transacciones de forma simultánea e independiente.
• Durable - Los datos de una base de datos son estables; no se degradan ni cambian con el tiempo (a menos, por supuesto, que el operador de la base de datos realice el cambio).

Estas propiedades ayudan a garantizar un procesamiento fiable de las transacciones en un sistema de gestión de bases de datos (SGBD). En el contexto del análisis de datos, PostgreSQL es uno de los SGBD relacionales favoritos porque es totalmente compatible con ACID; garantiza que las transacciones se procesen de forma fiable incluso en caso de fallos del sistema.

2. Características avanzadas

¿Sabía que la mayoría de los SGBD relacionales permiten la creación de tipos de datos personalizados? Primero, usted declara el nuevo tipo y luego puede usarlo como un tipo de datos estándar. PostgreSQL es altamente extensible; permite a los usuarios crear numerosos tipos de datos personalizados. Esto incluye tipos compuestos, tipos de rango y tipos enumerados, entre otros.

Imaginemos que queremos almacenar colores RGB (Rojo, Verde, Azul) en una base de datos PostgreSQL. Primero, declaramos el nuevo tipo personalizado; luego lo usamos cuando creamos la tabla de colores. Después, cada vez que añadamos una nueva fila a esta tabla (o a cualquier otra tabla de la misma base de datos), podremos insertar nuevos valores que utilicen este tipo de datos especial.

CREATE TYPE rgb_color AS (
    red   INT,
    green INT,
    blue  INT
);

CREATE TABLE colors (
    name TEXT,
    value rgb_color
);

INSERT INTO colors (name, value) 
VALUES (French Flag Blue', ROW(0, 35, 149));

Así de sencillo. Por cierto, si quieres ver consultas similares, consulta el artículo de Nicole Darnley Top 7 SQL avanzado Queries for Data Analysis.

Del mismo modo, PostgreSQL permite funciones personalizadas o definidas por el usuario (UDF). Estas son como funciones regulares, pero puedes crear las tuyas usando un proceso similar al de los tipos de datos personalizados. Dependiendo de cómo la cree, esta función estará disponible en el esquema actual o en todos los esquemas.

Para crear su propia función, defina primero la función personalizada y sus parámetros. Para utilizar la función personalizada, basta con llamarla en una cláusula SELECT.

Imagine que necesita una función personalizada que calcule un precio total, incluido un tipo impositivo. Así es como podría hacerlo utilizando PL/pgSQL (el lenguaje procedimental de PostgreSQL):

CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_total_price(price NUMERIC, tax_rate NUMERIC)
RETURNS NUMERIC AS $$
BEGIN
    RETURN price + (price * tax_rate);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

SELECT calculate_total_price(100, 0.08) AS total;

Impresionante, ¿verdad? ¡Vayamos más allá con operadores personalizados! Si has estudiado álgebra matemática pura, sabrás que los operadores aritméticos comunes que usamos en la vida cotidiana (suma, resta, multiplicación y división) ¡son sólo la punta del iceberg! Existen muchos otros operadores matemáticos; incluso puedes definir operadores personalizados.

La mayoría de los SGBD relacionales disponen de una función similar: permiten a los usuarios crear operadores personalizados para tipos de datos existentes o personalizados. Esta característica es especialmente útil cuando se trabaja con tipos de datos complejos o cuando se necesitan operaciones especializadas que no están cubiertas por los operadores estándar. PostgreSQL es uno de los SGBD relacionales más flexibles y extensibles cuando se trata de operadores personalizados.

Intentemos el siguiente ejemplo. Queremos crear un nuevo operador '#>' que compare las longitudes de dos cadenas. En primer lugar, declaramos una nueva función personalizada y su operador:

–-Create the function
CREATE OR REPLACE FUNCTION length_greater_than(text, text)
RETURNS BOOLEAN AS $$
BEGIN
    RETURN length($1) > length($2);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

–-Create a custom operator for the function
CREATE OPERATOR #> (
    LEFTARG = text,
    RIGHTARG = text,
    PROCEDURE = length_greater_than
);

Ahora podemos usar el nuevo operador en una consulta:

SELECT 'learnpython' #> 'learnsql' AS result;

¿Todavía con ganas de más consultas PostgreSQL? Desafíate a ti mismo con los 19 ejercicios PostgreEjercicio de SQL de Gustavo du Mortier con soluciones detalladas.

3. Comunidad y Ecosistema

PostgreSQL tiene una de las comunidades más fuertes y activas entre todos los DBMSs. Los miembros altamente motivados de la comunidad PostgreSQL son muy productivos: entregan toneladas de contenido de calidad (tutoriales, artículos, cursos, etc. ). En todo el mundo, puede encontrar UGs (Grupos de Usuarios) que organizan encuentros, talleres y conferencias Postgres. Los mayores eventos son la PostgreSQL Conference Europe y la PGConf US.

También es importante mencionar la documentación oficial de PostgreSQL. Este es uno de los recursos más detallados y completos sobre PostgreSQL disponibles. Cubre todo, desde la instalación y configuración hasta temas avanzados como funciones personalizadas. Además, la documentación incluye muchos tutoriales y guías que ayudan a usuarios de todos los niveles; desde principiantes que configuran su primera base de datos hasta desarrolladores experimentados que implementan consultas complejas.

También puedes encontrar grandes libros sobre PostgreSQL. Le recomiendo que lea el artículo de Jakub Romanowski Best Books for Learning PostgreSQL para algunas selecciones de calidad.

Finalmente está el ecosistema PostgreSQL, que soporta un amplio rango de extensiones que mejoran la funcionalidad de Postgres. Extensiones populares como PostGIS (para datos geoespaciales), pgAudit (para auditoría), y Citrus (para escalamiento) son desarrolladas y mantenidas por la comunidad y entidades comerciales.

El ecosistema PostgreSQL también incluye muchas herramientas de terceros para copias de seguridad, monitorización y gestión de bases de datos. Herramientas como pgAdmin, DBeaver, y pgBackRest son ampliamente utilizadas y bien soportadas. PostgreSQL también goza de un fuerte apoyo de los proveedores de la nube como Amazon (con RDS para PostgreSQL), Google (Cloud SQL para PostgreSQL), y Microsoft (Azure Database para PostgreSQL). Estas integraciones proveen servicios administrados que hacen más fácil desplegar y escalar PostgreSQL en la Nube.

Para ilustrar esta sección, permítanme hablarles de la Encuesta Stack Overflow 2024. Entre los profesionales de bases de datos, PostgreSQL es sin duda su base de datos más popular para 2024. Y está creciendo: del 33% en 2018 a casi el 50% en 2024, ¡PostgreSQL tiene un gran futuro!

Encuesta Stack Overflow 2024

Jakub Romanowski repasó la encuesta Stack Overflow Survey 2024 en su artículo 2024 Database Trends: ¿Sigue siendo SQL el rey? ¿Su conclusión? Las bases de datos relacionales siguen estando de moda y PostgreSQL es el jefe.

4. Rendimiento y escalabilidad

PostgreSQL es el SGBD favorito de los analistas de datos en términos de rendimiento y escalabilidad.

En primer lugar, está el motor de almacenamiento optimizado de Postgres, diseñado para gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficiente. Utiliza un sistema avanzado de almacenamiento a nivel de página, con funciones como el control de concurrencia multiversión (MVCC), que permite un alto rendimiento de las transacciones sin bloquear filas durante la lectura. MVCC garantiza la coherencia y el aislamiento de los datos en un entorno concurrente en el que se ejecutan varias transacciones simultáneamente.

A continuación, tenemos el soporte de PostgreSQL para la partición de tablas. Esta es una técnica de diseño de bases de datos que gestiona tablas grandes dividiéndolas en partes más pequeñas llamadas particiones. Cada partición es un subconjunto de los datos de la tabla y es considerada una entidad individual por el sistema de base de datos. El particionamiento puede mejorar el rendimiento, la manejabilidad y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos. PostgreSQL soporta varias estrategias de particionado, incluyendo particiones de rango, lista y hash.

Por último, PostgreSQL permite realizar consultas paralelas, lo que mejora el rendimiento de la base de datos al utilizar varios núcleos de CPU para procesar consultas grandes y complejas. Esta característica es particularmente beneficiosa para el análisis de datos, ya que puede manejar operaciones que implican escanear grandes tablas o realizar uniones complejas.

5. Seguridad y conformidad

PostgreSQL es conocido por sus fuertes características de seguridad y cumplimiento, que lo convierten en una opción perfecta para las organizaciones que requieren una estricta protección de datos y cumplimiento normativo.

El control de acceso basado en roles (RBAC) es una de las características de seguridad fundamentales de Postgres; permite a los administradores gestionar los permisos y controlar el acceso a la base de datos. Hay varios roles y privilegios que se pueden asignar. En PostgreSQL, un rol puede representar a un usuario o a un grupo de usuarios. Los roles pueden tener privilegios específicos para realizar acciones en objetos de la base de datos como tablas, vistas y funciones. Los privilegios determinan qué acciones puede realizar un rol, por ejemplo SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, o EXECUTE.

PostgreSQL también dispone de cifrado de datos, que ayuda a proteger los datos confidenciales tanto en reposo (datos almacenados en la base de datos) como en tránsito. Para el cifrado en reposo, se puede utilizar el módulo pgcrypto para permitir el cifrado y descifrado de datos a nivel de columna. De esta manera, los datos sensibles pueden ser encriptados directamente dentro de la base de datos.

Más información sobre PostgreSQL para análisis de datos

En este artículo, hemos visto por qué los analistas de datos frecuentemente eligen PostgreSQL para el análisis de datos. Si tiene la oportunidad de trabajar con PostgreSQL, le animo a explorar las características que hemos mencionado; ¡son fascinantes!

Si está interesado en comenzar una carrera como analista de datos, no se pierda el libro de Kateryna Koidan Roadmap to Becoming a Data Analyst. Si necesitas aprender PostgreSQL, te recomendamos que visites Curso completo de SQL en PostgreSQL. Simplemente crea una cuenta gratuita y completa los primeros ejercicios para ver cómo se ve y se siente. Entonces podrás decidir si satisface tus necesidades.

Gracias por leer este artículo; ¡espero que te haya gustado! ¡Nos vemos en el próximo!