Optimización SQL en Oracle Comprar el libro

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El material que acompaña al libro. Si un fichero no baja o falla, escríbeme y lo arreglo.

El modelo VUELOS / FLIGHTS

El modelo de ejemplo del libro —vuelos, reservas y clientes— está publicado como dos repositorios en GitHub, uno en español y otro en inglés, para que te lo instales en tu propia base de datos y lo modifiques a tu gusto: cambia el volumen, los rangos de fechas, las rutas o lo que te convenga para montar tus propios casos. Son 17 tablas con sus índices, restricciones y secuencias, y la carga se genera desde el propio repositorio.

Uso libre: puedes compartirlo, adaptarlo y construir a partir de él. Citar el libro y a su autor se agradece, pero no es obligatorio.

VUELOS–RESERVAS

Español · 17 tablas · carga aleatoria

github.com/CafeDatabase/vuelos-dataset

Instalador: @instalacion.sql
Validador: VUELOS ≥ 30.000 filas

FLIGHTS–BOOKINGS

English · 17 tablas · carga aleatoria

github.com/CafeDatabase/flights-dataset

Instalador: @install.sql
Validador: FLIGHTS ≥ 30,000 rows

Cómo se instala

Se instala en un usuario propio de la base de datos, con SQL*Plus o SQLcl. El instalador crea los objetos, hace la carga aleatoria y valida el resultado: 

-- 1. el usuario (ejemplo para la versión española)
create user vuelos identified by vuelos
  default tablespace users quota unlimited on users;
grant connect, resource to vuelos;

-- 2. el instalador, desde la carpeta sql del repositorio
cd vuelos-dataset/sql
sqlplus vuelos/vuelos@//localhost:1521/FREEPDB1
SQL> @instalacion.sql

En el repositorio inglés cambian los nombres: usuario flights, tablas en inglés e instalador @install.sql.

El validador responde OK, WARN o FAIL. Con FAIL se rehace la carga; con WARN el dataset es utilizable, pero puede quedarse corto para algunos ejemplos (volumen o distribución).

La carga aleatoria descarta en silencio las filas que no cumplen las restricciones. Es a propósito: así el escenario no es predecible, como en un entorno real, y hay margen para encontrar —o no— patrones. Si lo que quieres es reproducir exactamente los resultados del libro, necesitas el dataset canónico: se publicará como export Data Pump en los propios repositorios cuando esté listo.

Los ficheros del libro