Sql

tecnologías, proyectos y beneficios potenciales empresas Ibex35

Propuesta de Valor:

Propuesta que busca integrar de manera más profunda los conceptos y ofrecer una visión más práctica y estratégica de cómo las empresas del IBEX 35 podrían estar aprovechando estas tecnologías:

Matriz de Relación: Tecnologías, Proyectos y Beneficios Potenciales

TecnologíaProyectoBeneficios PotencialesEmpresas IBEX 35 Ejemplos (Hipotéticos)
Business Intelligence (Power BI, Tableau)Optimización de procesosIdentificación de cuellos de botella, mejora de la eficienciaInditex (optimización de la cadena de suministro)
Data Analysis (SQL, Python)Análisis de clientesSegmentación de clientes, personalización de ofertasTelefónica (análisis del comportamiento de los usuarios)
Machine Learning (TensorFlow, PyTorch)Predicción de la demandaOptimización de inventarios, mejora de la planificaciónRepsol (predicción de la demanda de combustibles)
Data Visualization (Tableau, D3.js)Desarrollo de nuevos productosVisualización de ideas innovadoras, validación de conceptosSantander (visualización de datos financieros)
Data Governance (Collibra, Alation)Protección de datosCumplimiento normativo, gestión de riesgos de seguridadBBVA (gestión de datos sensibles de clientes)
Data Engineering (Spark, Kafka)Mantenimiento predictivoDetección temprana de fallos, reducción de costes de mantenimientoIberdrola (predicción de fallos en turbinas eólicas)
Data Science (Python, R)Detección de fraudesIdentificación de transacciones sospechosas, reducción de pérdidasCaixaBank (detección de fraudes en tarjetas de crédito)
Big Data (Hadoop, AWS)Análisis de grandes volúmenes de datosDescubrimiento de nuevos patrones, mejora de la toma de decisionesTelefónica (análisis de grandes volúmenes de datos de redes)

Casos de Uso Específicos (Ejemplos Hipotéticos)

  • Inditex: Utilización de herramientas de Business Intelligence y Machine Learning para predecir las tendencias de moda y optimizar la producción.
  • Telefónica: Empleo de Data Analysis y Big Data para analizar el comportamiento de los usuarios y personalizar las ofertas de servicios.
  • Repsol: Aplicación de Machine Learning para predecir la demanda de combustibles y optimizar la gestión de inventarios en sus estaciones de servicio.
  • Santander: Uso de Data Visualization para presentar de manera clara y concisa los datos financieros a los inversores y reguladores.
  • BBVA: Implementación de soluciones de Data Governance para garantizar la seguridad y privacidad de los datos de sus clientes.
  • Iberdrola: Utilización de Data Engineering y Machine Learning para realizar mantenimiento predictivo en sus instalaciones y reducir los costes de operación.
  • CaixaBank: Empleo de técnicas de Data Science para detectar fraudes en tarjetas de crédito y proteger a sus clientes.

Tiempo ejecución consulta sql

Para medir el tiempo exacto de ejecución de una consulta en Oracle, puedes utilizar algunas herramientas y comandos que ofrece la base de datos y el cliente SQL, como SQL*Plus. Aquí tienes varias formas de hacerlo:

1. Usar SET TIMING ON en SQL*Plus

Si estás utilizando SQL*Plus, puedes activar la opción TIMING que mide automáticamente el tiempo que tarda cada consulta en ejecutarse.

SET TIMING ON
SELECT * FROM tu_tabla;

Al activar SET TIMING ON, al final de la ejecución de la consulta, SQL*Plus te mostrará el tiempo total en pantalla.

2. Usar DBMS_UTILITY.GET_TIME

Oracle tiene el paquete DBMS_UTILITY que incluye la función GET_TIME, que devuelve el tiempo en centésimas de segundo desde un punto de referencia específico. Puedes usar esta función antes y después de la consulta para calcular el tiempo transcurrido.

DECLARE
    inicio NUMBER;
    fin NUMBER;
    tiempo_total NUMBER;
BEGIN
    inicio := DBMS_UTILITY.GET_TIME;

    — Ejecuta tu consulta aquí
    FOR r IN (SELECT * FROM tu_tabla) LOOP
        NULL;  — Aquí podrías procesar los resultados si es necesario
    END LOOP;

    fin := DBMS_UTILITY.GET_TIME;
    tiempo_total := (fin – inicio) / 100; — Divide por 100 para obtener segundos

    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(‘Tiempo de ejecución: ‘ || tiempo_total || ‘ segundos’);
END;
/

3. Usar SQL Developer

Si utilizas Oracle SQL Developer, ejecuta la consulta directamente y observa el panel de «Messages» (Mensajes) al final de la ejecución. SQL Developer mostrará el tiempo de ejecución de la consulta.

4. Usar herramientas de monitoreo como AWR o Statspack

Si tienes privilegios de DBA, puedes hacer un análisis más detallado usando AWR (Automatic Workload Repository) o Statspack. Estas herramientas permiten ver los tiempos de ejecución de consultas específicas y analizar el rendimiento de consultas en la base de datos a lo largo del tiempo.

5. Monitoreo en V$SQL

Otra opción avanzada es consultar la vista V$SQL para obtener información sobre el tiempo de ejecución de consultas que ya se han ejecutado y están en el caché de SQL. Por ejemplo:

SELECT
    sql_text,
    elapsed_time / 1000000 AS elapsed_seconds
FROM
    v$sql
WHERE
    sql_text LIKE ‘%tu_query%’ AND
    ROWNUM = 1;

Este enfoque es útil si necesitas analizar varias ejecuciones y hacer un seguimiento a nivel de base de datos.

Estos métodos te ayudarán a medir el tiempo de ejecución de tus consultas en una base de datos Oracle de forma precisa.