Diseñando una Base de Datos para una Tienda Online con PostgreSQL y DBeaver

Como parte de mi formación en Data Science e Inteligencia Artificial, he desarrollado un proyecto de bases de datos utilizando PostgreSQL y DBeaver con el objetivo de poner en práctica conceptos avanzados de SQL aplicados a un entorno real.

El proyecto consiste en el diseño e implementación de una base de datos para la gestión de una tienda online, incluyendo clientes, productos, categorías, pedidos y pagos.

Tecnologías utilizadas

• PostgreSQL
• DBeaver
• Git y GitHub

Funcionalidades implementadas

Durante el desarrollo del proyecto he trabajado con diferentes elementos fundamentales del lenguaje SQL:

Diseño de la base de datos

• Creación de tablas relacionales.
• Definición de claves primarias y foráneas.
• Integridad referencial entre entidades.

Consultas SQL

• SELECT básicos.
• Filtros mediante WHERE.
• Operadores LIKE y BETWEEN.
• Consultas anidadas.

JOINs

Implementación de diferentes tipos de JOIN:

• INNER JOIN
• LEFT JOIN
• RIGHT JOIN
• FULL OUTER JOIN

permitiendo relacionar información procedente de múltiples tablas.

Indicadores y métricas

Se han desarrollado consultas orientadas al análisis de negocio, como:

• Ventas totales.
• Ticket medio.
• Clientes con mayor volumen de compras.
• Productos más vendidos.
• Productos con precio superior a la media.

Automatización mediante Triggers

Uno de los aspectos más interesantes del proyecto ha sido la implementación de triggers para automatizar procesos dentro de la base de datos, como la actualización automática del stock tras una venta o el registro de auditorías sobre nuevos pedidos.

Views

También se han creado vistas que permiten simplificar consultas complejas y generar informes reutilizables para análisis posteriores.

Aprendizajes obtenidos

Este proyecto me ha permitido profundizar en el diseño de bases de datos relacionales y comprender mejor cómo las empresas gestionan y explotan la información mediante SQL.

Además de mejorar mis conocimientos técnicos, he podido trabajar con una estructura más cercana a un entorno profesional, aplicando buenas prácticas de organización, documentación y control de versiones mediante GitHub.

Próximos pasos

Como evolución futura del proyecto me gustaría incorporar:

• Gestión de inventario.
• Cuadros de mando y visualización de datos.
• Integración con herramientas de Business Intelligence.
• Modelos de análisis y predicción mediante Inteligencia Artificial.

La mejor forma de aprender tecnología sigue siendo construir proyectos reales, equivocarse, mejorar y seguir iterando.

MariaAngelesCiobanu / online-store-sql-project

sql modular

Online Store SQL Project

Overview

This project was developed using PostgreSQL and DBeaver as part of an advanced SQL database exercise.

The objective is to demonstrate the implementation of database concepts including:

• Database design
• Table creation
• Data insertion
• SQL queries
• Filtering conditions
• Joins
• Aggregations
• Views
• Triggers
• Functions
• Common Table Expressions (CTE)
• Subqueries
• KPI and business metrics

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Technologies Used

• PostgreSQL
• DBeaver
• SQL

---

Database Structure

The project simulates an online store management system.

Main Tables

Table	Description
customers	Customer information
categories	Product categories
products	Available products
customer_orders	Customer orders
order_details	Products included in each order
payments	Payment records
audit_log	Audit information generated by triggers

---

Features Implemented

Table Creation

The database includes relational tables with:

• Primary Keys
• Foreign Keys
• Constraints

Data Management

Sample data is inserted to simulate real business operations.

SQL Queries

Different query types are implemented:

• Basic SELECT statements
• Conditional filtering
• Pattern matching
• Range filtering

Examples:

SELECT *
FROM products
WHERE

…

View on GitHub

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