proyecto-sql-server

📚 Proyecto - Base de Datos: Plataforma tipo Udemy

📌 Descripción

Este proyecto consiste en el diseño y desarrollo de una base de datos relacional para una plataforma de cursos tipo Udemy.

Abarca desde la conceptualización del modelo de datos hasta la codificación en SQL Server: definición de entidades, relaciones, restricciones y lógica de negocio.

La base de datos permite gestionar cursos, instructores y estudiantes, así como funcionalidades clave como inscripciones, progreso de aprendizaje, calificaciones y organización del contenido educativo.

👥 Equipo

  

• Jenny Vaque – Análisis y diseño del diagrama, responsable del script DDL y de los ejercicios del 1 al 5.
• Edison Salinas – Análisis y diseño del diagrama, responsable del script DML y de los ejercicios del 6 al 10.

🎯 Objetivos

• Diseñar una base de datos desde cero.
• Identificar entidades, atributos y relaciones.
• Aplicar constraints y reglas de negocio.
• Construir consultas SQL que respondan a escenarios reales.

🧠 Contexto del Negocio

• Cursos online con secciones y lecciones.
• Inscripciones gratuitas o pagadas.
• Seguimiento de progreso y calificaciones.
• Listas de deseos y categorías de cursos.

🔗 Diagrama de Entidades

Note

Se muestra la representación visual de la base de datos, permitiendo identificar claramente las entidades, sus atributos y anotaciones claves. Ver Diagrama en Excalidraw

👥 Actores

Actor	Función
Estudiante	Se inscribe, ve contenido, deja reseñas y calificaciones, sigue su progreso.
Instructor	Crea cursos, administra contenido, puede colaborar en varios cursos.
Curso	Contiene secciones y lecciones, tiene precio, categoría, idioma y nivel de dificultad.

⚙️ Funcionalidades

• Cursos con múltiples instructores.
• Jerarquía: Curso → Sección → Lección.
• Registro de inscripción y precio pagado.
• Seguimiento del progreso por lección.
• Calificaciones y reseñas.
• Lista de deseos.
• Organización por categorías y subcategorías.

📏 Reglas de negocio

• Un estudiante no puede inscribirse dos veces en el mismo curso.
• Calificación: 1 a 5.
• Un estudiante solo puede calificar un curso una vez.
• Cada lección pertenece a una sección y cada sección a un curso.
• Orden de secciones y lecciones debe preservarse.
• Curso debe tener al menos un instructor.
• Progreso = lecciones completadas / total de lecciones.

📝 Consultas principales

1. Cursos con calificación promedio y total de reseñas.
2. Progreso de un estudiante en todos sus cursos inscritos.
3. Top 5 instructores por número de estudiantes inscritos.
4. Cursos inscritos pero no iniciados.
5. Ingresos totales por curso.
6. Lecciones de un curso con sección y duración.
7. Estudiantes que completaron 100% de un curso.
8. Cursos en lista de deseos sin comprar.
9. Duración total de cada curso.
10. Cursos por categoría con precio promedio.

💻 Scripts y datos

🗃 Script DDL

-- ========================================
-- TABLA: Categoria
-- ========================================
CREATE TABLE Categoria (
    CategoriaId UNIQUEIDENTIFIER PRIMARY KEY DEFAULT NEWID(),
    Nombre NVARCHAR(100) NOT NULL,
    CategoriaPadreId UNIQUEIDENTIFIER NULL, -- FK a sí misma para subcategorías (autoreferencia)
    CONSTRAINT FK_Categoria_Padre FOREIGN KEY (CategoriaPadreId) REFERENCES Categoria(CategoriaId)
);
GO
-- ========================================
-- TABLA: Instructores
-- ========================================
CREATE TABLE Instructores (
    InstructorId UNIQUEIDENTIFIER PRIMARY KEY DEFAULT NEWID(),
    Nombre NVARCHAR(100) NOT NULL,
    Email NVARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
    FechaRegistro DATETIME2 NOT NULL DEFAULT SYSUTCDATETIME()
);
GO
...

Note

Se define la estructura completa de la base de datos, incluyendo tablas, relaciones, claves primarias y foráneas, así como restricciones que garantizan la integridad y consistencia de los datos. Ver Script DDL

🥫 Script DML

-- ========================================
-- INSERT: Categorías con autoreferencia
-- ========================================
DECLARE 
    @CatProgramacion UNIQUEIDENTIFIER = NEWID(),
    @CatWeb UNIQUEIDENTIFIER = NEWID(),
    @CatBD UNIQUEIDENTIFIER = NEWID(),
    @CatSeguridad UNIQUEIDENTIFIER = NEWID(),
    @CatIA UNIQUEIDENTIFIER = NEWID(),
    @CatFrontend UNIQUEIDENTIFIER = NEWID(),
    @CatBackend UNIQUEIDENTIFIER = NEWID();

INSERT INTO Categoria (CategoriaId, Nombre, CategoriaPadreId)
VALUES
    (@CatProgramacion, 'Programación', NULL),
    (@CatWeb, 'Desarrollo Web', @CatProgramacion),
    (@CatBD, 'Bases de Datos', @CatProgramacion),
    (@CatSeguridad, 'Seguridad Informática', @CatProgramacion),
    (@CatIA, 'Inteligencia Artificial', @CatProgramacion),
    (@CatFrontend, 'Frontend', @CatWeb),
    (@CatBackend, 'Backend', @CatWeb);
...

Note

Se insertan datos de prueba representativos del negocio, permitiendo simular escenarios reales y validar el correcto funcionamiento de la base de datos y sus relaciones. Ver Script DML

🔍 Script de Consultas

-- ========================================
-- 1. Cursos con su calificación promedio y número de reseñas
-- ========================================
SELECT 
    c.Titulo, 
    ROUND(AVG(CAST(r.Calificacion AS FLOAT)), 2) AS PromedioCalificacion,
    COUNT(r.EstudianteId) AS TotalResenas
FROM Cursos c
LEFT JOIN Resenas r ON c.CursoId = r.CursoId
GROUP BY c.Titulo
ORDER BY PromedioCalificacion DESC;
GO
...

Note

Se desarrollan consultas para poner a prueba diferentes operaciones y relaciones entre tablas. Ver Script de consultas.