Consulta por ejemplo (QBE) es un lenguaje de consulta de bases de datos para bases de datos relacionales. Es el primer lenguaje de consulta gráfico, que utiliza tablas visuales donde el usuario introduce comandos, elementos de ejemplo y condiciones. La motivación detrás de QBE es que un analizador pueda convertir las acciones del usuario en declaraciones expresadas en un lenguaje de manipulación de bases de datos, como SQL. Entre bastidores, es esta declaración la que realmente se ejecuta. Un front-end suficientemente completo puede minimizar la carga para el usuario de recordar los detalles más finos de SQL, y es más fácil y productivo para los usuarios finales (e incluso programadores) seleccionar tablas y columnas seleccionándolas en lugar de escribir sus nombres.
QBE representa un trabajo pionero en el desarrollo por usuarios finales, citado con frecuencia en artículos de investigación como un ejemplo temprano de este tema. El término también se refiere a una técnica general influenciada por el trabajo de Zloof mediante la cual solo se utilizan elementos con valores de búsqueda para "filtrar" los resultados. Proporciona una manera para que un usuario de software realice consultas sin tener que conocer un lenguaje de consulta (como SQL). El software puede generar automáticamente las consultas para el usuario (generalmente entre bastidores).
Historia
Consulta por ejemplo fue ideado por Moshé M. Zloof en IBM Research a mediados de la década de 1970, en paralelo al desarrollo de SQL, e influenciado por el trabajo sobre bases de datos relacionales de Edgar Codd. Originalmente limitado solo al propósito de recuperar datos, QBE se extendió posteriormente para permitir otras operaciones, como inserciones, eliminaciones y actualizaciones, así como la creación de tablas temporales.
Actualmente, QBE está soportado en varios front-ends de bases de datos relacionales, notablemente Microsoft Access, que implementa "Visual Query by Example", así como Microsoft SQL Server Enterprise Manager. También se implementa en varias bases de datos orientadas a objetos (por ejemplo, en db4o). QBE se basa en el formalismo lógico llamado consulta tableau, aunque QBE añade algunas extensiones a este, de manera similar a como SQL se basa en el álgebra relacional.
Ejemplo
Se proporciona un ejemplo utilizando la base de datos de Proveedores y Piezas para ilustrar cómo funciona QBE. Un usuario rellenaría una tabla visual con valores de ejemplo y condiciones para recuperar filas coincidentes.
Como técnica general
Las versiones más avanzadas de QBE tienen otras opciones de operadores de comparación, a menudo a través de un menú desplegable, como "Contiene", "No contiene", "Comienza con", "Mayor que", etc. Otro enfoque para las comparaciones de texto es permitir uno o más caracteres comodín. Por ejemplo, si un asterisco se designa como carácter comodín en un sistema particular, entonces buscar apellidos usando "Rob*" devolvería (coincidiría con) apellidos como "Rob", "Robert", "Robertson", "Roberto", etc.
En SQL estándar, el signo de porcentaje funciona como un comodín en una cláusula LIKE. En este caso, el software de procesamiento de formularios de consulta por ejemplo traduciría el asterisco a un signo de porcentaje. (Un asterisco es una convención de comodín más común fuera de SQL, por lo que aquí el formulario está intentando ser más fácil de usar).
El software de consulta por ejemplo debe tener cuidado de evitar la inyección SQL. De lo contrario, usuarios malintencionados podrían penetrar más en la base de datos de lo que pretendían los creadores de los formularios de consulta.
En recuperación de información
En el contexto de la recuperación de información, QBE tiene un significado algo diferente. El usuario puede enviar un documento, o varios documentos, y solicitar que se recuperen documentos "similares" de una base de datos documental (ver búsqueda por múltiples ejemplos). La búsqueda por similitud se basa en comparar vectores de documentos (ver Modelo de espacio vectorial). Este enfoque ha influenciado los sistemas modernos de inteligencia artificial, particularmente en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, donde la recuperación basada en similitud es común.
Legado e influencia
El enfoque gráfico de QBE influenció muchos front-ends de bases de datos y herramientas de desarrollo para usuarios finales. Sus principios se ven en los constructores de consultas visuales modernos y en el diseño de interfaces fáciles de usar para sistemas complejos. El concepto de usar un ejemplo como consulta tiene paralelismos en IA generativa y grandes modelos de lenguaje, donde las indicaciones o ejemplos guían la generación de salidas. El trabajo en Xerox PARC y MIT CSAIL sobre interacción humano-computadora se basó en ideas similares de hacer la tecnología accesible para no especialistas.
Véase también
- CRUD
- Microsoft Query by Example
- GraphQL, un QBE para front-ends JSON
- QBIC