📊 Blog Database System (PostgreSQL)

This project involves the design and implementation of a relational database named blog_db, created to manage a blog platform. It includes the architecture for users, posts, and a "likes" interaction system.

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🌐 Deployment

📄 Entity-Relationship Diagram (ERD): Application schema developed with dbdiagram.io

🔗 https://dbdiagram.io/d/68f58d0b2e68d21b413a138a

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🏗️ Data Architecture

The design is based on a relational model that ensures referential integrity through the strategic use of Primary Keys (PK) and Foreign Keys (FK).

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🎯 Project Objectives

This project was designed to:

• Structure a Content Management System (Blog) through entity modeling and relationship mapping.
• Configure a database schema that guarantees data consistency via Primary and Foreign Keys.
• Execute Create, Read, and Update (CRUD) operations to simulate real-world web application activity.
• Resolve business requirements using advanced queries to consolidate data from multiple tables.

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🧠 Key Skills Reinforced

• Relational Architecture Design.
• Implementation of Referential Integrity.
• Data Life Cycle Management (CRUD).
• Information Analysis and Consolidation.
• Data Modeling (ERD): Ability to translate logical requirements into technical diagrams using tools like dbDiagram.
• SQL Mastery (PostgreSQL): Writing DDL (Data Definition Language) scripts for schema creation and DML (Data Manipulation Language) for data manipulation.
• Relationship Logic: Implementing 1:N (one user has many posts) and N:M (many users like many posts) relationships via junction tables.
• Multi-table Queries (JOINs): Mastery of the INNER JOIN clause to extract related information, a fundamental skill for data analysis.
• Constraint Control: Application of appropriate data types (SERIAL, TEXT, VARCHAR) and reference management to prevent orphaned data.

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📌 System Functionality

• User Management: Registration and storage of author profiles with unique identifiers and email addresses.
• Content Publishing: A system allowing users to create detailed articles, automatically linking them to their author identity.
• Interaction System (Likes): "Like" functionality that records the exact interaction between a user and a specific post.
• Authorship Reporting: Generation of views that combine post content with full original author data.
• Engagement Reporting: Queries capable of listing users who have interacted with specific content, allowing for post popularity tracking.

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📁 Tables, Content, and Database Entities

Users: Stores author and reader information.

| 🔑 id | first_name | last_name | email                |
|-------|------------|-----------|----------------------|
| 1     | Pancha     | Cuevas    | panchita@example.com |

Posts: Contains publications linked to a unique author (1:N Relationship).

| 🔑 id | 🗝️ user_id | title            | text                |
|--------|------------|------------------|----------------------|
| 1      | 1          | Learning psql    | Postgres is a relational database engine, widely used with nodejs. |

Likes: Junction table managing the relationship between users and posts (N:M Relationship).

| 🔑 id | user_id | post_id |
|--------|---------|---------|
| 1      | 1       | 18      |

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💻🚀 Tech Stack

Technology	Purpose
PostgreSQL 18	Database Engine
pgAdmin 4	Database Management Tool
dbdiagram.io	Database Modeling
SQL (DDL y DML)	Database Language

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🗂️ Project Structure

📁 S01E01-BLOG_DATABASE
    ├── S01E01-blog_db.sql  

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🛠️ Implementation & Key Queries

The blog_database.sql file contains the full script to replicate the environment. Below are the specific data analysis queries requested:

1. Post-Author Relationship

To track which user wrote each article, an INNER JOIN was implemented:

select * from posts
join users
on posts.user_id = users.id;

2. Interaction Analysis (Likes)

To identify which users interacted with specific posts, a triple JOIN was performed connecting the junction table:

select * from users
join likes
on users.id = likes.user_id
join posts
on likes.post_id = posts.id;

⚙️ Installation & Setup

1. Clone this repository:

git clone https://github.com/Clic-stack/BLOG_DATABASE.git

2. Create a database in your PostgreSQL client:

CREATE DATABASE blog_db;

3. Execute or import the blog_database.sql file to generate the tables and sample data.

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🎨Author

Developed by Clio Salgado with the goal of creating a robust "blog_db" system for professional blog management.

🔽 Versión en Español 🔽

📊 Sistema de Base de Datos para un Blog con PostgreSQL

Este proyecto consiste en el diseño e implementación de una base de datos relacional denominada blog_db, diseñada para gestionar un sistema de blogs. Incluye la arquitectura de usuarios, publicaciones y un sistema de interacciones mediante "likes".

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🌐 Despliegue

📄 Diagrama de Entidad-Relación (ERD): Esquema de la aplicación desarrollado con dbdiagram.io

🔗 https://dbdiagram.io/d/68f58d0b2e68d21b413a138a

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🏗️ Arquitectura de Datos

El diseño se basa en un modelo relacional que garantiza la integridad referencial mediante el uso de llaves primarias (PK) y llaves foráneas (FK).

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🎯 Objetivos del Proyecto

Este proyecto fue diseñado para:

• Estructurar un sistema de gestión de contenidos (Blog) mediante el modelado de entidades y sus relaciones.
• Configurar un esquema de base de datos que garantice la consistencia de los datos mediante el uso correcto de llaves primarias (Primary Keys) y foráneas (Foreign Keys).
• Ejecutar operaciones de creación, lectura y actualización de registros para simular la actividad real de una plataforma web.
• Resolver requerimientos de negocio mediante consultas avanzadas que unifiquen datos de múltiples tablas.

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🧠 Habilidades Clave Reforzadas

• Diseño de Arquitectura Relacional.
• Implementación de Integridad Referencial.
• Gestión del Ciclo de Vida de los Datos (CRUD).
• Análisis y Consolidación de Información.
• Modelado de Datos (ERD): Capacidad para traducir requerimientos lógicos en diagramas técnicos utilizando herramientas de diseño como dbDiagram.
• Dominio de SQL (PostgreSQL): Escritura de scripts DDL (Data Definition Language) para la creación de esquemas y DML (Data Manipulation Language) para la manipulación de datos.
• Lógica de Relaciones: Implementación de relaciones 1:N (un usuario tiene muchos posts) y N:M (muchos usuarios dan likes a muchos posts) a través de tablas pivote.
• Consultas Multitabla (JOINs): Dominio de la cláusula INNER JOIN para extraer información relacionada, una habilidad fundamental para el análisis de datos.
• Control de Restricciones: Aplicación de tipos de datos adecuados (como SERIAL, TEXT, VARCHAR) y manejo de referencias para prevenir datos huérfanos.

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📌 Funcionalidades del Sistema

• Gestión de Usuarios: Registro y almacenamiento de perfiles de autor con identificadores únicos y correos electrónicos.
• Publicación de Contenidos: Sistema que permite a los usuarios crear artículos detallados, vinculándolos automáticamente con su identidad de autor.
• Sistema de Interacciones (Likes): Funcionalidad de "Me gusta" que registra la interacción exacta entre un usuario y una publicación específica.
• Reportes de Autoría: Generación de vistas que combinan el contenido de los posts con los datos completos del autor original.
• Reportes de Engagement: Consultas capaces de listar quiénes son los usuarios que han interactuado con contenidos específicos, permitiendo rastrear la popularidad de las publicaciones.

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📁 Tablas, Contenido y Entidades de la Base de Datos

Users: Almacena la información de los autores y lectores.

| 🔑 id | first_name | last_name | email                |
|--------|------------|-----------|----------------------|
| 1      | Pancha     | Cuevas    | panchita@example.com |

Posts: Contiene las publicaciones vinculadas a un autor único (Relación 1:N).

| 🔑 id | 🗝️ user_id | title            | text                |
|--------|------------|------------------|----------------------|
| 1      | 1          | Aprendiendo psql | Postgres es un motor de base de datos relacional, bastante utilizado al hacer aplicaciones con nodejs. |

Likes: Tabla pivote que gestiona la relación entre usuarios y publicaciones (Relación N:M).

| 🔑 id | user_id | post_id |
|--------|---------|---------|
| 1      | 1       | 18      |

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💻🚀 Tecnologías usadas

Tecnología	Propóito
PostgreSQL 18	Motor de Basess de Datos
pgAdmin 4	Gestor de Bases de Datos
dbdiagram.io	Modelado de Bases de Datos
SQL (DDL y DML)	Lenguaje de Bases de Datos

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🗂️ Estructura del proyecto

📁 S01E01-BLOG_DATABASE
    ├── S01E01-blog_db.sql  

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🛠️ Implementación y Consultas Clave

El archivo blog_database.sql contiene el script completo para replicar el entorno. A continuación, se detallan las consultas de análisis de datos solicitadas:

1. Relación Post-Autor

Para obtener la trazabilidad de qué usuario escribió cada artículo, se implementó un INNER JOIN:

select * from posts
join users
on posts.user_id = users.id;

2. Análisis de Interacciones (Likes)

Para identificar qué usuarios interactuaron con qué publicaciones, se realizó un triple JOIN conectando la tabla pivote:

select * from users
join likes
on users.id = likes.user_id
join posts
on likes.post_id = posts.id;

⚙️ Instalación y Configuración

1. Clona este repositorio:

git clone https://github.com/Clic-stack/BLOG_DATABASE.git

2. Crea una base de datos en tu cliente de PostgreSQL:

CREATE DATABASE blog_db;

3. Ejecuta o importa el archivo blog_database.sql para generar las tablas y los datos de prueba.

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🎨Autor

Desarrollado por Clio Salgado con el objetivo de crear una base de datos “blog_db” para gestionar un Blog.