{"id":1308,"date":"2025-12-17T20:07:58","date_gmt":"2025-12-17T17:07:58","guid":{"rendered":"http:\/\/api-sport.pro\/?p=1308"},"modified":"2025-12-17T20:07:58","modified_gmt":"2025-12-17T17:07:58","slug":"como-almacenar-estadisticas-deportivas-en-una-base-de-datos-mysql-o-postgresql-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/api-sport.pro\/es\/como-almacenar-estadisticas-deportivas-en-una-base-de-datos-mysql-o-postgresql-2\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo almacenar estad\u00edsticas deportivas en una base de datos: MySQL o PostgreSQL?"},"content":{"rendered":"<div class=\"table-of-contents\">\n<div class=\"table-of-contents-title\">Contenidos<\/div>\n<ul class=\"table-of-contents-ul\">\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-1\">1. Qu\u00e9 base de datos elegir para estad\u00edsticas deportivas: MySQL o PostgreSQL<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-2\">2. Requisitos para una base de datos que almacene estad\u00edsticas deportivas y resultados en vivo<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-3\">3. Estructura de la base de datos para eventos deportivos: equipos, partidos, jugadores, estad\u00edsticas<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-4\">4. C\u00f3mo recuperar datos de la API de eventos deportivos y almacenarlos en MySQL<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-5\">5. C\u00f3mo recuperar datos de la API de eventos deportivos y almacenarlos en PostgreSQL<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-6\">6. Optimizaci\u00f3n de consultas e \u00edndices para an\u00e1lisis de estad\u00edsticas deportivas en MySQL y PostgreSQL<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-1\">1. Qu\u00e9 base de datos elegir para estad\u00edsticas deportivas: MySQL o PostgreSQL<\/h2>\n<p>7. Almacenar estad\u00edsticas deportivas difiere de los datos comerciales regulares. Aqu\u00ed, el volumen de informaci\u00f3n hist\u00f3rica sobre temporadas y torneos crece simult\u00e1neamente, mientras que las actualizaciones de eventos en vivo, cuotas y alineaciones ocurren constantemente. Cualquier sistema que reciba datos a trav\u00e9s de la API de eventos deportivos debe soportar escritura intensiva, consultas anal\u00edticas r\u00e1pidas y cambios frecuentes en la estructura de datos. Por lo tanto, la elecci\u00f3n entre MySQL y PostgreSQL es particularmente relevante para los desarrolladores de proyectos deportivos, plataformas de apuestas y servicios de medios.<\/p>\n<p>8. MySQL se elige tradicionalmente por su facilidad de administraci\u00f3n, amplio soporte en hosting y alta velocidad de operaciones OLTP t\u00edpicas: inserci\u00f3n, actualizaci\u00f3n, consultas simples basadas en \u00edndices. Esta es una buena opci\u00f3n para aplicaciones web donde la carga principal est\u00e1 relacionada con la recuperaci\u00f3n de partidos frescos y resultados en vivo de la API y la distribuci\u00f3n r\u00e1pida de estos datos a los usuarios. PostgreSQL ofrece m\u00e1s capacidades para an\u00e1lisis complejos: potentes funciones de ventana, CTE, trabajo con JSON, extensiones para geodatos y replicaci\u00f3n avanzada. Si est\u00e1s construyendo un sistema donde se necesitan calcular m\u00e9tricas complejas, modelos xG, pron\u00f3sticos e informes sobre los datos, PostgreSQL proporciona m\u00e1s flexibilidad. <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">por el API de eventos deportivos api-sport.ru<\/a> 9. En la pr\u00e1ctica, ambos SGBD manejan con \u00e9xito el almacenamiento de estad\u00edsticas deportivas con un dise\u00f1o de esquema adecuado. MySQL se elige m\u00e1s a menudo para servicios front-end de alta carga (feeds de partidos, l\u00edneas en vivo, widgets para sitios web), mientras que PostgreSQL se utiliza para m\u00f3dulos anal\u00edticos, informes internos y sistemas de precios din\u00e1micos para cuotas. La clave del \u00e9xito radica no solo en elegir el motor, sino tambi\u00e9n en c\u00f3mo lo integras con la fuente de datos externa. Al utilizar una API deportiva unificada que soporte f\u00fatbol, hockey, baloncesto, tenis, tenis de mesa, deportes electr\u00f3nicos y otras disciplinas, puedes construir un modelo de datos unificado y, si es necesario, usar tanto MySQL como PostgreSQL en paralelo para diferentes tareas.<\/p>\n<p>En la pr\u00e1ctica, ambos SGBD manejan con \u00e9xito el almacenamiento de estad\u00edsticas deportivas con un dise\u00f1o de esquema adecuado.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-2\">2. Requisitos para una base de datos que almacene estad\u00edsticas deportivas y resultados en vivo<\/h2>\n<p>La base de datos para estad\u00edsticas deportivas debe soportar el caracter\u00edstico \u00abpulso\u00bb de carga: per\u00edodos de calma entre rondas son reemplazados por picos agudos en los d\u00edas de partidos y especialmente durante las horas pico. Al integrarse con puntos finales como <code>\/v2\/{sportSlug}\/partidos<\/code> \u0438 <code>\/v2\/{sportSlug}\/matches\/{matchId}<\/code>, el sistema recibe un flujo de actualizaciones sobre estados de partidos, puntajes, eventos en vivo y estad\u00edsticas de partidos. Es importante no perder datos y no bloquear la lectura: los usuarios esperan que la p\u00e1gina del partido, el cup\u00f3n de apuestas o el panel anal\u00edtico se actualicen en fracciones de segundo.<\/p>\n<p>El segundo grupo de requisitos est\u00e1 relacionado con la rica estructura de datos. Adem\u00e1s de la informaci\u00f3n b\u00e1sica sobre partidos y equipos, es necesario almacenar alineaciones, jugadores, estad\u00edsticas detalladas por per\u00edodos, eventos en vivo, as\u00ed como datos de casas de apuestas del campo <code>oddsBase<\/code> con cuotas y la din\u00e1mica de sus cambios. Un buen esquema de base de datos deber\u00eda permitir respuestas r\u00e1pidas a preguntas: qu\u00e9 partidos est\u00e1n actualmente en curso, c\u00f3mo han cambiado las cuotas, qu\u00e9 acciones tom\u00f3 un jugador espec\u00edfico en el partido. Esto requiere \u00edndices bien pensados por fecha, estado, torneo, equipo y atributos clave de las cuotas.<\/p>\n<p>Finalmente, un sistema moderno de datos deportivos debe estar preparado para nuevas formas de entrega y procesamiento de informaci\u00f3n. Hoy, puedes construir la carga principalmente en solicitudes HTTP regulares a <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">api-sport.pro<\/a>, y pronto ser\u00e1 posible conectar canales WebSocket para la entrega instant\u00e1nea de eventos. Al mismo tiempo, se est\u00e1 desarrollando la direcci\u00f3n del an\u00e1lisis de IA, donde se construyen modelos de pron\u00f3sticos y recomendaciones personalizadas sobre datos en bruto. Esto significa que la base de datos no solo debe aceptar y proporcionar informaci\u00f3n r\u00e1pidamente, sino tambi\u00e9n escalar bien, soportar replicaci\u00f3n y, si es posible, separar la carga operativa de la anal\u00edtica pesada.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-3\">3. Estructura de la base de datos para eventos deportivos: equipos, partidos, jugadores, estad\u00edsticas<\/h2>\n<p>Para almacenar de manera efectiva los datos obtenidos de los puntos finales <code>\/v2\/deporte<\/code>, <code>\/v2\/{sportSlug}\/categor\u00edas<\/code>, <code>\/v2\/{sportSlug}\/partidos<\/code>, <code>\/v2\/{sportSlug}\/equipos<\/code> \u0438 <code>\/v2\/{sportSlug}\/jugadores<\/code>, es importante dise\u00f1ar un esquema claro y extensible. Generalmente se construye en torno a varias entidades clave: deportes, torneos y temporadas, equipos, jugadores, partidos, eventos en vivo y estad\u00edsticas agregadas. Tal estructura permite almacenar tanto una larga historia (temporadas de a\u00f1os anteriores) como datos detallados para cada partido hasta tiros o tarjetas individuales.<\/p>\n<p>El conjunto b\u00e1sico de tablas puede verse as\u00ed: <strong>deportes<\/strong> (tipos de deportes), <strong>categor\u00edas<\/strong> (pa\u00edses\/regiones), <strong>torneos<\/strong>, <strong>temporadas<\/strong>, <strong>equipos<\/strong>, <strong>jugadores<\/strong>, <strong>partidos<\/strong>, <strong>eventos_de_partidos<\/strong>, <strong>estad\u00edsticas_de_partidos<\/strong>, <strong>cuotas_de_partidos<\/strong>. Al mismo tiempo, no es necesario desglosar absolutamente todos los par\u00e1metros en columnas separadas. Algunos datos estructurados complejos de los campos <code>eventosEnVivo<\/code>, <code>estad\u00edsticasDelPartido<\/code> \u0438 <code>oddsBase<\/code> se almacenan de manera conveniente en campos JSON, mientras que los atributos m\u00e1s demandados para filtrar (id del torneo, estado, fecha, puntaje actual, mercado de cuotas clave) deben colocarse en \u00edndices separados.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de un esquema simplificado (para PostgreSQL) que refleja la relaci\u00f3n entre torneos, equipos y partidos con datos en vivo:<\/p>\n<pre class=\"brush: sql; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nCREATE TABLE sports (\n  id          INTEGER PRIMARY KEY,\n  slug        TEXT NOT NULL,\n  name        TEXT NOT NULL\n);\nCREATE TABLE teams (\n  id          BIGINT PRIMARY KEY,\n  sport_id    INTEGER NOT NULL REFERENCES sports(id),\n  name        TEXT NOT NULL,\n  country     TEXT,\n  image_url   TEXT\n);\nCREATE TABLE matches (\n  id                 BIGINT PRIMARY KEY,\n  sport_id           INTEGER NOT NULL REFERENCES sports(id),\n  tournament_id      BIGINT,\n  category_id        BIGINT,\n  season_id          BIGINT,\n  home_team_id       BIGINT REFERENCES teams(id),\n  away_team_id       BIGINT REFERENCES teams(id),\n  status             TEXT NOT NULL,\n  date_event         DATE,\n  start_timestamp    BIGINT,\n  current_minute     INTEGER,\n  home_score         INTEGER,\n  away_score         INTEGER,\n  live_events_json   JSON,\n  statistics_json    JSON,\n  odds_json          JSON\n);\n<\/pre>\n<p>En MySQL, la estructura ser\u00e1 similar, teniendo en cuenta las diferencias en tipos y auto-incremento. Lo principal es que el modelo de datos refleja directamente la estructura de la respuesta de la API: esto facilita la escritura de importadores, mantener la compatibilidad hacia atr\u00e1s durante las actualizaciones de versi\u00f3n de la API y agregar nuevos deportes sin cambiar la arquitectura.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-4\">4. C\u00f3mo recuperar datos de la API de eventos deportivos y almacenarlos en MySQL<\/h2>\n<p>La integraci\u00f3n de MySQL con la API de eventos deportivos se basa en un pipeline claro: obtener datos frescos, transformarlos al formato de su esquema y guardarlos teniendo en cuenta las actualizaciones. Primero, se registra y se obtiene una clave de acceso en <a href=\"https:\/\/app.api-sport.ru\">su cuenta personal para obtener la clave de API<\/a>. Luego, su backend llama peri\u00f3dicamente (cron, colas, tareas en segundo plano) a los endpoints necesarios, por ejemplo <code>\/v2\/f\u00fatbol\/partidos<\/code> con par\u00e1metros para fecha, estado o torneo. La respuesta de la API contiene un array de partidos y entidades relacionadas, que usted distribuye en tablas de MySQL.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de un script simple en Python que recupera los partidos de hoy y los guarda en una tabla <code>partidos<\/code> utilizando MySQL (c\u00f3digo simplificado, sin procesar todos los campos):<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nimport mysql.connector\nfrom datetime import date\nAPI_KEY = '\u0412\u0410\u0428_API_\u041a\u041b\u042e\u0427'\nSPORT = 'football'\ncnx = mysql.connector.connect(\n    host='localhost', user='user', password='pass', database='sportsdb'\n)\ncur = cnx.cursor()\nurl = f'https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/{SPORT}\/matches'\nparams = {'date': date.today().isoformat()}\nheaders = {'Authorization': API_KEY}\nresp = requests.get(url, params=params, headers=headers)\nresp.raise_for_status()\ndata = resp.json()\nfor m in data&#x5B;'matches']:\n    sql = '''\n      INSERT INTO matches\n        (id, sport_id, tournament_id, category_id, season_id,\n         home_team_id, away_team_id, status, date_event, start_timestamp,\n         home_score, away_score)\n      VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)\n      ON DUPLICATE KEY UPDATE\n        status = VALUES(status),\n        home_score = VALUES(home_score),\n        away_score = VALUES(away_score)\n    '''\n    cur.execute(sql, (\n        m&#x5B;'id'], m&#x5B;'tournament']&#x5B;'sportId'], m&#x5B;'tournament']&#x5B;'id'],\n        m&#x5B;'category']&#x5B;'id'], m&#x5B;'season']&#x5B;'id'],\n        m&#x5B;'homeTeam']&#x5B;'id'], m&#x5B;'awayTeam']&#x5B;'id'], m&#x5B;'status'],\n        m&#x5B;'dateEvent'], m&#x5B;'startTimestamp'],\n        m&#x5B;'homeScore']&#x5B;'current'], m&#x5B;'awayScore']&#x5B;'current']\n    ))\ncnx.commit()\ncur.close()\ncnx.close()\n<\/pre>\n<p>En un sistema de producci\u00f3n, este enfoque se expande: se asignan procesos separados para cargar datos de referencia (deportes, torneos, equipos, jugadores), se utiliza inserci\u00f3n por lotes, se registran errores y se procesan liveEvents y oddsBase en tablas separadas. MySQL es muy adecuado para tal patr\u00f3n: procesa r\u00e1pidamente frecuentes <code>INSERTAR ... EN CLAVE DUPLICADA ACTUALIZAR<\/code>, admite replicaci\u00f3n de lectura y se escala f\u00e1cilmente de manera horizontal a trav\u00e9s de sharding por deportes, torneos o rangos de tiempo.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-5\">5. C\u00f3mo recuperar datos de la API de eventos deportivos y almacenarlos en PostgreSQL<\/h2>\n<p>Al trabajar con PostgreSQL, puedes usar la misma l\u00f3gica de integraci\u00f3n que para MySQL, pero adem\u00e1s aprovechar las capacidades de JSON y los constructos SQL avanzados. Esto es especialmente \u00fatil para almacenar campos estructurados <code>estad\u00edsticasDelPartido<\/code>, <code>eventosEnVivo<\/code> \u0438 <code>oddsBase<\/code>, que vienen en las respuestas de los endpoints. <code>\/v2\/{sportSlug}\/partidos<\/code> \u0438 <code>\/v2\/{sportSlug}\/matches\/{matchId}<\/code>. Puedes guardarlos en columnas JSON mientras construyes consultas por claves individuales sin migraciones de esquema complejas cuando cambia el formato de la API.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de c\u00f3digo Python utilizando el <code>psycopg2<\/code>, biblioteca, que recupera partidos en vivo y los guarda en PostgreSQL utilizando el constructo upsert <code>EN CONFLICTO.<\/code>:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nimport psycopg2\nimport json\nAPI_KEY = '\u0412\u0410\u0428_API_\u041a\u041b\u042e\u0427'\nSPORT = 'football'\nconn = psycopg2.connect('dbname=sportsdb user=user password=pass host=localhost')\ncur = conn.cursor()\nurl = f'https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/{SPORT}\/matches'\nparams = {'status': 'inprogress'}\nheaders = {'Authorization': API_KEY}\nresp = requests.get(url, params=params, headers=headers)\nresp.raise_for_status()\nobj = resp.json()\nfor m in obj&#x5B;'matches']:\n    sql = '''\n      INSERT INTO matches (\n        id, sport_id, tournament_id, category_id, season_id,\n        home_team_id, away_team_id, status, date_event, start_timestamp,\n        current_minute, home_score, away_score,\n        live_events_json, statistics_json, odds_json\n      ) VALUES (\n        %(id)s, %(sport_id)s, %(tournament_id)s, %(category_id)s, %(season_id)s,\n        %(home_team_id)s, %(away_team_id)s, %(status)s, %(date_event)s,\n        %(start_timestamp)s, %(current_minute)s,\n        %(home_score)s, %(away_score)s,\n        %(live_events)s, %(statistics)s, %(odds)s\n      )\n      ON CONFLICT (id) DO UPDATE SET\n        status = EXCLUDED.status,\n        current_minute = EXCLUDED.current_minute,\n        home_score = EXCLUDED.home_score,\n        away_score = EXCLUDED.away_score,\n        live_events_json = EXCLUDED.live_events_json,\n        statistics_json = EXCLUDED.statistics_json,\n        odds_json = EXCLUDED.odds_json\n    '''\n    params_sql = {\n        'id': m&#x5B;'id'],\n        'sport_id': m&#x5B;'tournament']&#x5B;'sportId'],\n        'tournament_id': m&#x5B;'tournament']&#x5B;'id'],\n        'category_id': m&#x5B;'category']&#x5B;'id'],\n        'season_id': m&#x5B;'season']&#x5B;'id'],\n        'home_team_id': m&#x5B;'homeTeam']&#x5B;'id'],\n        'away_team_id': m&#x5B;'awayTeam']&#x5B;'id'],\n        'status': m&#x5B;'status'],\n        'date_event': m&#x5B;'dateEvent'],\n        'start_timestamp': m&#x5B;'startTimestamp'],\n        'current_minute': m.get('currentMatchMinute'),\n        'home_score': m&#x5B;'homeScore']&#x5B;'current'],\n        'away_score': m&#x5B;'awayScore']&#x5B;'current'],\n        'live_events': json.dumps(m.get('liveEvents', &#x5B;])),\n        'statistics': json.dumps(m.get('matchStatistics', &#x5B;])),\n        'odds': json.dumps(m.get('oddsBase', &#x5B;])),\n    }\n    cur.execute(sql, params_sql)\nconn.commit()\ncur.close()\nconn.close()\n<\/pre>\n<p>Este enfoque permite lanzar r\u00e1pidamente nuevos proyectos basados en datos, <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">api-sport.pro<\/a>, y luego escalar gradualmente la anal\u00edtica. Puedes agregar vistas materializadas para informes complejos sobre cuotas, usar funciones de ventana para calcular rachas de equipos y, en el futuro, conectar un canal de API WebSocket para el registro instant\u00e1neo de eventos sin sondear innecesariamente los endpoints HTTP. PostgreSQL es adecuado para el papel de una \u00fanica \u00abfuente de verdad\u00bb para datos deportivos, sobre la cual se construyen tanto interfaces de usuario como subsistemas de pron\u00f3stico de IA.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-6\">6. Optimizaci\u00f3n de consultas e \u00edndices para an\u00e1lisis de estad\u00edsticas deportivas en MySQL y PostgreSQL<\/h2>\n<p>Una vez que se implementa la integraci\u00f3n b\u00e1sica con la API de eventos deportivos, la optimizaci\u00f3n de consultas pasa a primer plano. Los escenarios t\u00edpicos en proyectos deportivos y de apuestas incluyen consultar partidos por fecha y estado, recuperar el historial de juegos de un equipo, analizar la din\u00e1mica de cuotas a trav\u00e9s de mercados y construir estad\u00edsticas comparativas por temporadas. Para todo esto, es importante tener los \u00edndices correctos y una estructura de consulta bien pensada tanto en MySQL como en PostgreSQL.<\/p>\n<p>El conjunto m\u00ednimo de \u00edndices para la tabla <code>partidos<\/code> generalmente incluye \u00edndices compuestos por tipo de deporte y fecha, por estado del partido, por torneo, as\u00ed como por equipos. Esto permite construir r\u00e1pidamente feeds de partidos en vivo y p\u00e1ginas de torneos. En MySQL, puedes usar \u00edndices cubrientes para las consultas de frontend m\u00e1s frecuentes, y para PostgreSQL, adem\u00e1s utilizar \u00edndices GIN en campos JSON si filtras activamente por claves dentro de <code>statistics_json<\/code> or <code>odds_json<\/code>. A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de \u00edndices simples aplicables en ambos SGBD:<\/p>\n<pre class=\"brush: sql; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\n-- \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043c\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439 \u043f\u043e \u0432\u0438\u0434\u0443 \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u0438 \u0434\u0430\u0442\u0435\nCREATE INDEX idx_matches_sport_date\n  ON matches (sport_id, date_event);\n-- \u043b\u0435\u043d\u0442\u0430 live\u2011\u0438\u0433\u0440\nCREATE INDEX idx_matches_status_start\n  ON matches (status, start_timestamp);\n-- \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043c\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b\nCREATE INDEX idx_matches_team\n  ON matches (home_team_id, away_team_id);\n<\/pre>\n<p>Para la anal\u00edtica de cuotas y estad\u00edsticas, es \u00fatil extraer agregados en tablas separadas o vistas materializadas. Por ejemplo, puedes calcular las cuotas m\u00ednimas, m\u00e1ximas y promedio para el mercado desde el campo cada pocos minutos <code>oddsBase<\/code>, as\u00ed como m\u00e9tricas clave de matchStatistics, y luego almacenar el resultado en una tabla agregada con \u00edndices separados. Esto descargar\u00e1 la tabla principal de partidos y acelerar\u00e1 los informes. En PostgreSQL, tales vistas se pueden actualizar c\u00f3modamente en un horario, mientras que en MySQL, se pueden usar tablas din\u00e1micas preparadas. En cualquier caso, la optimizaci\u00f3n comienza con el an\u00e1lisis de consultas reales (EXPLAIN, pg_stat_statements, registro de consultas lentas) y alineando estrechamente el esquema con c\u00f3mo realmente usas los datos obtenidos a trav\u00e9s de la API de eventos deportivos y cuotas de apuestas.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Content What database to choose for sports statistics: MySQL or PostgreSQL Requirements for a database to store sports statistics and live results Structure of the database for sports events: teams, matches, players, statistics How to get data from the sports events API and store it in MySQL How to get data from the sports events API and store it in PostgreSQL [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1307,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","faq":"[{\"question\":\"\u0427\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438: MySQL \u0438\u043b\u0438 PostgreSQL?\",\"answer\":\"\u041e\u0431\u0435 \u0421\u0423\u0411\u0414 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435. 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