• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

HeidiSQL: administrador de base de datos

diciembre 20, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Web del proyecto HeidiSQL

Recientemente me he encontrado con la necesidad de utilizar un administrador de base de datos en Windows. Pero ese no era el principal problema, ya que existen muy buenas soluciones y conocidas herramientas para ello, sino el hecho de no poder instalar ninguna aplicación en el ordenador de destino. Por lo que me he visto obligado a buscar una solución portable. En esto que encontré HeidiSQL, una excelente solución con versión portable o instalable.

HeidiSQL

HeidiSQL es un administrador de bases de datos de código abierto para Windows. Puede conectarse a una amplia variedad de servidores de bases de datos como MySQL, MarinaDB, Microsoft SQL Server y PostgreSQL. Un proyecto que inicialmente nació como un Front para MySQL, pero que en la actualidad puede trabajar con muchas más motores de bases de datos.

Instalación de HeidiSQL

Como se ha comentado anteriormente no es necesario instalar HeidiSQL, ya que existe una versión portable. Pero en caso de que sea necesario también se puede descargar una versión para instalar. En ambos casos es necesario ir a la página web del proyecto y seleccionar en el menú Download la versión que se desea descargar.

Web del proyecto HeidiSQL
Web del proyecto HeidiSQL

Si se ha seleccionado la versión instalable, el proceso es el estándar en Windows. Mediante el típico asistente de instalación se seleccionan las opciones de configuración y se procede a la instalación. Una vez instalada se puede ejecutar como cualquier otro programa de Windows.

Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane

En el caso de descargar la versión portable, solamente se tiene que descomprimir el archivo zip en una carpeta y pulsar sobre el programa HeidiSQL.

Carpeta con la versión portable de HeidiSQL
Carpeta con la versión portable de HeidiSQL

Publicidad


Configuración de la conexión

Una vez iniciado el programa aparecerá un asistente para seleccionar la conexión a la base de datos. En este solamente se tiene que seleccionar el motor de base de datos con el que se desea trabajar e indicar los datos de conexión.

Configuración de HeidiSQL
Configuración de HeidiSQL

Aunque se utilice la versión portátil las opciones de configuración se guardan en un archivo de configuración, por lo que no es necesario volver al introducir los datos cada vez que se use la aplicación.

HeidiSQL

Una vez conectado a la base de datos se puede ver una ventana como la siguiente.

Ventana de HeidiSQL
Ventana de HeidiSQL

En la parte derecha de la venta se encuentra el listado de bases de datos con las tablas. A la derecha se puede ver un área de trabajo en el que escribir consultas SQL junto a los resultados. En la parte baja se puede ver el log de las acciones realizadas en la base de datos.

Como se puede apreciar en la captura de pantalla, HeidiSQL se encuentra disponible en español además de otros 22 idiomas. Lo que puede suponer una ventaja para algunos usuarios.

Conclusiones

HeidiSQL es una excelente alternativa a otros programas más populares para administrar bases de datos. Con una importante ventaja, no requiere instalación y por eso se puede llevar en disco duro USB para trabajar en una máquina en la que no se tiene permisos de instalación.

¿Conocéis otros programas para administrar bases de datos portables? Si habéis probado HeidiSQL, ¿qué os parece? Podéis dejar vuestras opiniones en los comentarios del blog.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 5 / 5. Votos emitidos: 2

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
  • Nuevo conversor de timestamp Unix en el laboratorio de Analytics Lane
  • Calculadora de Contrastes de Hipótesis: interpreta correctamente el p-valor y toma decisiones estadísticas con confianza
  • Calculadora de Tamaño del Efecto: la herramienta clave para entender cuánto importa realmente una diferencia
  • Simulador de DBSCAN: descubre cómo encontrar clusters reales (y ruido) sin fijar K
  • Conversor de Colores: convierte, compara y valida cualquier color en tiempo real
  • Analytics Lane lanza su Generador de UUIDs: identificadores únicos, seguros y listos para producción en segundos
  • 1200 publicaciones en Analytics Lane
  • Analytics Lane lanza su Conversor TIN ↔ TAE: la herramienta definitiva para entender el coste real de depósitos, préstamos e hipotecas

Publicado en: Herramientas Etiquetado como: Bases de datos, SQL, Windows

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Síndrome del objeto brillante en ciencia de datos: el error simétrico a los costes hundidos

mayo 21, 2026 Por Daniel Rodríguez

De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática

mayo 19, 2026 Por Daniel Rodríguez

Noticias

Analytics Lane lanza la versión 1.1 del laboratorio con nuevas suites de CLV y Scoring

mayo 18, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Codificación JSON Archivos JSON con Python: lectura y escritura publicado el julio 16, 2018 | en Python
  • De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática publicado el mayo 19, 2026 | en Ciencia de datos
  • Ignorar acentos al comparar cadenas de texto y diferencias entre mayúsculas o minúsculas publicado el febrero 12, 2020 | en Python
  • Comenzando con PyScript: Ejecutar Python en un navegador publicado el junio 10, 2022 | en Herramientas, Python
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto