SQL مقابل Python: الفرق بين SQL و Python

عندما نتحدث عن لغات البرمجة الرائدة في العالم ، فهي بعض لغات البرمجة التي يجب تعلمها والتي ستكون مطلوبة في المستقبل. يتم وضع SQL و Python في أعلى القائمة. كمبتدئ ، قد يكون من الصعب فهم الإيجابيات والسلبيات بنفسك. لذلك ، في هذه المقالة ، تناولنا جدل SQL مقابل Python لإرشادك بشكل أفضل.

منذ حوالي عقدين من الزمن ، كان لدى مهندسي البرمجيات خيارات محدودة عندما يتعلق الأمر بلغات البرمجة. كانت لغة الاستعلام الهيكلية أو SQL هي اللغة الأكثر طلبًا للحصول على رؤى سريعة للبيانات وجلب السجلات واستخلاص النتائج. بعد ذلك ، كانت البيانات موجودة في الغالب في قواعد البيانات العلائقية ، وأثبتت SQL أنها مورد ممتاز أثناء كتابة التقارير والتطبيقات.

اليوم ، تأتي البيانات في العديد من الأشكال والنماذج ، مثل النص العادي وملفات CSV على الويب والعديد من التنسيقات الأخرى. هذا هو المكان الذي تظهر فيه Python في الصورة ، حيث تفتخر بمجموعة كبيرة من المكتبات والأنظمة الأساسية المرتبطة بها. على مر السنين ، برزت كلغة برمجة مفضلة على نطاق واسع لاستكشاف البيانات السريعة والمتكررة. علاوة على ذلك ، تسمح مجموعة أدواتها المتنوعة للمطورين بإجراء التصور والتحليل الإحصائي وتحديد الأنماط في البيانات المتاحة. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن Python ، فراجع دوراتنا في علوم البيانات.

فوائد استخدام SQL و Python

سواء كانت لغة SQL أو Python ، تأتي كل لغة بمجموعة مزاياها الخاصة. تم تصميم SQL للاستعلام عن البيانات واستخراجها. تتضمن إحدى نقاط قوتها الرئيسية دمج البيانات من جداول متعددة داخل قاعدة بيانات. ومع ذلك ، لا يمكنك استخدام SQL حصريًا لإجراء عمليات معالجة وتحويلات على مستوى أعلى من البيانات مثل اختبارات الانحدار ، والسلاسل الزمنية ، وما إلى ذلك. مكتبة Python المتخصصة ، Pandas ، تسهل تحليل البيانات هذا. لذلك ، يمكنك استخدام SQL لجلب البيانات ومعالجة البيانات المنظمة باستخدام Python.

الآن وقد ناقشنا كيف يمكن لهذه اللغات أن تكمل بعضها البعض ، دعنا ننتقل إلى مسألة SQL مقابل Python .

يجب أن تقرأ: أسئلة مقابلة بايثون

الاختلافات بين SQL و Python

يتمثل الاختلاف الأساسي في أن SQL هي لغة استعلام تستخدم بشكل أساسي للوصول إلى البيانات واستخراجها ، في حين أن Python هي لغة برمجة للأغراض العامة تتيح التجريب باستخدام البيانات. إذن ، ما اللغة التي تفضل أن تتعلمها؟ دعونا نفكر في مثال لمقارنة تطبيقاتهم.

لنفترض أن لديك جدول قاعدة بيانات يسمى "مطاعم" يحتوي على معلومات عن العديد من المطاعم. يمكن أن يحتوي هذا الجدول على ملايين الإدخالات ، كل منها يمثل مطعمًا مختلفًا. سيتضمن كل صف تفاصيل مثل الاسم ، والمدينة ، والعنوان ، والأسعار ، والتصنيف ، ومعلومات الاتصال ، وما إلى ذلك الآن ، دعنا نرى كيف يمكننا الاستعلام عن مجموعة البيانات هذه باستخدام SQL مقابل Python .

في SQL ، يمكنك استرداد جميع المطاعم باستخدام عبارة SELECT * FROM المطاعم . وبالمثل ، لاسترداد أول خمسة مطاعم ، يمكنك استخدام SELECT * FROM المطاعم LIMIT 5 . يمكنك أيضًا الحصول على أسماء جميع المطاعم الموجودة في مومباي باستخدام عبارة SQL حدد الاسم من المطاعم WHERE City = "Mumbai" .

من ناحية أخرى ، يمكنك استرداد نفس المعلومات في Python باستخدام Pandas عن طريق تنفيذ العبارات التالية:

جميع المطاعم: مطاعم

أول خمسة مطاعم: eateries.head (5)

المطاعم في مومباي: مطاعم [eateries.City = = 'Mumbai']. الاسم

في المثال أعلاه ، ستلاحظ أن اللغتين متشابهتان تمامًا. لكن الأمور تبدأ في التغيير عندما ننفذ طلبات بحث أكثر تعقيدًا.

مضيفا طبقات من التعقيد

بعد بعض الاستعلام الأولي عن البيانات ، قد ترغب في طلب النتائج. لنفترض أن لديك مجموعة بيانات مطاعم _by_city تضم عدد المطاعم في كل مدينة ، حيث يوجد في مومباي 510 مطاعم ، ودلهي 420 مطعمًا ، وما إلى ذلك. هنا ، يتم إعطاء الأرقام تحت عنوان Eatery_Count. الآن ، مع مجموعة البيانات الجديدة هذه ، نريد تحديد أفضل 10 مدن بها أكبر عدد.

SQL:

حدد المدينة من المطاعم_عن طريق_المدينة ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

Python باستخدام Pandas:

eateries_by_city.nlargest (10 ، أعمدة = "Eatery_Count")

كيف سيتغير هيكل هذه العبارات إذا كنت بحاجة إلى تحديد المطاعم العشرة التالية؟ يمكنك معرفة المزيد عن دروس python pandas التي ستوضح فكرة هذا المفهوم.

SQL:

حدد المدينة من المطاعم_عن طريق_المدينة ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10

بايثون:

eateries_by_city.nlargest (20 ، عمود = 'Eatery_Count'). الذيل (10)

عندما تصبح الاستعلامات أكثر تعقيدًا ، ستلاحظ أن بناء جملة SQL يصبح من الصعب قراءته مقارنةً ببنية Python ، والتي تظل دون تغيير نسبيًا.

التاريخ والاستخدام وأنواع SQL

SQL هي من بنات أفكار دونالد دي تشامبرلين وريموند ف. حول قواعد البيانات العلائقية في ورقة بحثية ، مما أدى بشركة IBM إلى إنشاء مجموعة لتطوير النموذج الأولي. اقترح Codd لغة تسمى DSL / Alpha ، والتي مرت بمراحل متعددة من التبسيط والصقل ليتم إعادة تسميتها في النهاية باسم SQL.

حتى يومنا هذا ، يستخدم كل موقع تقريبًا قاعدة بيانات SQL لتطويره الخلفي. و SQL هي اللغة القياسية التي تعبر عن حاجتك إلى قاعدة البيانات. قمنا بتجميع الأنواع المختلفة من قواعد بيانات SQL أدناه.

• MySQL: تحتوي قاعدة البيانات هذه على جداول ترتبط ببعضها البعض بطريقة ما. يُنطق باسم "My Sequel" ، وهو الإعداد الافتراضي لجميع عمليات تثبيت WordPress.
• PostgreSQL: غالبًا ما يشار إليها باسم Postgres ، يُنصح باستخدام هذا النوع من قواعد البيانات من قبل المطورين الأكثر تقدمًا. يمكنك اعتبارها نسخة متينة من MySQL.
• SQLite: كونها قاعدة بيانات SQL محمولة ومضغوطة ، فهي الأنسب لاختبار التطبيقات البسيطة.

اقرأ المزيد: أهم 7 أسباب لبدء تعلم SQL اليوم

التاريخ والاستخدام وأنواع بايثون

وجدت Python أصلها في الثمانينيات عندما تم تقديم ABC ، ​​وهي لغة لتعليم البرمجة ، لأول مرة. في أواخر الثمانينيات ، بدأ جويدو فان روسوم من هولندا عمله لاشتقاق لغة ذات قابلية قراءة أفضل للكود. ومن ثم ، تم إنشاء Python في عام 1991 وسمي على اسم المسلسل التلفزيوني البريطاني الشهير "Monty Python's Flying Circus" الذي كان يشاهده في ذلك الوقت.

اليوم ، تستخدم شركات التكنولوجيا الفائقة في العالم لغة Python لعلوم البيانات واستكشافها. تتضمن بعض الأمثلة رواد الصناعة مثل Google و Dropbox و YouTube. الآن ، يعد الوصول إلى أنواع Python و Python 2 و Python 3 أكثر نسختين شيوعًا. كان يُعتقد أن Python 3 ستتولى Python 2 بحلول عام 2020 ، لكن Python 2 لا يزال جزءًا ثابتًا من البرنامج في العديد من الشركات. ومع ذلك ، قد يفقد إصدار Python 2 ميزات الأمان وإصلاحات الأخطاء في المستقبل القريب ، لذلك من المنطقي تحسين مهاراتك في Python 3.

SQL أو Python: أيهما يجب أن تستخدمه؟

أوامر SQL هي أبسط وأضيق مقارنة بأوامر بايثون. في أغلب الأحيان ، تشكل مجموعة من وظائف JOINS والوظائف التجميعية ووظائف الاستعلامات الفرعية.

بالنسبة إلى Python ، تشبه أوامر البرمجة مجموعة متنوعة من مجموعات Lego ، حيث يكون لكل قطعة غرض محدد. تتكون المكتبات من أجزاء متخصصة تساعدك على بناء شيء ما في هذا المكان المحدد. على سبيل المثال ، تُستخدم Pandas لتحليل البيانات ، و Scikit-Learn للتعلم الآلي ، و PyPDF2 لمعالجة PDF ، و SciPy للإجراءات العددية ، و Numpy للعمليات الحسابية والحسابات العلمية.

تتطلب أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية المستخدمة في العديد من تطبيقات الشركات امتلاك معرفة مسبقة بـ SQL. يوفر طريقًا منظمًا للحصول على المعلومات المطلوبة. على العكس من ذلك ، توفر Python مزيدًا من قابلية القراءة وقابلية النقل ، مما يساعد في تطوير أي شيء تقريبًا باستخدام الأدوات والمكتبات المناسبة.

معرفة المزيد: أفضل 5 وحدات Python يجب أن تعرفها

ما هي اللغة التي يجب أن تتعلمها أولاً؟

دعونا أولاً نلخص ما تقدمه كل لغة إلى الطاولة. SQL هي لغة استعلام قياسية لاسترداد البيانات ، و Python هي لغة برمجة نصية معترف بها على نطاق واسع لبناء تطبيقات سطح المكتب والويب. إذن ، أي من هاتين اللغتين هو أفضل مكان للبدء؟

عادة ، يُعتقد أن SQL هي الخطوة الأولى في سلم التعلم لأنها أداة أساسية لاستدعاء المعلومات ذات الصلة من قواعد البيانات العلائقية. أيضًا ، من السهل فهمها لأنها تقرأ مثل اللغة الإنجليزية. لذا ، فإن وجود فهم معقول لهذه اللغة يعدك لبايثون. بمجرد أن تتمكن من كتابة استعلام لربط جدولين ، قم بتطبيق نفس المنطق لإعادة كتابة التعليمات البرمجية في Python باستخدام مكتبة Pandas.

مع وجود أساس متين من اللغتين ، ستكون جاهزًا للقيام بوظائف مختلفة مثل التطوير الخلفي ، وتحليل البيانات ، والحوسبة العلمية ، والذكاء الاصطناعي ، وما إلى ذلك.

تلخيص لما سبق

بالنظر إلى الحجج المذكورة أعلاه ، يمكننا أن نرى أن SQL قابلة للتطبيق في قواعد البيانات العلائقية مع استثناءات قليلة فقط. لكنها لا تزال أداة قوية للمبتدئين. على مر السنين ، تم دمج العديد من الميزات الجديدة في SQL لتحسين وظائفها الموجهة للكائنات.

Python هي لغة برمجة ديناميكية ومتعددة الاستخدامات ولها تطبيقات متعددة. يمكن أن يُعزى النطاق الواسع إلى مجموعته الواسعة من مكتبات Python لعلوم البيانات ، كل منها يخدم غرضًا مميزًا.

عندما تصبح ماهرًا في هاتين اللغتين ، ستكون على بعد خطوة واحدة من الحصول على وظيفة مربحة. تتضمن بعض ملفات تعريف الوظائف مهندس برمجيات ومهندس DevOps وعالم بيانات والعديد من الأدوار المتعلقة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. شركات مثل IBM و NASA و Walt Disney و Google و Yahoo! تقوم الخرائط بانتظام بتوظيف محترفين يمتلكون مهارات فائقة في بايثون.

بهذا ، قمنا بتغطية الجوانب المختلفة لـ SQL مقابل Python . عندما تبدأ رحلة التعلم الخاصة بك ، سيكون لديك الآن نهج أكثر دقة. دائمًا ما يضج مجتمع البرمجة بأشياء جديدة ومثيرة ، ويتيح لك امتلاك قاعدة مفاهيمية التكيف بسلاسة والتألق!

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على Python ، وكل شيء يتعلق بعلوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، وجهاً لوجه مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.