SQL vs. Python: Unterschied zwischen SQL und Python

Wenn wir über die weltweit führenden Programmiersprachen sprechen, sind einige Programmiersprachen zu lernen, die in Zukunft gefragt sind und sein werden. SQL und Python stehen ganz oben auf der Liste. Als Anfänger kann es entmutigend sein, die Vor- und Nachteile selbst zu verstehen. Daher haben wir uns in diesem Artikel mit der Debatte zwischen SQL und Python befasst , um Sie besser anzuleiten.

Vor etwa zwei Jahrzehnten hatten Softwareingenieure nur begrenzte Möglichkeiten, wenn es um Programmiersprachen ging. Structured Query Language oder SQL war die gefragteste Sprache für schnelle Dateneinblicke, das Abrufen von Datensätzen und das Ziehen von Schlussfolgerungen. Damals lagen Daten überwiegend in relationalen Datenbanken vor, und SQL erwies sich beim Schreiben von Berichten und Anwendungen als hervorragende Ressource.

Heutzutage liegen Daten in vielen Formen vor, z. B. als einfacher Text, CSV-Dateien, im Internet und in vielen anderen Formaten. Hier kommt Python ins Spiel und rühmt sich seiner riesigen Auswahl an Bibliotheken und zugehörigen Plattformen. Im Laufe der Jahre hat es sich zu einer weit verbreiteten bevorzugten Programmiersprache für die schnelle und iterative Datenexploration entwickelt. Darüber hinaus ermöglicht das vielfältige Toolkit Entwicklern, Visualisierungen und statistische Analysen durchzuführen und Muster in den verfügbaren Daten weiter zu identifizieren. Wenn Sie mehr über Python erfahren möchten, sehen Sie sich unsere Data-Science-Kurse an.

Vorteile der Verwendung von SQL und Python

Ob SQL oder Python , jede Sprache hat ihre eigenen Vorteile. SQL wurde entwickelt, um Daten abzufragen und zu extrahieren. Eine seiner Hauptstärken ist das Zusammenführen von Daten aus mehreren Tabellen innerhalb einer Datenbank. Sie können SQL jedoch nicht ausschließlich für die Durchführung von Datenmanipulationen und -transformationen auf höherer Ebene wie Regressionstests, Zeitreihen usw. verwenden. Die spezialisierte Bibliothek von Python, Pandas, erleichtert eine solche Datenanalyse. Daher können Sie SQL verwenden, um Daten abzurufen und die strukturierten Daten mit Python weiter zu manipulieren.

Nachdem wir nun besprochen haben, wie sich diese Sprachen ergänzen können, wollen wir uns der Frage SQL vs. Python zuwenden .

Muss gelesen werden: Python-Interviewfragen

Unterschiede zwischen SQL und Python

Der grundlegende Unterschied besteht darin, dass SQL eine Abfragesprache ist, die hauptsächlich zum Zugreifen auf und Extrahieren von Daten verwendet wird, während Python eine universelle Programmiersprache ist, die das Experimentieren mit den Daten ermöglicht. Also, welche Sprache solltest du lieber lernen? Betrachten wir ein Beispiel, um ihre Anwendung zu vergleichen.

Angenommen, Sie haben eine Datenbanktabelle mit dem Namen „Restaurants“, die Informationen zu mehreren Restaurants enthält. Diese Tabelle kann Millionen von Einträgen enthalten, von denen jeder ein anderes Restaurant darstellt. Jede Zeile würde Details wie Name, Stadt, Adresse, Preise, Bewertung, Kontaktinformationen usw. enthalten. Lassen Sie uns nun sehen, wie wir diesen Datensatz mit SQL vs. Python abfragen könnten .

In SQL können Sie alle Restaurants mit der Anweisung SELECT* FROM eateries abrufen . Um die ersten fünf Restaurants abzurufen, können Sie auf ähnliche Weise SELECT* FROM eateries LIMIT 5 verwenden . Sie können auch die Namen aller Restaurants in Mumbai mit der SQL-Anweisung SELECT Name FROM eateries WHERE City = 'Mumbai' abrufen .

Andererseits können Sie dieselben Informationen in Python mit Pandas abrufen, indem Sie die folgenden Anweisungen ausführen:

Alle Restaurants: Restaurants

Die ersten fünf Restaurants: eateries.head(5)

Restaurants in Mumbai: eateries[eateries.City = = 'Mumbai'].Name

Im obigen Beispiel werden Sie feststellen, dass die beiden Sprachen ziemlich ähnlich sind. Aber die Dinge beginnen sich zu ändern, wenn wir komplexere Abfragen implementieren.

Hinzufügen von Komplexitätsschichten

Nach einigen vorläufigen Datenabfragen möchten Sie die Ergebnisse vielleicht ordnen. Angenommen, Sie haben eine Datensatztabelle eateries_by_city, die die Anzahl der Restaurants pro Stadt enthält, wobei Mumbai 510 Restaurants hat, Delhi 420 Restaurants und so weiter. Hier werden die Zahlen unter der Überschrift Eatery_Count angegeben. Mit diesem neuen Datensatz wollen wir nun die Top-10-Städte mit der größten Anzahl auswählen.

SQL:

SELECT City FROM eateries_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

Python mit Pandas:

eateries_by_city.nlargest(10, column='Eatery_Count')

Wie ändert sich die Struktur dieser Aussagen, wenn Sie die nächsten zehn Restaurants bestimmen müssen? Sie können mehr über das Python-Pandas-Tutorial erfahren, das die Idee dieses Konzepts verdeutlicht.

SQL:

SELECT City FROM eateries_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10

Python:

eateries_by_city.nlargest(20,columns='Eatery_Count').tail(10)

Wenn die Abfragen komplizierter werden, werden Sie feststellen, dass die SQL-Syntax im Vergleich zur Python-Syntax, die relativ unverändert bleibt, schwieriger zu lesen ist.

Geschichte, Verwendung und Typen von SQL

SQL ist eine Idee von Donald D. Chamberlin und Raymond F. Boyce, die 1974 das Datenbankverwaltungssystem bei IBM entwickelten. In den frühen 1970er Jahren hatte Dr. EF Codd (im Volksmund als Vater der Datenbankverwaltungssysteme bekannt) seine Ideen veröffentlicht über relationale Datenbanken in einem Artikel, was IBM dazu veranlasste, eine Gruppe für die Entwicklung von Prototypen zu gründen. Codd hatte eine Sprache namens DSL/Alpha vorgeschlagen, die mehrere Stufen der Vereinfachung und Verfeinerung durchlief, um schließlich in SQL umbenannt zu werden.

Heutzutage verwendet fast jede Website eine SQL-Datenbank für ihre Backend-Entwicklung. Und SQL ist die Standardsprache, die Ihre Bedürfnisse an die Datenbank ausdrückt. Nachfolgend haben wir die verschiedenen Arten von SQL-Datenbanken zusammengestellt.

• MySQL: Diese Datenbank enthält Tabellen, die auf irgendeine Weise miteinander verknüpft sind. Ausgesprochen als „My Sequel“, ist es die Standardeinstellung für alle WordPress-Installationen.
• PostgreSQL: Diese Art von Datenbank wird oft als Postgres bezeichnet und ist für fortgeschrittene Entwickler empfehlenswert. Sie können es sich als dauerhafte Version von MySQL vorstellen.
• SQLite: Als portable und kompakte SQL-Datenbank eignet sie sich am besten zum Testen einfacher Anwendungen.

Lesen Sie mehr: Die 7 wichtigsten Gründe, heute mit dem Lernen von SQL zu beginnen

Geschichte, Verwendung und Arten von Python

Python hat seinen Ursprung in den 1980er Jahren, als ABC , eine Programmiersprache, erstmals eingeführt wurde. In den späten 1980er Jahren begann Guido Van Rossum aus den Niederlanden seine Arbeit, um eine Sprache mit besserer Code-Lesbarkeit abzuleiten. Und so wurde Python 1991 geschaffen und nach der berühmten britischen Fernsehserie „Monty Python's Flying Circus“ benannt, die er damals sah.

Heute verwenden Hightech-Unternehmen auf der ganzen Welt Python für Data Science und Exploration. Einige Beispiele sind Branchenführer wie Google, Dropbox und YouTube. Kommen wir nun zu den Python-Typen, Python 2 und Python 3 sind die beiden häufigsten Versionen. Es wurde angenommen, dass Python 3 Python 2 bis 2020 ablösen würde, aber Python 2 ist immer noch ein fester Bestandteil der Software in vielen Unternehmen. Die Python 2-Version kann jedoch in naher Zukunft ihre Sicherheitsfunktionen und Fehlerbehebungen verlieren, daher ist es sinnvoll, Ihre Python 3-Kenntnisse aufzufrischen.

SQL oder Python: Welche sollten Sie verwenden?

SQL-Befehle sind einfacher und enger als Python-Befehle. Meistens bilden sie eine Kombination aus JOINS, Aggregatfunktionen und Unterabfragefunktionen.

Wie bei Python sind die Programmierbefehle wie eine Zusammenstellung eines Lego-Sets, bei dem jedes Teil einen bestimmten Zweck hat. Die Bibliotheken bestehen aus spezialisierten Bits, die Ihnen helfen, etwas in dieser bestimmten Nische zu bauen. Beispielsweise werden Pandas für die Datenanalyse, Scikit-learn für maschinelles Lernen, PyPDF2 für die PDF-Manipulation, SciPy für numerische Routinen und Numpy für mathematische Operationen und wissenschaftliches Rechnen verwendet.

Relationale Datenbankverwaltungssysteme, die in vielen Unternehmensanwendungen verwendet werden, erfordern Vorkenntnisse in SQL. Es bietet eine strukturierte Route, um die gewünschten Informationen zu erhalten. Umgekehrt bietet Python mehr Lesbarkeit und Portabilität und unterstützt die Entwicklung von fast allem mit den richtigen Tools und Bibliotheken.

Mehr wissen: Top 5 Python-Module, die Sie kennen sollten

Welche Sprache solltest du zuerst lernen?

Lassen Sie uns zunächst zusammenfassen, was jede der Sprachen auf den Tisch bringt. SQL ist eine Standardabfragesprache für den Datenabruf, und Python ist eine weithin anerkannte Skriptsprache zum Erstellen von Desktop- und Webanwendungen. Welche dieser beiden Sprachen ist also der beste Ausgangspunkt?

Typischerweise wird angenommen, dass SQL der erste Schritt auf der Lernleiter ist, da es ein wesentliches Werkzeug zum Abrufen relevanter Informationen aus relationalen Datenbanken ist. Außerdem ist es leicht zu verstehen, da es sich wie Englisch liest. Ein vernünftiges Verständnis dieser Sprache bereitet Sie also auf Python vor. Sobald Sie eine Abfrage schreiben können, um zwei Tabellen zu verbinden, wenden Sie dieselbe Logik an, um Code in Python mithilfe der Pandas-Bibliothek umzuschreiben.

Mit einer soliden Grundlage der beiden Sprachen sind Sie bereit, verschiedene Funktionen wie Backend-Entwicklung, Datenanalyse, wissenschaftliches Rechnen, künstliche Intelligenz usw. zu übernehmen.

Zusammenfassen

Unter Berücksichtigung der obigen Argumente können wir sehen, dass SQL mit nur wenigen Ausnahmen in relationalen Datenbanken anwendbar ist. Aber es kann immer noch ein mächtiges Werkzeug für Anfänger sein. Im Laufe der Jahre wurden viele neue Funktionen in SQL integriert, um die objektorientierte Funktionalität zu verbessern.

Python ist eine vielseitige und dynamische Programmiersprache mit mehreren Anwendungen. Der breite Anwendungsbereich ist auf die umfangreiche Sammlung von Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft zurückzuführen, von denen jede einem bestimmten Zweck dient.

Wenn Sie sich in diesen beiden Sprachen auskennen, kommen Sie einem lukrativen Job einen Schritt näher. Einige der Berufsprofile umfassen Software Engineer, DevOps Engineer, Data Scientist und viele Rollen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und KI. Unternehmen wie IBM, NASA, Walt Disney, Google und Yahoo! Maps stellt regelmäßig Fachleute ein, die über hervorragende Python-Kenntnisse verfügen.

Damit haben wir die verschiedenen Aspekte von SQL vs. Python abgedeckt . Wenn Sie Ihre Lernreise beginnen, haben Sie jetzt einen viel präziseren Ansatz. Die Coding-Community ist immer voller neuer und aufregender Dinge, und eine konzeptionelle Basis ermöglicht es Ihnen, sich nahtlos anzupassen und zu glänzen!

Wenn Sie neugierig sind, mehr über Python und alles über Data Science zu erfahren, schauen Sie sich das Executive PG Program in Data Science von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische praktische Workshops und Mentoring bietet Branchenexperten, 1-on-1 mit Branchenmentoren, mehr als 400 Stunden Lern- und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.