SQLとPython：SQLとPythonの違い

私たちが世界をリードするプログラミング言語について話すとき、それらは将来需要がある、そして将来需要があるであろうことを学ぶためのいくつかのプログラミング言語です。 SQLとPythonは、リストの一番上に配置されています。 初心者として、自分で長所と短所を理解するのは気が遠くなるかもしれません。 そのため、この記事では、 SQLとPythonの議論を取り上げて、より適切にガイドします。

約20年前、プログラミング言語に関しては、ソフトウェアエンジニアの選択肢は限られていました。 構造化照会言語またはSQLは、データの迅速な洞察、レコードの取得、および結論の導き出しのために最も人気のある言語でした。 その後、データは主にリレーショナルデータベースに存在し、SQLはレポートやアプリケーションを作成する際の優れたリソースであることが証明されました。

現在、データは、プレーンテキスト、CSVファイル、Web、およびその他の多くの形式など、さまざまな形や形式で提供されています。 ここでPythonが登場し、膨大なライブラリと関連プラットフォームのセットを誇っています。 何年にもわたって、それは高速で反復的なデータ探索のために広く好まれるプログラミング言語として浮上してきました。 さらに、その多様なツールキットにより、開発者は視覚化と統計分析を実行し、利用可能なデータのパターンをさらに特定することができます。 Pythonについて詳しく知りたい場合は、データサイエンスコースをご覧ください。

SQLとPythonを使用する利点

SQLでもPythonでも、各言語には独自の利点があります。 SQLは、データを照会および抽出するように設計されています。 その主な長所の1つは、データベース内の複数のテーブルからのデータをマージすることです。 ただし、回帰テストや時系列などの高レベルのデータ操作や変換を実行するためだけにSQLを使用することはできません。Pythonの専用ライブラリであるPandasは、このようなデータ分析を容易にします。 したがって、SQLを使用してデータをフェッチし、Pythonを使用して構造化データをさらに操作できます。

これらの言語がどのように相互に補完できるかについて説明したので、 SQLとPythonの問題に移りましょう。

必読：Pythonインタビューの質問

SQLとPythonの違い

基本的な違いは、SQLは主にデータへのアクセスと抽出に使用されるクエリ言語であるのに対し、Pythonはデータの実験を可能にする汎用プログラミング言語であるということです。 それで、あなたはどの言語を学びたいですか？ それらのアプリケーションを比較する例を考えてみましょう。

いくつかのレストランに関する情報を含む「飲食店」というデータベーステーブルがあるとします。 このテーブルには数百万のエントリがあり、それぞれが異なるレストランを表しています。 すべての行には、名前、都市、住所、価格、評価、連絡先情報などの詳細が含まれます。次に、 SQLとPythonを使用してこのデータセットをクエリする方法を見てみましょう。

SQLでは、ステートメントSELECT *FROMeateriesを使用してすべてのレストランを取得できます。 同様に、最初の5つのレストランを取得するには、 SELECT * FROM eateriesLIMIT5を使用できます。 また、SQLステートメントSELECT Name FROM eateries WHERE City ='Mumbai'を使用して、ムンバイにあるすべてのレストランの名前を取得することもできます。

一方、次のステートメントを実行することで、Pandasを使用してPythonで同じ情報を取得できます。

すべてのレストラン：飲食店

最初の5つのレストラン： eateries.head（5）

ムンバイのレストラン： eateries [eateries.City =='ムンバイ']。Name

上記の例では、2つの言語が非常に似ていることがわかります。 しかし、より複雑なクエリを実装するにつれて、状況は変化し始めます。

複雑さの層を追加する

予備的なデータクエリを実行した後、結果を並べ替えることができます。 都市ごとのレストランの数を含むデータセットテーブルeateries_by_cityがあるとします。ここで、ムンバイには510のレストランがあり、デリーには420のレストランがあります。 ここでは、数字はEatery_Countという見出しの下に示されています。 ここで、この新しいデータセットを使用して、数が最も多い上位10都市を選択します。

SQL：

SELECT City FROM eateries_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

パンダを使用したPython：

eateries_by_city.nlargest（10、columns ='Eatery_Count'）

次の10軒のレストランを決定する必要がある場合、これらのステートメントの構造はどのように変わりますか？ この概念のアイデアを明確にするPythonパンダチュートリアルで詳細を学ぶことができます。

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）

クエリがより複雑になると、比較的変更されていないPython構文と比較して、SQL構文が読みにくくなることに気付くでしょう。

SQLの履歴、使用法、およびタイプ

SQLは、1974年にIBMでデータベース管理システムを開発したドナルドD.チェンバリンとレイモンドF.ボイスの発案によるものです。1970年代初頭、EFコッド博士（一般にデータベース管理システムの父として知られています）は彼のアイデアを発表しました。論文のリレーショナルデータベースについて、IBMはプロトタイプ開発のためのグループを作成しました。 Coddは、DSL / Alphaと呼ばれる言語を提案しました。この言語は、単純化と改良の複数の段階を経て、最終的にSQLに名前が変更されました。

現在では、ほぼすべてのWebサイトがバックエンド開発にSQLデータベースを使用しています。 また、SQLは、データベースに対するニーズを表す標準言語です。 以下に、さまざまなタイプのSQLデータベースをコンパイルしました。

• MySQL：このデータベースには、何らかの方法で相互にリンクするテーブルが含まれています。 「MySequel」と発音され、すべてのWordPressインストールのデフォルト設定です。
• PostgreSQL： Postgresと呼ばれることが多いこのタイプのデータベースは、より高度な開発者が使用することをお勧めします。 これは、MySQLの耐久性のあるバージョンと考えることができます。
• SQLite：ポータブルでコンパクトなSQLデータベースであるため、単純なアプリケーションのテストに最適です。

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Pythonの歴史、使用法、および種類

Pythonは、プログラミングを教える言語であるABCが最初に導入された1980年代にその起源を見出しました。 1980年代後半、オランダのGuido Van Rossumは、コードの可読性が向上した言語を導出するための作業を開始しました。 そのため、Pythonは1991年に作成され、当時彼が見ていた有名な英国のテレビシリーズ「モンティパイソンのフライングサーカス」にちなんで名付けられました。

今日、世界中のハイテク企業がデータサイエンスと探索にPythonを使用しています。 いくつかの例には、Google、Dropbox、YouTubeなどの業界リーダーが含まれます。 さて、Pythonのタイプについて言えば、Python2とPython3が最も一般的な2つのバージョンです。 Python3は2020年までにPython2を引き継ぐと考えられていましたが、Python2は依然として多くの企業でソフトウェアの確立された部分です。 ただし、Python 2バージョンでは、近い将来、セキュリティ機能とバグ修正が失われる可能性があるため、Python3のスキルを磨くことは理にかなっています。

SQLまたはPython：どちらを使用する必要がありますか？

SQLコマンドは、Pythonコマンドに比べて単純で狭いものです。 多くの場合、これらはJOINS、集計関数、およびサブクエリ関数の組み合わせを形成します。

Pythonの場合、プログラミングコマンドは、各ピースに特定の目的があるレゴセットの品揃えのようなものです。 ライブラリは、その特定のニッチで何かを構築するのに役立つ特殊なビットで構成されています。 たとえば、Pandasはデータ分析に、Scikit-learnは機械学習に、PyPDF2はPDF操作に、SciPyは数値ルーチンに、Numpyは数学演算と科学計算に使用されます。

多くの企業アプリケーションで使用されているリレーショナルデータベース管理システムでは、SQLの予備知識が必要です。 必要な情報を取得するための構造化されたルートを提供します。 逆に、Pythonはより読みやすく、移植性が高く、適切なツールとライブラリを使用してほぼすべてのものの開発を支援します。

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最初にどの言語を学ぶべきですか？

まず、各言語がテーブルにもたらすものを要約してみましょう。 SQLはデータ取得用の標準クエリ言語であり、PythonはデスクトップおよびWebアプリケーションを構築するための広く認識されているスクリプト言語です。 では、これら2つの言語のどちらから始めるのが最適ですか？

通常、SQLは、リレーショナルデータベースから関連情報を呼び出すための不可欠なツールであるため、学習ラダーの最初のステップであると考えられています。 また、英語のように読めるのでわかりやすいです。 したがって、この言語を十分に理解することで、Pythonを使用できるようになります。 2つのテーブルを結合するクエリを記述できたら、同じロジックを適用して、Pandasライブラリを使用してPythonでコードを書き換えます。

2つの言語の強固な基盤により、バックエンド開発、データ分析、科学計算、人工知能などのさまざまな機能を実行できるようになります。

まとめ

上記の議論から検討すると、SQLは、いくつかの例外を除いて、リレーショナルデータベースに適用可能であることがわかります。 しかし、それでも初心者にとっては強力なツールになる可能性があります。 何年にもわたって、オブジェクト指向機能を改善するために多くの新機能がSQLに組み込まれてきました。

Pythonは、複数のアプリケーションを持つ多用途で動的なプログラミング言語です。 広い範囲は、データサイエンス用のPythonライブラリの広範なコレクションに起因する可能性があり、それぞれが異なる目的を果たします。

これらの2つの言語に習熟することで、あなたは儲かる仕事に着手することに一歩近づくでしょう。 仕事のプロファイルには、ソフトウェアエンジニア、DevOpsエンジニア、データサイエンティスト、および多くの機械学習とAI関連の役割が含まれます。 IBM、NASA、Walt Disney、Google、Yahoo！などの企業マップは、優れたPythonスキルを持つ専門家を定期的に採用しています。

これで、 SQLとPythonのさまざまな側面について説明しました。 学習の旅を始めると、はるかに正確なアプローチが可能になります。 コーディングコミュニティは常に新しくてエキサイティングなもので賑わっています。概念的な基盤を持つことで、シームレスに適応して輝かせることができます。

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