SQL vs Python: diferencia entre SQL y Python

Cuando hablamos de los principales lenguajes de programación del mundo, hay algunos lenguajes de programación para saber cuáles tienen y tendrán demanda en el futuro. SQL y Python están bien ubicados en la parte superior de la lista. Como principiante, puede ser desalentador entender los pros y los contras por tu cuenta. Entonces, en este artículo, hemos abordado el debate entre SQL y Python para guiarlo mejor.

Hace aproximadamente dos décadas, los ingenieros de software tenían opciones limitadas cuando se trataba de lenguajes de programación. El lenguaje de consulta estructurado o SQL era el lenguaje más buscado para obtener información rápida sobre datos, obtener registros y sacar conclusiones. Entonces, los datos existían predominantemente en bases de datos relacionales, y SQL demostró ser un excelente recurso al escribir informes y aplicaciones.

Hoy en día, los datos vienen en muchas formas y formas, como texto sin formato, archivos CSV, en la web y muchos otros formatos. Aquí es donde Python entra en escena, alardeando de su vasto conjunto de bibliotecas y plataformas asociadas. A lo largo de los años, se ha convertido en un lenguaje de programación ampliamente preferido para la exploración de datos rápida e iterativa. Además, su diverso conjunto de herramientas permite a los desarrolladores realizar visualizaciones y análisis estadísticos e identificar patrones en los datos disponibles. Si desea obtener más información sobre Python, consulte nuestros cursos de ciencia de datos.

Beneficios de usar SQL y Python

Ya sea SQL o Python , cada idioma viene con su propio conjunto de ventajas. SQL ha sido diseñado para consultar y extraer datos. Una de sus principales fortalezas incluye la combinación de datos de varias tablas dentro de una base de datos. Sin embargo, no puede usar SQL exclusivamente para realizar manipulaciones y transformaciones de datos de alto nivel, como pruebas de regresión, series temporales, etc. La biblioteca especializada de Python, Pandas, facilita dicho análisis de datos. Por lo tanto, puede usar SQL para obtener datos y manipular aún más los datos estructurados usando Python.

Ahora que hemos discutido cómo estos lenguajes pueden complementarse entre sí, pasemos a la cuestión de SQL vs. Python .

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Diferencias entre SQL y Python

La diferencia fundamental es que SQL es un lenguaje de consulta que se usa principalmente para acceder y extraer datos, mientras que Python es un lenguaje de programación de propósito general que permite la experimentación con los datos. Entonces, ¿qué idioma deberías preferir aprender? Consideremos un ejemplo para comparar su aplicación.

Suponga que tiene una tabla de base de datos llamada "restaurantes" que contiene información sobre varios restaurantes. Esta tabla podría tener millones de entradas, cada una representando un restaurante diferente. Cada fila incluiría detalles como nombre, ciudad, dirección, precios, calificación, información de contacto, etc. Ahora, veamos cómo podemos consultar este conjunto de datos usando SQL vs. Python .

En SQL, puede recuperar todos los restaurantes con la instrucción SELECT* FROM eateries . De manera similar, para recuperar los primeros cinco restaurantes, puede usar SELECT* FROM eateries LIMIT 5 . También puede obtener los nombres de todos los restaurantes ubicados en Mumbai con la instrucción SQL SELECT Name FROM eateries WHERE City = 'Mumbai' .

Por otro lado, puede recuperar la misma información en Python usando Pandas ejecutando las siguientes declaraciones:

Todos los restaurantes: comedores

Primeros cinco restaurantes: eateries.head(5)

Restaurantes en Mumbai: restaurantes[eateries.City = = 'Mumbai'].Nombre

En el ejemplo anterior, observará que los dos idiomas son bastante similares. Pero las cosas comienzan a cambiar a medida que implementamos consultas más complejas.

Agregar capas de complejidad

Después de algunas consultas de datos preliminares, es posible que desee ordenar los resultados. Supongamos que tiene una tabla de conjunto de datos eateries_by_city que comprende la cantidad de restaurantes por ciudad, donde Mumbai tiene 510 restaurantes, Delhi tiene 420 restaurantes, etc. Aquí, las cifras se dan bajo el encabezado Eatery_Count. Ahora, con este nuevo conjunto de datos, queremos seleccionar las 10 ciudades principales que tienen el recuento más grande.

SQL:

SELECCIONE Ciudad DE eateries_by_city ORDENAR POR Eatery_Count DESC LÍMITE 10

Python usando pandas:

restaurantes_por_ciudad.nlargest(10, columnas='Eatery_Count')

¿Cómo cambiará la estructura de estas declaraciones si necesita determinar los próximos diez restaurantes? puede obtener más información en el tutorial de Python Pandas que aclarará la idea de este concepto.

SQL:

SELECCIONE Ciudad DESDE eateries_by_city ORDEN POR Eatery_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10

Pitón:

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

A medida que las consultas se vuelven más complicadas, notará que la sintaxis de SQL se vuelve más difícil de leer en comparación con la sintaxis de Python, que permanece relativamente inalterada.

Historia, uso y tipos de SQL

SQL es una creación de Donald D. Chamberlin y Raymond F. Boyce, quienes desarrollaron el sistema de gestión de bases de datos en IBM en 1974. A principios de la década de 1970, el Dr. EF Codd (conocido popularmente como el padre de los sistemas de gestión de bases de datos) había publicado sus ideas sobre bases de datos relacionales en un artículo, lo que llevó a IBM a crear un grupo para el desarrollo de prototipos. Codd había propuesto un lenguaje llamado DSL/Alpha, que pasó por múltiples etapas de simplificación y refinamiento para finalmente ser renombrado como SQL.

En la actualidad, casi todos los sitios web utilizan una base de datos SQL para su desarrollo de back-end. Y SQL es el lenguaje estándar que expresa su necesidad a la base de datos. Hemos compilado los diferentes tipos de bases de datos SQL a continuación.

• MySQL: esta base de datos contiene tablas que se vinculan entre sí de alguna manera. Pronunciado como "Mi secuela", es la configuración predeterminada para todas las instalaciones de WordPress.
• PostgreSQL: a menudo denominado Postgres, este tipo de base de datos es recomendable para desarrolladores más avanzados. Puede considerarlo como una versión duradera de MySQL.
• SQLite: al ser una base de datos SQL portátil y compacta, es más adecuada para probar aplicaciones simples.

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Historia, uso y tipos de Python

Python encuentra su origen en la década de 1980 cuando se introdujo por primera vez ABC , un lenguaje para enseñar programación. A fines de la década de 1980, Guido Van Rossum de los Países Bajos comenzó su trabajo para derivar un lenguaje con una mejor legibilidad del código. Y por lo tanto, Python fue creado en 1991 y recibió su nombre de la famosa serie de televisión británica "Monty Python's Flying Circus" que estaba viendo en ese momento.

Hoy en día, las empresas de alta tecnología de todo el mundo utilizan Python para la exploración y la ciencia de datos. Algunos ejemplos incluyen líderes de la industria como Google, Dropbox y YouTube. Ahora, llegando a los tipos de Python, Python 2 y Python 3 son las dos versiones más comunes. Se creía que Python 3 reemplazaría a Python 2 en 2020, pero Python 2 sigue siendo una parte establecida del software en muchas empresas. Sin embargo, la versión de Python 2 puede perder sus funciones de seguridad y las correcciones de errores en un futuro cercano, por lo que tiene sentido repasar sus habilidades con Python 3.

SQL o Python: ¿Cuál debería usar?

Los comandos SQL son más simples y estrechos en comparación con los comandos de Python. La mayoría de las veces, forman una combinación de JOINS, funciones agregadas y funciones de subconsultas.

En cuanto a Python, los comandos de programación son como una variedad de juegos de Lego, donde cada pieza tiene un propósito específico. Las bibliotecas consisten en bits especializados que lo ayudan a construir algo en ese nicho en particular. Por ejemplo, Pandas se usa para análisis de datos, Scikit-learn para aprendizaje automático, PyPDF2 para manipulación de PDF, SciPy para rutinas numéricas y Numpy para operaciones matemáticas y computación científica.

Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales utilizados en muchas aplicaciones corporativas requieren conocimientos previos de SQL. Proporciona una ruta estructurada para obtener la información deseada. Por el contrario, Python ofrece más legibilidad y portabilidad, lo que ayuda al desarrollo de casi cualquier cosa con las herramientas y bibliotecas adecuadas.

Saber más: Los 5 módulos principales de Python que debe conocer

¿Qué idioma deberías aprender primero?

Primero recapitulemos lo que cada uno de los idiomas trae a la mesa. SQL es un lenguaje de consulta estándar para la recuperación de datos y Python es un lenguaje de secuencias de comandos ampliamente reconocido para crear aplicaciones web y de escritorio. Entonces, ¿cuál de estos dos idiomas es el mejor lugar para comenzar?

Por lo general, se cree que SQL es el primer paso en la escalera de aprendizaje, ya que es una herramienta esencial para obtener información relevante de las bases de datos relacionales. Además, es fácil de entender ya que se lee como inglés. Entonces, tener una comprensión razonable de este lenguaje lo prepara para Python. Una vez que pueda escribir una consulta para unir dos tablas, aplique la misma lógica para reescribir el código en Python usando la biblioteca Pandas.

Con una base sólida de los dos lenguajes, estará listo para realizar varias funciones como desarrollo de back-end, análisis de datos, computación científica, inteligencia artificial, etc.

Resumiendo

Teniendo en cuenta los argumentos anteriores, podemos ver que SQL es aplicable en bases de datos relacionales con solo unas pocas excepciones. Pero aún puede ser una herramienta poderosa para principiantes. A lo largo de los años, se han incorporado muchas características nuevas en SQL para mejorar su funcionalidad orientada a objetos.

Python es un lenguaje de programación versátil y dinámico que tiene múltiples aplicaciones. El amplio alcance se puede atribuir a su extensa colección de bibliotecas de Python para la ciencia de datos, cada una de ellas con un propósito distinto.

Al volverse experto en estos dos idiomas, estará un paso más cerca de conseguir un trabajo lucrativo. Algunos de los perfiles de trabajo incluyen ingeniero de software, ingeniero de DevOps, científico de datos y muchos roles relacionados con el aprendizaje automático y la IA. Empresas como IBM, NASA, Walt Disney, Google y Yahoo! Maps contrata regularmente a profesionales que poseen habilidades superiores de Python.

Con esto, hemos cubierto los diferentes aspectos de SQL vs. Python . A medida que comience su viaje de aprendizaje, ahora tendrá un enfoque mucho más preciso. La comunidad de programación siempre está llena de cosas nuevas y emocionantes, y tener una base conceptual te permite adaptarte sin problemas y brillar.

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