SQL vs Python: Perbedaan Antara SQL dan Python

Ketika kita berbicara tentang bahasa pemrograman terkemuka di dunia, mereka adalah beberapa bahasa pemrograman untuk dipelajari yang sedang dan akan diminati di masa depan. SQL dan Python ditempatkan dengan baik di daftar teratas. Sebagai seorang pemula, mungkin sulit untuk memahami pro dan kontra sendiri. Jadi, dalam artikel ini, kami telah membahas debat SQL vs. Python untuk memandu Anda lebih baik.

Sekitar dua dekade yang lalu, insinyur perangkat lunak memiliki pilihan terbatas dalam hal bahasa pemrograman. Structured Query Language atau SQL adalah bahasa yang paling dicari untuk wawasan data cepat, mengambil catatan, dan menarik kesimpulan. Kemudian, data ada terutama di database relasional, dan SQL terbukti menjadi sumber yang sangat baik saat menulis laporan dan aplikasi.

Saat ini, data hadir dalam berbagai bentuk dan bentuk, seperti teks biasa, file CSV, di web, dan banyak format lainnya. Di sinilah Python muncul, membanggakan kumpulan perpustakaannya yang luas dan platform terkait. Selama bertahun-tahun, ini telah muncul sebagai bahasa pemrograman yang disukai secara luas untuk eksplorasi data yang cepat dan berulang. Selain itu, toolkitnya yang beragam memungkinkan pengembang untuk melakukan visualisasi dan analisis statistik dan lebih lanjut mengidentifikasi pola dalam data yang tersedia. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang python, lihat kursus ilmu data kami.

Manfaat menggunakan SQL dan Python

Baik itu SQL atau Python , setiap bahasa hadir dengan keunggulannya sendiri. SQL telah dirancang untuk query dan mengekstrak data. Salah satu kekuatan utamanya termasuk menggabungkan data dari beberapa tabel dalam database. Namun, Anda tidak dapat menggunakan SQL secara eksklusif untuk melakukan manipulasi dan transformasi data tingkat tinggi seperti uji regresi, deret waktu, dll. Pustaka khusus Python, Pandas, memfasilitasi analisis data tersebut. Oleh karena itu, Anda dapat menggunakan SQL untuk mengambil data dan memanipulasi data terstruktur lebih lanjut menggunakan Python.

Sekarang kita telah membahas bagaimana bahasa-bahasa ini dapat saling melengkapi, mari kita beralih ke pertanyaan tentang SQL vs. Python .

Harus Dibaca: Pertanyaan Wawancara Python

Perbedaan antara SQL dan Python

Perbedaan mendasar adalah bahwa SQL adalah bahasa query yang terutama digunakan untuk mengakses dan mengekstrak data, sedangkan Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum yang memungkinkan eksperimen dengan data. Jadi, bahasa mana yang sebaiknya Anda pelajari? Mari kita pertimbangkan contoh untuk membandingkan aplikasi mereka.

Misalkan Anda memiliki tabel database yang disebut "restoran" yang berisi informasi tentang beberapa restoran. Tabel ini dapat memiliki jutaan entri, masing-masing mewakili restoran yang berbeda. Setiap baris akan menyertakan detail seperti Nama, Kota, Alamat, Harga, Peringkat, Informasi Kontak, dll. Sekarang, mari kita lihat bagaimana kita dapat mengkueri dataset ini menggunakan SQL vs. Python .

Dalam SQL, Anda dapat mengambil semua restoran dengan pernyataan SELECT* FROM eateries . Demikian pula, untuk mengambil lima restoran pertama, Anda dapat menggunakan SELECT* FROM restoran LIMIT 5 . Anda juga bisa mendapatkan nama semua restoran yang berlokasi di Mumbai dengan pernyataan SQL SELECT Name FROM eateries WHERE City = 'Mumbai' .

Di sisi lain, Anda dapat mengambil informasi yang sama dengan Python menggunakan Pandas dengan mengeksekusi pernyataan berikut:

Semua restoran: restoran

Lima restoran pertama: eaties.head(5)

Restoran di Mumbai: eateries[eateries.City = = 'Mumbai'].Name

Dalam contoh di atas, Anda akan mengamati bahwa kedua bahasa tersebut sangat mirip. Namun banyak hal mulai berubah saat kami menerapkan kueri yang lebih kompleks.

Menambahkan lapisan kompleksitas

Setelah beberapa kueri data awal, Anda mungkin ingin memesan hasilnya. Katakanlah Anda memiliki tabel dataset eateries_by_city yang terdiri dari jumlah restoran per kota, di mana Mumbai memiliki 510 restoran, Delhi memiliki 420 restoran, dan seterusnya. Di sini, angka-angka diberikan di bawah judul Eatery_Count. Sekarang, dengan kumpulan data baru ini, kami ingin memilih 10 kota teratas yang memiliki jumlah terbesar.

SQL:

PILIH Kota DARI eateries_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

Python menggunakan Panda:

eatery_by_city.nlargest(10, kolom='Eatery_Count')

Bagaimana struktur pernyataan ini berubah jika Anda perlu menentukan sepuluh restoran berikutnya? Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang tutorial python panda yang akan menghapus ide dari konsep ini.

SQL:

PILIH Kota DARI eateries_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10

ular piton:

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

Saat kueri menjadi lebih rumit, Anda akan melihat bahwa sintaks SQL menjadi lebih sulit dibaca dibandingkan dengan sintaks Python, yang relatif tidak berubah.

Sejarah, penggunaan, dan jenis SQL

SQL adalah gagasan dari Donald D. Chamberlin dan Raymond F. Boyce, yang mengembangkan sistem manajemen basis data di IBM pada tahun 1974. Pada awal 1970-an, Dr. EF Codd (dikenal sebagai Bapak Sistem Manajemen Basis Data) telah menerbitkan ide-idenya tentang database relasional dalam sebuah makalah, yang membuat IBM membuat grup untuk pengembangan prototipe. Codd telah mengusulkan bahasa yang disebut DSL/Alpha, yang melalui beberapa tahap penyederhanaan dan penyempurnaan untuk akhirnya diganti namanya menjadi SQL.

Datang ke hari ini, hampir setiap situs web menggunakan database SQL untuk pengembangan back-endnya. Dan SQL adalah bahasa standar yang mengekspresikan kebutuhan Anda ke database. Kami telah menyusun berbagai jenis database SQL di bawah ini.

• MySQL: Database ini berisi tabel-tabel yang saling terhubung dalam beberapa cara. Diucapkan sebagai "My Sequel," ini adalah pengaturan default untuk semua instalasi WordPress.
• PostgreSQL: Sering disebut sebagai Postgres, jenis database ini disarankan untuk digunakan oleh pengembang yang lebih mahir. Anda dapat menganggapnya sebagai versi MySQL yang tahan lama.
• SQLite: Menjadi database SQL portabel dan ringkas, paling cocok untuk menguji aplikasi sederhana.

Baca lebih lanjut: 7 Alasan Teratas untuk Mulai Belajar SQL Hari Ini

Sejarah, penggunaan, dan jenis Python

Python menemukan asalnya pada 1980-an ketika ABC , bahasa untuk mengajar pemrograman, pertama kali diperkenalkan. Pada akhir 1980-an, Guido Van Rossum dari Belanda memulai karyanya untuk mendapatkan bahasa dengan keterbacaan kode yang lebih baik. Dan karenanya, Python dibuat pada tahun 1991 dan dinamai serial TV Inggris terkenal "Monty Python's Flying Circus" yang dia tonton saat itu.

Saat ini, perusahaan teknologi tinggi di dunia menggunakan Python untuk ilmu data dan eksplorasi. Beberapa contoh termasuk pemimpin industri seperti Google, Dropbox, dan YouTube. Sekarang, datang ke jenis Python, Python 2 dan Python 3 adalah dua versi yang paling umum. Python 3 diyakini akan mengambil alih Python 2 pada tahun 2020, tetapi Python 2 masih menjadi bagian dari perangkat lunak di banyak perusahaan. Namun, versi Python 2 mungkin kehilangan fitur keamanan dan perbaikan bug dalam waktu dekat, jadi masuk akal untuk meningkatkan keterampilan Python 3 Anda.

SQL atau Python: Mana yang harus Anda gunakan?

Perintah SQL lebih sederhana dan lebih sempit dibandingkan dengan perintah Python. Lebih sering daripada tidak, mereka membentuk kombinasi GABUNG, fungsi agregat, dan fungsi subquery.

Adapun Python, perintah pemrogramannya seperti kumpulan Lego, di mana setiap bagian memiliki tujuan tertentu. Pustaka terdiri dari bit khusus yang membantu Anda membangun sesuatu di ceruk tertentu. Misalnya, Pandas digunakan untuk analisis data, Scikit-learn untuk pembelajaran mesin, PyPDF2 untuk manipulasi PDF, SciPy untuk rutinitas numerik, dan Numpy untuk operasi matematika dan komputasi ilmiah.

Sistem manajemen basis data relasional yang digunakan dalam banyak aplikasi perusahaan memerlukan pengetahuan sebelumnya tentang SQL. Ini menyediakan rute terstruktur untuk mendapatkan informasi yang diinginkan. Sebaliknya, Python menawarkan lebih banyak keterbacaan dan portabilitas, membantu pengembangan hampir semua hal dengan alat dan pustaka yang tepat.

Ketahui lebih banyak: 5 Modul Python Teratas yang Harus Anda Ketahui

Bahasa apa yang harus Anda pelajari terlebih dahulu?

Mari kita rekap apa yang dibawa masing-masing bahasa ke meja. SQL adalah bahasa kueri standar untuk pengambilan data, dan Python adalah bahasa skrip yang dikenal luas untuk membangun aplikasi desktop dan web. Jadi, mana dari dua bahasa ini yang merupakan tempat terbaik untuk memulai?

Biasanya, SQL diyakini sebagai langkah pertama dalam tangga pembelajaran karena merupakan alat penting untuk memanggil informasi yang relevan dari database relasional. Juga, mudah dipahami karena membaca seperti bahasa Inggris. Jadi, memiliki pemahaman yang masuk akal tentang bahasa ini membuat Anda siap untuk Python. Setelah Anda dapat menulis kueri untuk menggabungkan dua tabel, terapkan logika yang sama untuk menulis ulang kode di Python menggunakan pustaka Pandas.

Dengan dasar yang kuat dari dua bahasa, Anda akan siap untuk melakukan berbagai fungsi seperti pengembangan back-end, analisis data, komputasi ilmiah, kecerdasan buatan, dan sebagainya.

Menyimpulkan

Menimbang dari argumen di atas, kita dapat melihat bahwa SQL dapat diterapkan dalam database relasional dengan hanya beberapa pengecualian. Tapi itu masih bisa menjadi alat yang ampuh untuk pemula. Selama bertahun-tahun, banyak fitur baru telah dimasukkan ke dalam SQL untuk meningkatkan fungsionalitas berorientasi objeknya.

Python adalah bahasa pemrograman serbaguna dan dinamis yang memiliki banyak aplikasi. Cakupan yang luas dapat dikaitkan dengan koleksi perpustakaan python yang luas untuk ilmu data, masing-masing melayani tujuan yang berbeda.

Dengan menjadi mahir dalam dua bahasa ini, Anda akan selangkah lebih dekat untuk mendapatkan pekerjaan yang menguntungkan. Beberapa profil pekerjaan termasuk Insinyur Perangkat Lunak, Insinyur DevOps, Ilmuwan Data, dan banyak pembelajaran mesin dan peran terkait AI. Perusahaan seperti IBM, NASA, Walt Disney, Google, dan Yahoo! Maps secara teratur mempekerjakan profesional yang memiliki keterampilan Python yang unggul.

Dengan ini, kami telah membahas berbagai aspek SQL vs. Python . Saat Anda memulai perjalanan belajar Anda, Anda sekarang akan memiliki pendekatan yang jauh lebih tepat. Komunitas pengkodean selalu dipenuhi dengan hal-hal baru dan menarik, dan memiliki basis konseptual memungkinkan Anda untuk beradaptasi dengan mulus dan bersinar!

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang Python, segala sesuatu tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, tatap muka dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.