SQL 대 Python: SQL과 Python의 차이점

우리가 세계 최고의 프로그래밍 언어에 대해 이야기할 때, 그것들은 미래에 수요가 있고 수요가 있을 프로그래밍 언어입니다. SQL과 Python은 목록의 맨 위에 잘 위치합니다. 초보자로서 장단점을 스스로 이해하는 것은 어려울 수 있습니다. 따라서 이 기사에서는 더 나은 안내를 위해 SQL 대 Python 논쟁을 다루었습니다.

약 20년 전만 해도 소프트웨어 엔지니어는 프로그래밍 언어에 대한 선택권이 제한적이었습니다. 구조적 쿼리 언어(Structured Query Language) 또는 SQL은 빠른 데이터 통찰력, 레코드 가져오기 및 결론 도출을 위해 가장 많이 찾는 언어였습니다. 당시 데이터는 주로 관계형 데이터베이스에 존재했고 SQL은 보고서와 애플리케이션을 작성하는 데 탁월한 리소스임이 입증되었습니다.

오늘날 데이터는 일반 텍스트, CSV 파일, 웹 및 기타 여러 형식과 같은 다양한 형태와 형식으로 제공됩니다. 이것이 Python이 그림에 등장하는 곳이며 방대한 라이브러리 및 관련 플랫폼을 자랑합니다. 수년에 걸쳐 빠르고 반복적인 데이터 탐색을 위해 널리 선호되는 프로그래밍 언어로 부상했습니다. 또한 다양한 툴킷을 통해 개발자는 시각화 및 통계 분석을 수행하고 사용 가능한 데이터에서 패턴을 추가로 식별할 수 있습니다. 파이썬에 대해 더 자세히 알고 싶다면 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

SQL 및 Python 사용의 이점

SQL이든 Python이든 , 각 언어에는 고유한 장점이 있습니다. SQL은 데이터를 쿼리하고 추출하도록 설계되었습니다. 주요 장점 중 하나는 데이터베이스 내 여러 테이블의 데이터를 병합하는 것입니다. 그러나 회귀 테스트, 시계열 등과 같은 더 높은 수준의 데이터 조작 및 변환을 수행하는 데 SQL을 단독으로 사용할 수는 없습니다. Python의 특수 라이브러리인 Pandas는 이러한 데이터 분석을 용이하게 합니다. 따라서 SQL을 사용하여 데이터를 가져오고 Python을 사용하여 구조화된 데이터를 추가로 조작할 수 있습니다.

이 언어들이 어떻게 서로를 보완할 수 있는지 논의했으므로 이제 SQL 대 Python 의 문제로 넘어가겠습니다 .

필독: 파이썬 인터뷰 질문

SQL과 Python의 차이점

근본적인 차이점은 SQL은 주로 데이터 액세스 및 추출에 사용되는 쿼리 언어인 반면 Python은 데이터 실험을 가능하게 하는 범용 프로그래밍 언어라는 것입니다. 그렇다면 어떤 언어를 배우는 것을 선호합니까? 그들의 응용 프로그램을 비교하기 위해 예를 고려해 보겠습니다.

여러 레스토랑에 대한 정보가 포함된 "식당"이라는 데이터베이스 테이블이 있다고 가정합니다. 이 테이블에는 각각 다른 레스토랑을 나타내는 수백만 개의 항목이 있을 수 있습니다. 모든 행에는 이름, 도시, 주소, 가격, 등급, 연락처 정보 등과 같은 세부 정보가 포함됩니다. 이제 SQL 대 Python 을 사용하여 이 데이터 세트를 쿼리하는 방법을 살펴보겠습니다 .

SQL에서 SELECT* FROM Eaties 문을 사용하여 모든 레스토랑을 검색할 수 있습니다 . 마찬가지로 처음 5개 레스토랑을 검색하려면 SELECT* FROM Eateries LIMIT 5 를 사용할 수 있습니다 . 또한 SQL 문 SELECT Name FROM Eaties WHERE City = 'Mumbai' 를 사용하여 뭄바이에 있는 모든 레스토랑의 이름을 얻을 수 있습니다 .

반면에 다음 명령문을 실행하여 Pandas를 사용하여 Python에서 동일한 정보를 검색할 수 있습니다.

모든 레스토랑: 식당

처음 5개 레스토랑: Eaties.head(5)

뭄바이 음식점: 식당[eaties.City = = '뭄바이'].이름

위의 예에서 두 언어가 매우 유사함을 알 수 있습니다. 그러나 더 복잡한 쿼리를 구현함에 따라 상황이 바뀌기 시작합니다.

복잡성 계층 추가

일부 예비 데이터 쿼리 후 결과를 주문할 수 있습니다. 뭄바이에는 510개의 레스토랑이 있고 델리에는 420개의 레스토랑이 있는 식으로 도시당 레스토랑 수로 구성된 데이터 세트 테이블 Eateries_by_city가 있다고 가정해 보겠습니다. 여기서 수치는 Eatery_Count 헤드 아래에 제공됩니다. 이제 이 새 데이터 세트를 사용하여 가장 많은 수를 가진 상위 10개 도시를 선택하려고 합니다.

SQL:

SELECT 도시 FROM Eatery_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

Pandas를 사용하는 Python:

Eateries_by_city.nlargest(10, 열='Eatery_Count')

다음 10개 레스토랑을 결정해야 하는 경우 이러한 명령문의 구조가 어떻게 변경됩니까? 이 개념의 개념을 명확하게 해줄 python pandas tutorial 에서 더 많은 것을 배울 수 있습니다 .

SQL:

SELECT 도시 FROM Eatery_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10

파이썬:

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

쿼리가 더 복잡해지면 상대적으로 변경되지 않은 Python 구문에 비해 SQL 구문을 읽기가 더 어려워집니다.

SQL의 역사, 사용법, 종류

SQL은 1974년 IBM에서 데이터베이스 관리 시스템을 개발한 Donald D. Chamberlin과 Raymond F. Boyce의 아이디어였습니다. 1970년대 초 Dr. EF Codd(일반적으로 데이터베이스 관리 시스템의 아버지로 알려짐)는 그의 아이디어를 발표했습니다. IBM이 프로토타입 개발을 위한 그룹을 만들도록 한 논문에서 관계형 데이터베이스에 대해 설명했습니다. Codd는 DSL/Alpha라는 언어를 제안했는데 이 언어는 여러 단계의 단순화와 개선을 거쳐 마침내 SQL로 이름이 바뀌었습니다.

오늘날 거의 모든 웹사이트는 백엔드 개발을 위해 SQL 데이터베이스를 사용합니다. 그리고 SQL은 데이터베이스에 대한 필요를 표현하는 표준 언어입니다. 아래에서 다양한 유형의 SQL 데이터베이스를 컴파일했습니다.

• MySQL: 이 데이터베이스에는 어떤 방식으로든 함께 연결되는 테이블이 포함되어 있습니다. "My Sequel"로 발음되는 모든 WordPress 설치의 기본 설정입니다.
• PostgreSQL: Postgres라고도 하는 이 유형의 데이터베이스는 고급 개발자가 사용하는 것이 좋습니다. MySQL의 내구성 버전으로 생각할 수 있습니다.
• SQLite: 휴대 가능하고 컴팩트한 SQL 데이터베이스이기 때문에 간단한 애플리케이션 테스트에 가장 적합합니다.

더 읽어보기: 지금 SQL 학습을 시작해야 하는 7가지 이유

Python의 역사, 사용법 및 유형

Python은 프로그래밍을 가르치는 언어인 ABC가 처음 도입된 1980년대에 그 기원을 찾습니다 . 1980년대 후반, 네덜란드의 Guido Van Rossum은 코드 가독성이 더 좋은 언어를 파생시키는 작업을 시작했습니다. 그래서 파이썬은 1991년에 만들어졌고 당시 그가 보던 유명한 영국 TV 시리즈 "몬티 파이썬의 하늘을 나는 서커스"의 이름을 따서 명명되었습니다.

오늘날 전 세계의 첨단 기술 회사는 데이터 과학 및 탐색에 Python을 사용하고 있습니다. 몇 가지 예로는 Google, Dropbox 및 YouTube와 같은 업계 리더가 있습니다. 이제 Python 유형에 관해서는 Python 2 및 Python 3이 가장 일반적인 두 가지 버전입니다. Python 3은 2020년까지 Python 2를 인수할 것으로 믿어졌지만 Python 2는 여전히 많은 회사에서 소프트웨어의 확립된 부분입니다. 그러나 Python 2 버전은 가까운 장래에 보안 기능과 버그 수정을 잃을 수 있으므로 Python 3 기술을 연마하는 것이 좋습니다.

SQL 또는 Python: 어느 것을 사용해야 합니까?

SQL 명령은 Python 명령에 비해 더 간단하고 좁습니다. 종종 JOINS, 집계 함수 및 하위 쿼리 함수의 조합을 형성합니다.

Python의 경우 프로그래밍 명령은 레고 세트의 집합체와 같으며 각 조각에는 특정 목적이 있습니다. 라이브러리는 특정 틈새 시장에서 무언가를 구축하는 데 도움이 되는 특수 비트로 구성됩니다. 예를 들어 Pandas는 데이터 분석, Scikit-learn은 기계 학습, PyPDF2는 PDF 조작, SciPy는 수치 루틴, Numpy는 수학 연산 및 과학 컴퓨팅에 사용됩니다.

많은 기업 응용 프로그램에서 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템에는 SQL에 대한 사전 지식이 필요합니다. 원하는 정보를 얻을 수 있는 구조화된 경로를 제공합니다. 반대로 Python은 더 나은 가독성과 이식성을 제공하여 올바른 도구와 라이브러리로 거의 모든 것을 개발할 수 있도록 지원합니다.

더 알아보기: 알아야 할 상위 5가지 Python 모듈

어떤 언어를 먼저 배워야 할까요?

먼저 각 언어가 테이블에 제공하는 내용을 요약해 보겠습니다. SQL은 데이터 검색을 위한 표준 쿼리 언어이고 Python은 데스크톱 및 웹 애플리케이션 구축을 위한 널리 알려진 스크립팅 언어입니다. 그렇다면 이 두 언어 중 어떤 언어를 시작하는 것이 가장 좋을까요?

일반적으로 SQL은 관계형 데이터베이스에서 관련 정보를 불러오는 데 필수적인 도구이기 때문에 학습 사다리의 첫 번째 단계로 여겨집니다. 또한 영어로 되어 있어 이해하기 쉽습니다. 따라서 이 언어를 합리적으로 이해하면 Python을 사용할 수 있습니다. 두 테이블을 조인하는 쿼리를 작성할 수 있으면 Pandas 라이브러리를 사용하여 Python에서 동일한 논리를 적용하여 코드를 다시 작성합니다.

두 언어의 탄탄한 기초를 바탕으로 백엔드 개발, 데이터 분석, 과학 컴퓨팅, 인공 지능 등과 같은 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

합산

위의 인수를 고려하면 SQL이 몇 가지 예외를 제외하고 관계형 데이터베이스에 적용할 수 있음을 알 수 있습니다. 그러나 초보자에게는 여전히 강력한 도구가 될 수 있습니다. 수년에 걸쳐 객체 지향 기능을 개선하기 위해 많은 새로운 기능이 SQL에 통합되었습니다.

Python은 여러 응용 프로그램이 있는 다재다능하고 동적인 프로그래밍 언어입니다. 광범위한 범위는 각각 고유한 목적을 제공하는 데이터 과학을 위한 광범위한 Python 라이브러리 컬렉션에 기인할 수 있습니다.

이 두 언어에 능숙해지면 수익성 있는 직업을 찾는 데 한 걸음 더 가까워질 것입니다. 일부 직업 프로필에는 소프트웨어 엔지니어, DevOps 엔지니어, 데이터 과학자 및 많은 기계 학습 및 AI 관련 역할이 포함됩니다. IBM, NASA, Walt Disney, Google 및 Yahoo!와 같은 회사 Maps는 우수한 Python 기술을 보유한 전문가를 정기적으로 고용합니다.

이것으로 우리는 SQL 대 Python 의 다양한 측면을 다루었습니다 . 학습 여정을 시작하면 이제 훨씬 더 정확한 접근 방식을 갖게 될 것입니다. 코딩 커뮤니티는 항상 새롭고 흥미진진한 일들로 들끓고 있으며, 개념 기반이 있으면 원활하게 적응하고 빛날 수 있습니다!

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