SQL kontra Python: różnica między SQL a Pythonem

Kiedy mówimy o wiodących językach programowania na świecie, są to niektóre języki programowania do nauki, które są i będą poszukiwane w przyszłości. SQL i Python znajdują się na szczycie listy. Jako początkujący może być zniechęcający samodzielne zrozumienie zalet i wad. Dlatego w tym artykule omówiliśmy debatę SQL vs. Python , aby lepiej Cię poprowadzić.

Około dwie dekady temu inżynierowie oprogramowania mieli ograniczone możliwości, jeśli chodzi o języki programowania. Strukturalny język zapytań lub SQL był najbardziej poszukiwanym językiem do szybkiego wglądu w dane, pobierania rekordów i wyciągania wniosków. Wtedy dane istniały głównie w relacyjnych bazach danych, a SQL okazał się doskonałym zasobem podczas pisania raportów i aplikacji.

Obecnie dane występują w wielu kształtach i formach, takich jak zwykły tekst, pliki CSV w Internecie i wiele innych formatów. W tym miejscu pojawia się Python, szczycąc się swoim ogromnym zestawem bibliotek i powiązanych platform. Z biegiem lat stał się powszechnie preferowanym językiem programowania do szybkiej i iteracyjnej eksploracji danych. Co więcej, jego zróżnicowany zestaw narzędzi umożliwia programistom przeprowadzanie wizualizacji i analiz statystycznych oraz dalszą identyfikację wzorców w dostępnych danych. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Pythonie, zapoznaj się z naszymi kursami z analizy danych.

Korzyści z używania SQL i Pythona

Czy to SQL, czy Python , każdy język ma swój własny zestaw zalet. SQL został zaprojektowany do wykonywania zapytań i ekstrakcji danych. Jedną z jego głównych zalet jest łączenie danych z wielu tabel w bazie danych. Nie można jednak używać SQL wyłącznie do wykonywania manipulacji i transformacji danych wyższego poziomu, takich jak testy regresji, szeregi czasowe itp. Specjalistyczna biblioteka Pythona Pandas ułatwia taką analizę danych. Dlatego możesz użyć SQL do pobierania danych i dalszego manipulowania danymi strukturalnymi za pomocą Pythona.

Teraz, gdy omówiliśmy, w jaki sposób te języki mogą się uzupełniać, przejdźmy do kwestii SQL vs. Python .

Koniecznie przeczytaj: Pytania do rozmowy kwalifikacyjnej w Pythonie

Różnice między SQL a Pythonem

Podstawowa różnica polega na tym, że SQL jest językiem zapytań używanym głównie do uzyskiwania dostępu do danych i ich wyodrębniania, podczas gdy Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, który umożliwia eksperymentowanie z danymi. Więc jakiego języka wolisz się uczyć? Rozważmy przykład, aby porównać ich zastosowanie.

Załóżmy, że masz tabelę bazy danych o nazwie „restauracje”, która zawiera informacje o kilku restauracjach. Ta tabela może zawierać miliony wpisów, z których każdy reprezentuje inną restaurację. Każdy wiersz zawierałby takie szczegóły, jak nazwa, miasto, adres, ceny, ocena, informacje kontaktowe itp. Zobaczmy teraz, jak możemy wysłać zapytanie do tego zbioru danych za pomocą SQL vs. Python .

W SQL możesz pobrać wszystkie restauracje za pomocą instrukcji SELECT* FROM jadłodajnie . Podobnie, aby pobrać pierwsze pięć restauracji, możesz użyć SELECT* FROM restauracji LIMIT 5 . Możesz również uzyskać nazwy wszystkich restauracji znajdujących się w Bombaju za pomocą instrukcji SQL SELECT Name FROM eateries WHERE City = 'Mumbai' .

Z drugiej strony możesz uzyskać te same informacje w Pythonie za pomocą Pand, wykonując następujące instrukcje:

Wszystkie restauracje: jadłodajnie

Pięć pierwszych restauracji: jadłodajnie.głowa(5)

Restauracje w Bombaju: jadłodajnie[eateriały.City = = 'Mumbai'].Name

W powyższym przykładzie zauważysz, że te dwa języki są dość podobne. Ale wszystko zaczyna się zmieniać, gdy wdrażamy bardziej złożone zapytania.

Dodawanie warstw złożoności

Po wstępnym zapytaniu o dane, możesz uporządkować wyniki. Załóżmy, że masz tabelę zbioru danych eateries_by_city zawierającą liczbę restauracji w mieście, gdzie Bombaj ma 510, Delhi 420 i tak dalej. Tutaj liczby podane są pod nagłówkiem Eatery_Count. Teraz, dzięki temu nowemu zbiorowi danych, chcemy wybrać 10 miast o największej liczbie.

SQL:

WYBIERZ Miasto Z Knajpek_by_miasto ZAMÓW WG Eatery_Count LIMIT ZMNIEJSZENIA 10

Python przy użyciu Pand:

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

Jak zmieni się struktura tych zestawień, jeśli trzeba będzie określić kolejne dziesięć restauracji? możesz dowiedzieć się więcej o samouczku pandy Pythona, który wyjaśni ideę tej koncepcji.

SQL:

SELECT City FROM eateries_by_city ORDER BY Eatery_Count LIMIT ZMNIEJSZENIA 10 PRZESUNIĘCIE 10

Pyton:

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

Gdy zapytania stają się coraz bardziej skomplikowane, zauważysz, że składnia SQL staje się trudniejsza do odczytania w porównaniu ze składnią Pythona, która pozostaje stosunkowo niezmieniona.

Historia, użycie i typy SQL

SQL jest pomysłem Donalda D. Chamberlina i Raymonda F. Boyce'a, którzy opracowali system zarządzania bazami danych w IBM w 1974 roku. Na początku lat 70. dr EF Codd (popularnie znany jako ojciec systemów zarządzania bazami danych) opublikował swoje pomysły o relacyjnych bazach danych w artykule, który skłonił IBM do stworzenia grupy zajmującej się opracowywaniem prototypów. Codd zaproponował język o nazwie DSL/Alpha, który przeszedł wiele etapów upraszczania i udoskonalania, aby ostatecznie zmienić nazwę na SQL.

Wracając do dnia dzisiejszego, prawie każda witryna internetowa wykorzystuje bazę danych SQL do tworzenia swojego zaplecza. A SQL to standardowy język, który wyraża Twoją potrzebę do bazy danych. Poniżej zestawiliśmy różne typy baz danych SQL.

• MySQL: Ta baza danych zawiera tabele, które w jakiś sposób łączą się ze sobą. Wymawiane jako „My Sequel”, jest to domyślne ustawienie dla wszystkich instalacji WordPress.
• PostgreSQL: Często określany jako Postgres, ten typ bazy danych jest zalecany do użytku przez bardziej zaawansowanych programistów. Możesz myśleć o tym jako o trwałej wersji MySQL.
• SQLite: będąc przenośną i kompaktową bazą danych SQL, najlepiej nadaje się do testowania prostych aplikacji.

Przeczytaj więcej: 7 najważniejszych powodów, dla których warto zacząć uczyć się języka SQL już dziś

Historia, użycie i typy Pythona

Python ma swoje początki w latach 80., kiedy po raz pierwszy wprowadzono ABC , język do nauczania programowania. Pod koniec lat 80. Guido Van Rossum z Holandii rozpoczął pracę nad stworzeniem języka o lepszej czytelności kodu. I dlatego Python został stworzony w 1991 roku i nazwany na cześć słynnego brytyjskiego serialu telewizyjnego „Latający cyrk Monty Pythona”, który wtedy oglądał.

Obecnie firmy high-tech na świecie używają Pythona do nauki i eksploracji danych. Niektóre przykłady obejmują liderów branży, takich jak Google, Dropbox i YouTube. Teraz, przechodząc do typów Pythona, Python 2 i Python 3 to dwie najpopularniejsze wersje. Uważano, że Python 3 przejmie Pythona 2 do 2020 roku, ale Python 2 jest nadal ugruntowaną częścią oprogramowania w wielu firmach. Jednak wersja Pythona 2 może stracić funkcje bezpieczeństwa i poprawki błędów w najbliższej przyszłości, więc warto odświeżyć swoje umiejętności w Pythonie 3.

SQL czy Python: którego powinieneś użyć?

Polecenia SQL są prostsze i węższe w porównaniu z poleceniami Pythona. Najczęściej tworzą one kombinację JOINS, funkcji agregujących i funkcji podzapytań.

Jeśli chodzi o Pythona, polecenia programistyczne są jak asortyment zestawu Lego, w którym każdy element ma określony cel. Biblioteki składają się z wyspecjalizowanych bitów, które pomagają zbudować coś w tej konkretnej niszy. Na przykład Pandy są używane do analizy danych, Scikit-learn do uczenia maszynowego, PyPDF2 do manipulacji plikami PDF, SciPy do procedur numerycznych, a Numpy do operacji matematycznych i obliczeń naukowych.

Systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych używane w wielu aplikacjach korporacyjnych wymagają wcześniejszej znajomości języka SQL. Zapewnia uporządkowaną trasę do uzyskania pożądanych informacji. Z drugiej strony, Python oferuje większą czytelność i przenośność, pomagając w tworzeniu niemal wszystkiego za pomocą odpowiednich narzędzi i bibliotek.

Dowiedz się więcej: 5 najlepszych modułów Pythona, które powinieneś wiedzieć

Jakiego języka powinieneś się najpierw nauczyć?

Przypomnijmy najpierw, co każdy z języków wnosi do stołu. SQL to standardowy język zapytań do wyszukiwania danych, a Python to powszechnie rozpoznawalny język skryptowy do tworzenia aplikacji komputerowych i internetowych. Więc od którego z tych dwóch języków najlepiej zacząć?

Zazwyczaj uważa się, że SQL jest pierwszym krokiem na drabinie uczenia się, ponieważ jest niezbędnym narzędziem do przywoływania odpowiednich informacji z relacyjnych baz danych. Ponadto jest łatwy do zrozumienia, ponieważ czyta się go jak po angielsku. Tak więc posiadanie rozsądnego zrozumienia tego języka ustawia cię w Pythonie. Po napisaniu zapytania, które łączy dwie tabele, zastosuj tę samą logikę, aby przepisać kod w Pythonie za pomocą biblioteki Pandas.

Mając solidne podstawy obu języków, będziesz gotowy do wykonywania różnych funkcji, takich jak tworzenie zaplecza, analiza danych, obliczenia naukowe, sztuczna inteligencja i tak dalej.

Podsumowując

Biorąc pod uwagę powyższe argumenty, widzimy, że SQL ma zastosowanie w relacyjnych bazach danych z kilkoma wyjątkami. Ale nadal może być potężnym narzędziem dla początkujących. Z biegiem lat do SQL wprowadzono wiele nowych funkcji, aby poprawić jego funkcjonalność zorientowaną obiektowo.

Python to wszechstronny i dynamiczny język programowania mający wiele zastosowań. Szeroki zakres można przypisać bogatej kolekcji bibliotek Pythona do nauki o danych, z których każda służy innym celom.

Ucząc się tych dwóch języków, zbliżysz się o krok do znalezienia intratnej pracy. Niektóre profile zawodowe obejmują inżyniera oprogramowania, inżyniera DevOps, analityka danych oraz wiele ról związanych z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. Firmy takie jak IBM, NASA, Walt Disney, Google i Yahoo! Mapy regularnie zatrudniają profesjonalistów, którzy doskonale znają się na Pythonie.

W ten sposób omówiliśmy różne aspekty SQL vs. Python . Rozpoczynając swoją podróż edukacyjną, będziesz mieć teraz znacznie bardziej precyzyjne podejście. Społeczność koderów jest zawsze pełna nowych i ekscytujących rzeczy, a posiadanie bazy koncepcyjnej pozwala na bezproblemową adaptację i błyszczenie!

Jeśli chcesz dowiedzieć się czegoś o Pythonie, wszystkiego o nauce o danych, sprawdź program Executive PG w dziedzinie Data Science IIIT-B i upGrad, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z eksperci branżowi, indywidualni z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.