SQL vs Python: Diferença entre SQL e Python

Quando falamos sobre as principais linguagens de programação do mundo, elas são algumas linguagens de programação para aprender que são e serão demandadas no futuro. SQL e Python estão bem colocados no topo da lista. Como iniciante, pode ser assustador entender os prós e contras por conta própria. Portanto, neste artigo, abordamos o debate SQL vs. Python para orientá-lo melhor.

Cerca de duas décadas atrás, os engenheiros de software tinham opções limitadas quando se tratava de linguagens de programação. A Linguagem de Consulta Estruturada ou SQL foi a linguagem mais procurada para insights de dados rápidos, busca de registros e conclusões. Então, os dados existiam predominantemente em bancos de dados relacionais, e o SQL provou ser um excelente recurso ao escrever relatórios e aplicativos.

Hoje, os dados vêm em muitas formas e formatos, como texto simples, arquivos CSV, na web e muitos outros formatos. É aqui que o Python entra em cena, ostentando seu vasto conjunto de bibliotecas e plataformas associadas. Ao longo dos anos, surgiu como uma linguagem de programação amplamente preferida para exploração de dados rápida e iterativa. Além disso, seu conjunto de ferramentas diversificado permite que os desenvolvedores realizem visualização e análise estatística e identifiquem ainda mais padrões nos dados disponíveis. Se você quiser aprender mais sobre python, confira nossos cursos de ciência de dados.

Benefícios de usar SQL e Python

Seja SQL ou Python , cada linguagem vem com seu próprio conjunto de vantagens. SQL foi projetado para consultar e extrair dados. Um de seus principais pontos fortes inclui a mesclagem de dados de várias tabelas em um banco de dados. No entanto, você não pode usar SQL exclusivamente para realizar manipulações e transformações de dados de alto nível, como testes de regressão, séries temporais, etc. A biblioteca especializada do Python, Pandas, facilita essa análise de dados. Portanto, você pode usar SQL para buscar dados e manipular ainda mais os dados estruturados usando Python.

Agora que discutimos como essas linguagens podem se complementar, vamos passar para a questão do SQL vs. Python .

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Diferenças entre SQL e Python

A diferença fundamental é que o SQL é uma linguagem de consulta usada principalmente para acessar e extrair dados, enquanto o Python é uma linguagem de programação de uso geral que permite a experimentação com os dados. Então, qual idioma você prefere aprender? Consideremos um exemplo para comparar sua aplicação.

Suponha que você tenha uma tabela de banco de dados chamada “restaurantes” contendo informações sobre vários restaurantes. Esta tabela pode ter milhões de entradas, cada uma representando um restaurante diferente. Cada linha incluiria detalhes como nome, cidade, endereço, preços, classificação, informações de contato etc. Agora, vamos ver como podemos consultar esse conjunto de dados usando SQL vs. Python .

No SQL, você pode recuperar todos os restaurantes com a instrução SELECT* FROM eaties . Da mesma forma, para recuperar os primeiros cinco restaurantes, você pode usar SELECT* FROM eateries LIMIT 5 . Você também pode obter os nomes de todos os restaurantes localizados em Mumbai com a instrução SQL SELECT Name FROM eateries WHERE City = 'Mumbai' .

Por outro lado, você pode recuperar as mesmas informações em Python usando Pandas executando as seguintes instruções:

Todos os restaurantes: restaurantes

Primeiros cinco restaurantes: eatries.head(5)

Restaurantes em Mumbai: eaties[eateries.City = = 'Mumbai'].Name

No exemplo acima, você observará que as duas linguagens são bastante semelhantes. Mas as coisas começam a mudar à medida que implementamos consultas mais complexas.

Adicionando camadas de complexidade

Após algumas consultas de dados preliminares, você pode querer ordenar os resultados. Digamos que você tenha uma tabela de conjunto de dados eateries_by_city contendo o número de restaurantes por cidade, onde Mumbai tem 510 restaurantes, Delhi tem 420 restaurantes e assim por diante. Aqui, os números são fornecidos sob o título Eatery_Count. Agora, com este novo conjunto de dados, queremos selecionar as 10 principais cidades com a maior contagem.

SQL:

SELECT City FROM eatery_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10

Python usando Pandas:

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

Como a estrutura dessas declarações mudará se você precisar determinar os próximos dez restaurantes? você pode aprender mais no tutorial python pandas que esclarecerá a ideia desse conceito.

SQL:

SELECT City FROM eatery_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10

Pitão:

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

À medida que as consultas se tornam mais complicadas, você notará que a sintaxe SQL se torna mais difícil de ler em comparação com a sintaxe Python, que permanece relativamente inalterada.

Histórico, uso e tipos de SQL

SQL é uma criação de Donald D. Chamberlin e Raymond F. Boyce, que desenvolveram o sistema de gerenciamento de banco de dados na IBM em 1974. No início dos anos 1970, Dr. EF Codd (popularmente conhecido como o Pai dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados) publicou suas idéias sobre bancos de dados relacionais em um artigo, o que levou a IBM a criar um grupo para desenvolvimento de protótipos. Codd havia proposto uma linguagem chamada DSL/Alpha, que passou por vários estágios de simplificação e refinamento para ser finalmente renomeada como SQL.

Chegando aos dias atuais, quase todos os sites usam um banco de dados SQL para seu desenvolvimento de back-end. E SQL é a linguagem padrão que expressa sua necessidade para o banco de dados. Compilamos os diferentes tipos de bancos de dados SQL abaixo.

• MySQL: Este banco de dados contém tabelas que se conectam de alguma forma. Pronunciado como “My Sequel”, é a configuração padrão para todas as instalações do WordPress.
• PostgreSQL: Muitas vezes referido como Postgres, este tipo de banco de dados é aconselhável para uso por desenvolvedores mais avançados. Você pode pensar nisso como uma versão durável do MySQL.
• SQLite: Por ser um banco de dados SQL portátil e compacto, é mais adequado para testar aplicativos simples.

Leia mais: Os 7 principais motivos para começar a aprender SQL hoje

Histórico, uso e tipos de Python

Python encontra sua origem na década de 1980, quando ABC , uma linguagem para ensinar programação, foi introduzida pela primeira vez. No final da década de 1980, Guido Van Rossum, da Holanda, começou seu trabalho para derivar uma linguagem com melhor legibilidade de código. E, portanto, Python foi criado em 1991 e recebeu o nome da famosa série de TV britânica “Monty Python's Flying Circus” que ele estava assistindo na época.

Hoje, empresas de alta tecnologia no mundo estão usando Python para ciência e exploração de dados. Alguns exemplos incluem líderes do setor como Google, Dropbox e YouTube. Agora, chegando aos tipos de Python, Python 2 e Python 3 são as duas versões mais comuns. Acreditava-se que o Python 3 assumiria o Python 2 até 2020, mas o Python 2 ainda é uma parte estabelecida do software em muitas empresas. No entanto, a versão Python 2 pode perder seus recursos de segurança e correções de bugs em um futuro próximo, então faz sentido aprimorar suas habilidades em Python 3.

SQL ou Python: Qual você deve usar?

Os comandos SQL são mais simples e mais estreitos em relação aos comandos Python. Na maioria das vezes, eles formam uma combinação de JOINS, funções de agregação e funções de subconsultas.

Quanto ao Python, os comandos de programação são como um sortimento de um conjunto de Lego, onde cada peça tem um propósito específico. As bibliotecas consistem em bits especializados que ajudam você a construir algo nesse nicho específico. Por exemplo, Pandas são usados ​​para análise de dados, Scikit-learn para aprendizado de máquina, PyPDF2 para manipulação de PDF, SciPy para rotinas numéricas e Numpy para operações matemáticas e computação científica.

Os sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional usados ​​em muitos aplicativos corporativos exigem conhecimento prévio de SQL. Ele fornece uma rota estruturada para obter as informações desejadas. Por outro lado, o Python oferece mais legibilidade e portabilidade, auxiliando no desenvolvimento de praticamente qualquer coisa com as ferramentas e bibliotecas certas.

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Qual idioma você deve aprender primeiro?

Vamos primeiro recapitular o que cada uma das linguagens traz para a mesa. SQL é uma linguagem de consulta padrão para recuperação de dados, e Python é uma linguagem de script amplamente reconhecida para criar aplicativos de desktop e web. Então, qual desses dois idiomas é o melhor lugar para começar?

Normalmente, acredita-se que o SQL seja o primeiro passo na escada do aprendizado, pois é uma ferramenta essencial para reunir informações relevantes de bancos de dados relacionais. Além disso, é fácil de entender, pois se lê como inglês. Portanto, ter uma compreensão razoável dessa linguagem prepara você para o Python. Depois de escrever uma consulta para unir duas tabelas, aplique a mesma lógica para reescrever o código em Python usando a biblioteca Pandas.

Com uma base sólida das duas linguagens, você estará pronto para realizar várias funções, como desenvolvimento de back-end, análise de dados, computação científica, inteligência artificial e assim por diante.

Resumindo

Pesando os argumentos acima, podemos ver que o SQL é aplicável em bancos de dados relacionais com apenas algumas exceções. Mas ainda pode ser uma ferramenta poderosa para iniciantes. Ao longo dos anos, muitos novos recursos foram incorporados ao SQL para melhorar sua funcionalidade orientada a objetos.

Python é uma linguagem de programação versátil e dinâmica com múltiplas aplicações. O amplo escopo pode ser atribuído à sua extensa coleção de bibliotecas python para ciência de dados, cada uma delas servindo a um propósito distinto.

Ao se tornar adepto dessas duas línguas, você estará um passo mais perto de conseguir um emprego lucrativo. Alguns dos perfis de trabalho incluem engenheiro de software, engenheiro de DevOps, cientista de dados e muitas funções relacionadas a aprendizado de máquina e IA. Empresas como IBM, NASA, Walt Disney, Google e Yahoo! O Maps contrata regularmente profissionais que possuem habilidades superiores em Python.

Com isso, cobrimos os diferentes aspectos do SQL vs. Python . Ao iniciar sua jornada de aprendizado, agora você terá uma abordagem muito mais precisa. A comunidade de codificação está sempre repleta de coisas novas e empolgantes, e ter uma base conceitual permite que você se adapte perfeitamente e brilhe!

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