SQL vs Python: ความแตกต่างระหว่าง SQL และ Python

เมื่อเราพูดถึงภาษาโปรแกรมชั้นนำของโลก ภาษาเหล่านี้เป็นภาษาโปรแกรมที่จะเรียนรู้ว่าภาษาใดเป็นที่ต้องการและจะเป็นที่ต้องการในอนาคต SQL และ Python ถูกจัดวางไว้อย่างดีที่ด้านบนสุดของรายการ สำหรับมือใหม่ การทำความเข้าใจข้อดีและข้อเสียด้วยตัวเองอาจเป็นเรื่องที่น่ากังวล ดังนั้น ในบทความนี้ เราได้กล่าวถึงการ อภิปราย ของ SQL กับ Python เพื่อแนะนำคุณให้ดีขึ้น

ประมาณสองทศวรรษที่แล้ว วิศวกรซอฟต์แวร์มีตัวเลือกที่จำกัดเมื่อพูดถึงภาษาโปรแกรม ภาษาคิวรีแบบมีโครงสร้างหรือ SQL เป็นภาษาที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดสำหรับข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็ว การดึงบันทึก และการสรุปผล จากนั้น ข้อมูลก็มีอยู่ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นส่วนใหญ่ และ SQL ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมในขณะเขียนรายงานและแอปพลิเคชัน

ปัจจุบัน ข้อมูลมีหลายรูปแบบและหลายรูปแบบ เช่น ข้อความธรรมดา ไฟล์ CSV บนเว็บ และรูปแบบอื่นๆ อีกมากมาย นี่คือจุดเริ่มต้นของ Python ที่มีไลบรารีและแพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้องมากมาย ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ภาษาโปรแกรมได้กลายเป็นที่นิยมอย่างกว้างขวางสำหรับการสำรวจข้อมูลที่รวดเร็วและทำซ้ำ นอกจากนี้ ชุดเครื่องมือที่หลากหลายยังช่วยให้นักพัฒนาดำเนินการสร้างภาพและวิเคราะห์ทางสถิติ และระบุรูปแบบเพิ่มเติมในข้อมูลที่มีได้ หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับไพ ธ อน โปรดดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเรา

ประโยชน์ของการใช้ SQL และ Python

ไม่ว่าจะเป็น SQL หรือ Python แต่ละภาษาก็มาพร้อมกับข้อดีของตัวเอง SQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อสืบค้นและดึงข้อมูล จุดแข็งหลักประการหนึ่งรวมถึงการผสานข้อมูลจากหลายตารางภายในฐานข้อมูล อย่างไรก็ตาม คุณไม่สามารถใช้ SQL เฉพาะสำหรับการจัดการและการแปลงข้อมูลระดับสูง เช่น การทดสอบการถดถอย อนุกรมเวลา ฯลฯ Pandas ซึ่งเป็นไลบรารีเฉพาะของ Python ช่วยอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าว ดังนั้น คุณสามารถใช้ SQL เพื่อดึงข้อมูลและจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างเพิ่มเติมโดยใช้ Python

ตอนนี้เราได้พูดคุยกันแล้วว่าภาษาเหล่านี้สามารถเสริมซึ่งกันและกันได้อย่างไร เรามาต่อกันที่คำถามของ SQL vs. Python

ต้องอ่าน: คำถามสัมภาษณ์ Python

ความแตกต่างระหว่าง SQL และ Python

ความแตกต่างพื้นฐานคือ SQL เป็นภาษาคิวรีที่ใช้เป็นหลักในการเข้าถึงและดึงข้อมูล ในขณะที่ Python เป็นภาษาโปรแกรมเอนกประสงค์ที่สามารถทดลองกับข้อมูลได้ ดังนั้นคุณควรเรียนภาษาใด ให้เราพิจารณาตัวอย่างเพื่อเปรียบเทียบการใช้งานของพวกเขา

สมมติว่าคุณมีตารางฐานข้อมูลที่เรียกว่า "ร้านอาหาร" ที่มีข้อมูลเกี่ยวกับร้านอาหารหลายแห่ง ตารางนี้สามารถมีได้หลายล้านรายการ แต่ละรายการเป็นตัวแทนของร้านอาหารที่แตกต่างกัน ทุกแถวจะมีรายละเอียดต่างๆ เช่น ชื่อ เมือง ที่อยู่ ราคา คะแนน ข้อมูลติดต่อ ฯลฯ ตอนนี้ มาดูกันว่าเราจะค้นหาชุดข้อมูลนี้โดยใช้ SQL เทียบกับ Python ได้อย่างไร

ใน SQL คุณสามารถดึงข้อมูลร้านอาหารทั้งหมดด้วยคำสั่ง SELECT* FROM eataries ในทำนองเดียวกัน ในการดึงข้อมูลร้านอาหารห้าร้านแรก คุณสามารถใช้ SELECT* FROM eataries LIMIT 5 คุณยังสามารถรับชื่อร้านอาหารทั้งหมดที่ตั้งอยู่ในมุมไบด้วยคำสั่ง SQL SELECT Name FROM eataries WHERE City = 'Mumbai '

ในทางกลับกัน คุณสามารถดึงข้อมูลเดียวกันใน Python โดยใช้ Pandas โดยดำเนินการคำสั่งต่อไปนี้:

ร้านอาหารทั้งหมด: ร้านอาหาร

ร้านอาหารห้าร้านแรก: eaties.head(5)

ร้านอาหารในมุมไบ: ร้านอาหาร[eateries.City = = 'มุมไบ'].ชื่อ

ในตัวอย่างข้างต้น คุณจะสังเกตเห็นว่าทั้งสองภาษาค่อนข้างคล้ายกัน แต่สิ่งต่างๆ เริ่มเปลี่ยนไปเมื่อเราใช้การสืบค้นที่ซับซ้อนมากขึ้น

เพิ่มชั้นความซับซ้อน

หลังจากการสอบถามข้อมูลเบื้องต้น คุณอาจต้องการสั่งผลลัพธ์ สมมติว่าคุณมีตารางชุดข้อมูล eateries_by_city ซึ่งประกอบด้วยจำนวนร้านอาหารต่อเมือง โดยที่มุมไบมีร้านอาหาร 510 แห่ง เดลีมีร้านอาหาร 420 แห่ง และอื่นๆ ที่นี่ ตัวเลขอยู่ใต้หัว Eatery_Count ด้วยชุดข้อมูลใหม่นี้ เราต้องการเลือกเมือง 10 อันดับแรกที่มีการนับมากที่สุด

SQL:

เลือกเมืองจากร้านอาหาร_by_city สั่งซื้อโดย Eatery_Count DESC LIMIT 10

Python ใช้ Pandas:

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

โครงสร้างของข้อความเหล่านี้จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรหากคุณจำเป็นต้องกำหนดร้านอาหารสิบแห่งถัดไป คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ บทช่วยสอน python pandas ซึ่งจะทำให้แนวคิดของแนวคิดนี้กระจ่างขึ้น

SQL:

เลือกเมืองจากร้าน eataries_by_city ORDER BY Eatery_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10

หลาม:

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

เมื่อการสืบค้นมีความซับซ้อนมากขึ้น คุณจะสังเกตเห็นว่าไวยากรณ์ SQL อ่านยากขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับไวยากรณ์ Python ซึ่งยังคงไม่เปลี่ยนแปลง

ประวัติ การใช้งาน และประเภทของ SQL

SQL เป็นผลิตผลของ Donald D. Chamberlin และ Raymond F. Boyce ผู้พัฒนาระบบจัดการฐานข้อมูลที่ IBM ในปี 1974 ในช่วงต้นทศวรรษ 1970 Dr. EF Codd (รู้จักกันดีในนาม Father of Database Management Systems) ได้เผยแพร่แนวคิดของเขา เกี่ยวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในบทความ ซึ่งทำให้ IBM สร้างกลุ่มสำหรับการพัฒนาต้นแบบ Codd ได้เสนอภาษาที่เรียกว่า DSL/Alpha ซึ่งผ่านหลายขั้นตอนของการทำให้เข้าใจง่ายและการปรับแต่งเพื่อเปลี่ยนชื่อเป็น SQL ในที่สุด

จนถึงปัจจุบัน เกือบทุกเว็บไซต์ใช้ฐานข้อมูล SQL สำหรับการพัฒนาส่วนหลัง และ SQL เป็นภาษามาตรฐานที่แสดงความต้องการของคุณต่อฐานข้อมูล เราได้รวบรวมฐานข้อมูล SQL ประเภทต่างๆ ไว้ด้านล่าง

• MySQL: ฐานข้อมูลนี้มีตารางที่เชื่อมโยงกันในทางใดทางหนึ่ง ออกเสียงว่า "ภาคต่อของฉัน" เป็นการตั้งค่าเริ่มต้นสำหรับการติดตั้ง WordPress ทั้งหมด
• PostgreSQL: มักเรียกว่า Postgres ฐานข้อมูลประเภทนี้แนะนำให้ใช้โดยนักพัฒนาขั้นสูง คุณสามารถคิดได้ว่าเป็น MySQL เวอร์ชันที่ทนทาน
• SQLite: เนื่องจากเป็นฐานข้อมูล SQL แบบพกพาขนาดกะทัดรัด จึงเหมาะที่สุดสำหรับการทดสอบแอปพลิเคชันทั่วไป

อ่านเพิ่มเติม: เหตุผล 7 อันดับแรกในการเริ่มเรียนรู้ SQL วันนี้

ประวัติ การใช้งาน และประเภทของ Python

Python พบที่มาของมันในช่วงปี 1980 เมื่อมีการแนะนำ ABC ซึ่งเป็นภาษาสำหรับสอนการเขียนโปรแกรม ในช่วงปลายทศวรรษ 1980 Guido Van Rossum จากเนเธอร์แลนด์เริ่มทำงานเพื่อพัฒนาภาษาที่มีความสามารถในการอ่านโค้ดได้ดีขึ้น ด้วยเหตุนี้ Python จึงถูกสร้างขึ้นในปี 1991 และตั้งชื่อตามละครโทรทัศน์ชื่อดังของอังกฤษเรื่อง “Monty Python's Flying Circus” ที่เขากำลังดูอยู่ในขณะนั้น

ทุกวันนี้ บริษัทไฮเทคในโลกกำลังใช้ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการสำรวจ ตัวอย่างบางส่วนรวมถึงผู้นำในอุตสาหกรรมเช่น Google, Dropbox และ YouTube มาถึงประเภทของ Python, Python 2 และ Python 3 เป็นสองเวอร์ชันที่พบบ่อยที่สุด เชื่อกันว่า Python 3 จะเข้ามาแทนที่ Python 2 ภายในปี 2020 แต่ Python 2 ยังคงเป็นส่วนหนึ่งของซอฟต์แวร์ที่เป็นที่ยอมรับในหลายบริษัท อย่างไรก็ตาม เวอร์ชัน Python 2 อาจสูญเสียคุณลักษณะด้านความปลอดภัยและการแก้ไขข้อบกพร่องในอนาคตอันใกล้ ดังนั้นจึงควรปรับปรุงทักษะ Python 3 ของคุณ

SQL หรือ Python: คุณควรใช้อันไหน?

คำสั่ง SQL เป็นคำสั่ง Python ที่เรียบง่ายและแคบกว่าเมื่อเทียบกับคำสั่ง Python ส่วนใหญ่มักจะเป็นการรวมกันของ JOINS ฟังก์ชันรวม และฟังก์ชันแบบสอบถามย่อย

สำหรับ Python คำสั่งการเขียนโปรแกรมเป็นเหมือนชุดเลโก้ซึ่งแต่ละชิ้นมีจุดประสงค์เฉพาะ ไลบรารีประกอบด้วยบิตพิเศษที่ช่วยให้คุณสร้างบางอย่างในช่องเฉพาะนั้น ตัวอย่างเช่น Pandas ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล, Scikit-learn สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง, PyPDF2 สำหรับการจัดการ PDF, SciPy สำหรับรูทีนตัวเลข และ Numpy สำหรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์

ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ใช้ในแอปพลิเคชันองค์กรจำนวนมากจำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับ SQL มาก่อน เป็นเส้นทางที่มีโครงสร้างเพื่อรับข้อมูลที่ต้องการ ในทางกลับกัน Python ให้ความสามารถในการอ่านและการพกพาที่มากขึ้น ซึ่งช่วยในการพัฒนาอะไรก็ได้ด้วยเครื่องมือและไลบรารีที่เหมาะสม

เรียนรู้เพิ่มเติม: โมดูล Python 5 อันดับแรกที่คุณควรรู้

คุณควรเรียนรู้ภาษาใดก่อน

เรามาสรุปสิ่งที่แต่ละภาษานำมาไว้ในตารางก่อน SQL เป็นภาษาคิวรีมาตรฐานสำหรับการดึงข้อมูล และ Python เป็นภาษาสคริปต์ที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปและเว็บ ดังนั้น ภาษาใดในสองภาษานี้ที่เหมาะที่สุดในการเริ่มต้น

โดยทั่วไป เชื่อกันว่า SQL เป็นขั้นตอนแรกในบันไดการเรียนรู้ เนื่องจากเป็นเครื่องมือสำคัญในการเรียกข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ นอกจากนี้ยังง่ายต่อการเข้าใจเนื่องจากอ่านเป็นภาษาอังกฤษ ดังนั้น การมีความเข้าใจอย่างสมเหตุสมผลเกี่ยวกับภาษานี้จะทำให้คุณพร้อมสำหรับ Python เมื่อคุณสามารถเขียนแบบสอบถามเพื่อเข้าร่วมสองตาราง ให้ใช้ตรรกะเดียวกันในการเขียนโค้ดใหม่ใน Python โดยใช้ไลบรารี Pandas

ด้วยรากฐานที่แข็งแกร่งของทั้งสองภาษา คุณจะพร้อมที่จะทำหน้าที่ต่างๆ เช่น การพัฒนาส่วนหลัง การวิเคราะห์ข้อมูล การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ปัญญาประดิษฐ์ และอื่นๆ

สรุป

เมื่อพิจารณาจากอาร์กิวเมนต์ข้างต้น เราจะเห็นได้ว่า SQL สามารถใช้ได้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โดยมีข้อยกเว้นเพียงไม่กี่ข้อ แต่ก็ยังเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับผู้เริ่มต้น ตลอดหลายปีที่ผ่านมา คุณลักษณะใหม่จำนวนมากได้ถูกรวมไว้ใน SQL เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานเชิงวัตถุ

Python เป็นภาษาโปรแกรมอเนกประสงค์และไดนามิกที่มีหลายแอพพลิเคชั่น ขอบเขตที่กว้างสามารถนำมาประกอบกับคอลเล็กชันของไลบรารี python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งแต่ละแห่งมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน

การเป็นผู้เชี่ยวชาญในสองภาษานี้จะทำให้คุณเข้าใกล้การได้งานที่ร่ำรวยมากขึ้นอีกก้าวหนึ่ง โปรไฟล์งานบางส่วน ได้แก่ Software Engineer, DevOps Engineer, Data Scientist และบทบาทด้านแมชชีนเลิร์นนิงและ AI มากมาย บริษัทต่างๆ เช่น IBM, NASA, Walt Disney, Google และ Yahoo! Maps มักจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ Python ที่เหนือกว่า

ด้วยเหตุนี้ เราได้ครอบคลุมแง่มุมต่างๆ ของ SQL กับ Python เมื่อคุณเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ คุณจะมีแนวทางที่แม่นยำยิ่งขึ้น ชุมชนการเขียนโค้ดนั้นเต็มไปด้วยสิ่งใหม่และน่าตื่นเต้นอยู่เสมอ และการมีฐานแนวคิดจะช่วยให้คุณปรับตัวได้อย่างลงตัวและโดดเด่น!

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับ Python ทุกเรื่องเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับ ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ