SQL vs Python: SQL ve Python Arasındaki Fark

Dünyanın önde gelen programlama dillerinden bahsettiğimizde, gelecekte hangilerinin talep göreceğini ve talep edileceğini öğrenmek için bazı programlama dilleri vardır. SQL ve Python, listenin en üstünde yer almaktadır. Yeni başlayan biri olarak, artıları ve eksileri kendi başınıza anlamak göz korkutucu olabilir. Bu makalede, size daha iyi rehberlik etmek için SQL ve Python tartışmasını ele aldık.

Yaklaşık yirmi yıl önce, yazılım mühendislerinin konu programlama dilleri olduğunda sınırlı seçenekleri vardı. Yapılandırılmış Sorgu Dili veya SQL, hızlı veri içgörüleri, kayıtları getirmek ve sonuç çıkarmak için en çok aranan dildi. Daha sonra, veriler ağırlıklı olarak ilişkisel veritabanlarında mevcuttu ve SQL, raporlar ve uygulamalar yazarken mükemmel bir kaynak olduğunu kanıtladı.

Günümüzde veriler, düz metin, CSV dosyaları, web ve diğer birçok biçim gibi birçok şekil ve biçimde gelir. Python, geniş kütüphaneleri ve ilgili platformları ile övünerek resme girdiği yer burasıdır. Yıllar içinde, hızlı ve yinelemeli veri keşfi için yaygın olarak tercih edilen bir programlama dili olarak ortaya çıkmıştır. Ayrıca, çeşitli araç takımı, geliştiricilerin görselleştirme ve istatistiksel analiz yapmasına ve mevcut verilerdeki kalıpları daha fazla tanımlamasına olanak tanır. Python hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız veri bilimi kurslarımıza göz atın.

SQL ve Python kullanmanın faydaları

SQL veya Python olsun , her dilin kendi avantajları vardır. SQL, verileri sorgulamak ve ayıklamak için tasarlanmıştır. Ana güçlü yönlerinden biri, bir veritabanı içindeki birden çok tablodan gelen verileri birleştirmeyi içerir. Ancak, SQL'i yalnızca regresyon testleri, zaman serileri vb. gibi daha yüksek düzeyli veri işlemeleri ve dönüşümleri gerçekleştirmek için kullanamazsınız. Python'un özel kitaplığı Pandas, bu tür veri analizini kolaylaştırır. Bu nedenle, verileri almak ve yapılandırılmış verileri Python kullanarak daha fazla işlemek için SQL'i kullanabilirsiniz.

Şimdi bu dillerin birbirini nasıl tamamlayabileceğini tartıştığımıza göre, SQL vs. Python sorusuna geçelim .

Mutlaka Okuyun: Python Mülakat Soruları

SQL ve Python arasındaki farklar

Temel fark, SQL'in öncelikle verilere erişmek ve ayıklamak için kullanılan bir sorgu dili olması, Python ise verilerle deney yapmayı sağlayan genel amaçlı bir programlama dili olmasıdır. Peki, hangi dili öğrenmeyi tercih etmelisiniz? Uygulamalarını karşılaştırmak için bir örnek düşünelim.

Birkaç restoran hakkında bilgi içeren "yemek yerleri" adlı bir veritabanı tablonuz olduğunu varsayalım. Bu tablo, her biri farklı bir restoranı temsil eden milyonlarca girdiye sahip olabilir. Her satır Ad, Şehir, Adres, Fiyatlar, Derecelendirme, İletişim Bilgileri vb. gibi ayrıntıları içerecektir. Şimdi, SQL ve Python kullanarak bu veri kümesini nasıl sorgulayabileceğimizi görelim .

SQL'de, tüm restoranları SELECT* FROM eatery ifadesiyle alabilirsiniz . Benzer şekilde, ilk beş restoranı almak için SELECT* FROM restoranlardan LIMIT 5'i kullanabilirsiniz . Ayrıca Mumbai'de bulunan tüm restoranların isimlerini SQL deyimi ile SELECT Name FROM eatery WHERE City = 'Mumbai' ile alabilirsiniz .

Öte yandan, aşağıdaki ifadeleri yürüterek Pandaları kullanarak Python'da aynı bilgileri alabilirsiniz:

Tüm restoranlar: lokantalar

İlk beş restoran: eatery.head(5)

Mumbai restoranları: lokantalar[eateries.City = = 'Mumbai'].Name

Yukarıdaki örnekte, iki dilin oldukça benzer olduğunu göreceksiniz. Ancak daha karmaşık sorgular uyguladığımızda işler değişmeye başlar.

Karmaşıklık katmanları ekleme

Bazı ön veri sorgulamalarından sonra sonuçları sıralamak isteyebilirsiniz. Diyelim ki Mumbai'nin 510, Delhi'nin 420 restoranı vb. olduğu şehir başına restoran sayısını içeren eateries_by_city veri kümeniz var. Burada rakamlar Eatery_Count başlığı altında verilmiştir. Şimdi, bu yeni veri seti ile en fazla sayıya sahip ilk 10 şehri seçmek istiyoruz.

SQL:

eateries_by_city'DEN Şehir SEÇİN Eatery_Count'A GÖRE SİPARİŞ DESC LIMIT 10

Pandaları kullanan Python:

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

Önümüzdeki on restoranı belirlemeniz gerekirse, bu ifadelerin yapısı nasıl değişecek? bu kavramın fikrini netleştirecek olan piton pandalar öğreticisi hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz .

SQL:

eateries_by_city'DEN Şehir SEÇİN Eatery_Count'A GÖRE SİPARİŞ DESC LIMIT 10 OFFSET 10

Python:

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

Sorgular daha karmaşık hale geldikçe, nispeten değişmeden kalan Python sözdizimine kıyasla SQL sözdiziminin okunmasının zorlaştığını fark edeceksiniz.

SQL'in tarihçesi, kullanımı ve türleri

SQL, 1974'te IBM'de veritabanı yönetim sistemini geliştiren Donald D. Chamberlin ve Raymond F. Boyce'un bir buluşudur. 1970'lerin başında, Dr. EF Codd (popüler olarak Veritabanı Yönetim Sistemlerinin Babası olarak bilinir) fikirlerini yayınlamıştı. IBM'in prototip geliştirme için bir grup oluşturmasına yol açan bir makaledeki ilişkisel veritabanları hakkında. Codd, DSL/Alpha adında bir dil önermişti ve bu dil, birden fazla basitleştirme ve iyileştirme aşamasından geçerek sonunda SQL olarak yeniden adlandırıldı.

Günümüze gelindiğinde, neredeyse her web sitesi, arka uç geliştirmesi için bir SQL veritabanı kullanıyor. SQL, veritabanına olan ihtiyacınızı ifade eden standart dildir. Aşağıda farklı SQL veritabanları türlerini derledik.

• MySQL: Bu veritabanı, bir şekilde birbirine bağlanan tablolar içerir. "Benim Devamım" olarak telaffuz edilir, tüm WordPress kurulumları için varsayılan ayardır.
• PostgreSQL: Genellikle Postgres olarak anılır, bu tür veritabanı daha gelişmiş geliştiriciler tarafından kullanılması tavsiye edilir. Bunu MySQL'in dayanıklı bir versiyonu olarak düşünebilirsiniz.
• SQLite: Taşınabilir ve kompakt bir SQL veritabanı olduğundan, basit uygulamaları test etmek için en uygun olanıdır.

Devamını oku: Bugün SQL Öğrenmeye Başlamak İçin En Önemli 7 Neden

Python'un tarihçesi, kullanımı ve türleri

Python, kökenini, programlama öğretmek için bir dil olan ABC'nin ilk kez tanıtıldığı 1980'lerde bulur . 1980'lerin sonlarında, Hollanda'dan Guido Van Rossum, daha iyi kod okunabilirliği olan bir dil türetme çalışmalarına başladı. Bu nedenle Python 1991'de yaratıldı ve o sırada izlediği ünlü İngiliz dizisi “Monty Python's Flying Circus”tan adını aldı.

Bugün, dünyadaki yüksek teknoloji şirketleri veri bilimi ve keşfi için Python kullanıyor. Bazı örnekler Google, Dropbox ve YouTube gibi endüstri liderlerini içerir. Şimdi Python türlerine gelince, Python 2 ve Python 3 en yaygın iki versiyondur. Python 3'ün 2020 yılına kadar Python 2'yi devralacağına inanılıyordu, ancak Python 2 hala birçok şirkette yazılımın yerleşik bir parçası. Ancak Python 2 sürümü yakın gelecekte güvenlik özelliklerini ve hata düzeltmelerini kaybedebilir, bu nedenle Python 3 becerilerinizi tazelemek mantıklıdır.

SQL veya Python: Hangisini kullanmalısınız?

SQL komutları, Python komutlarına göre daha basit ve daha dardır. Çoğu zaman, JOINS, toplama işlevleri ve alt sorgu işlevlerinin bir kombinasyonunu oluştururlar.

Python'a gelince, programlama komutları, her parçanın belirli bir amacı olduğu bir Lego setinin çeşitleri gibidir. Kitaplıklar, belirli bir niş içinde bir şeyler inşa etmenize yardımcı olan özel bitlerden oluşur. Örneğin, Pandalar veri analizi için, Scikit-learn makine öğrenimi için, PyPDF2 PDF işleme için, SciPy sayısal rutinler için ve Numpy matematiksel işlemler ve bilimsel hesaplama için kullanılır.

Birçok kurumsal uygulamada kullanılan ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri, önceden SQL bilgisine sahip olmayı gerektirir. İstenilen bilgiyi almak için yapılandırılmış bir rota sağlar. Tersine, Python daha fazla okunabilirlik ve taşınabilirlik sunarak, doğru araçlar ve kitaplıklarla hemen hemen her şeyin geliştirilmesine yardımcı olur.

Daha fazlasını öğrenin: Bilmeniz Gereken En İyi 5 Python Modülü

İlk önce hangi dili öğrenmelisiniz?

Önce her bir dilin masaya ne getirdiğini özetleyelim. SQL, veri alımı için standart bir sorgu dilidir ve Python, masaüstü ve web uygulamaları oluşturmak için yaygın olarak tanınan bir komut dosyası dilidir. Peki, bu iki dilden hangisi başlamak için en iyi yer?

Tipik olarak SQL, ilişkisel veritabanlarından ilgili bilgileri toplamak için gerekli bir araç olduğundan, öğrenme merdivenindeki ilk adım olduğuna inanılır. Ayrıca, İngilizce gibi okunduğu için kavraması kolaydır. Dolayısıyla, bu dili makul düzeyde anlamak sizi Python'a hazırlar. İki tabloyu birleştirmek için bir sorgu yazdıktan sonra, Pandas kitaplığını kullanarak Python'da kodu yeniden yazmak için aynı mantığı uygulayın.

İki dilin sağlam bir temeli ile arka uç geliştirme, veri analizi, bilimsel hesaplama, yapay zeka vb. gibi çeşitli işlevleri üstlenmeye hazır olacaksınız.

Özetliyor

Yukarıdaki argümanlardan yola çıkarak, SQL'in sadece birkaç istisna dışında ilişkisel veritabanlarında uygulanabilir olduğunu görebiliriz. Ama yine de yeni başlayanlar için güçlü bir araç olabilir. Yıllar geçtikçe, nesne yönelimli işlevselliğini geliştirmek için SQL'e birçok yeni özellik dahil edilmiştir.

Python, birden fazla uygulamaya sahip çok yönlü ve dinamik bir programlama dilidir. Geniş kapsamı, veri bilimi için her biri farklı bir amaca hizmet eden kapsamlı python kitaplıkları koleksiyonuna atfedilebilir.

Bu iki dilde ustalaşarak kazançlı bir işe girmeye bir adım daha yaklaşacaksınız. İş profillerinden bazıları Yazılım Mühendisi, DevOps Mühendisi, Veri Bilimcisi ve birçok makine öğrenimi ve yapay zeka ile ilgili rolü içerir. IBM, NASA, Walt Disney, Google ve Yahoo gibi şirketler! Haritalar, düzenli olarak üstün Python becerilerine sahip profesyonelleri işe alır.

Bununla, SQL ve Python'un farklı yönlerini ele aldık . Öğrenme yolculuğunuza başladığınızda, artık çok daha kesin bir yaklaşımınız olacak. Kodlama topluluğu her zaman yeni ve heyecan verici şeylerle doludur ve kavramsal bir temele sahip olmak, sorunsuz bir şekilde uyum sağlamanıza ve parlamanıza olanak tanır!

Python hakkında bilgi edinmek, veri bilimi hakkında her şeyi merak ediyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın. endüstri uzmanları, endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.