Hướng dẫn do you need to learn sql if you know python? - bạn có cần học sql nếu bạn biết python không?

Hướng dẫn do you need to learn sql if you know python? - bạn có cần học sql nếu bạn biết python không?

Python so với SQL | Ưu và nhược điểm

Khoảng hai mươi năm trước, chỉ có một số ngôn ngữ lập trình mà một kỹ sư phần mềm sẽ cần phải biết rõ. Thậm chí hồi đó, ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc hoặc SQL, là ngôn ngữ tiếp theo khi bạn cần hiểu rõ hơn về một số dữ liệu, tìm nạp hồ sơ và sau đó rút ra kết luận sơ bộ, cuối cùng, có thể dẫn đến một báo cáo hoặc viết một ứng dụng . & nbsp;. Even back then, Structured Query Language, or SQL, was the go-to language when you needed to gain quick insight on some data, fetch records, and then draw preliminary conclusions that might, eventually, lead to a report or to writing an application. 

Ngày nay, dữ liệu có nhiều hình dạng và định dạng, không nhất thiết đồng nghĩa với cơ sở dữ liệu quan hệ lâu hơn nữa. Dữ liệu tồn tại trong các tệp CSV, văn bản thuần túy và trên web, cũng như ở nhiều định dạng khác nhau. Chính trong mê cung dữ liệu này, bộ công cụ thư viện rộng lớn của Python tỏa sáng.

Với một tập hợp lớn các thư viện trợ giúp và các nền tảng liên quan, Python là một ngôn ngữ lập trình tuyệt vời để khám phá dữ liệu nhanh và lặp. Bộ thư viện Python, bao gồm tất cả mọi thứ, từ trực quan hóa dữ liệu đến phân tích thống kê, giúp các nhà phát triển thuận tiện nhảy vào phân tích dữ liệu và bắt đầu xác định các mẫu.

Sử dụng các trường hợp cho SQL và Python

SQL được thiết kế để truy vấn và trích xuất dữ liệu từ các bảng trong cơ sở dữ liệu. SQL rất giỏi trong việc cho phép bạn là nhà phát triển, kết hợp một cách liền mạch (hoặc hợp nhất) một số dữ liệu với nhau. Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng là một điểm mạnh chính.

Tuy nhiên, SQL được thiết kế để thao tác hoặc chuyển đổi dữ liệu thành các định dạng khác. Các loại thao tác dữ liệu cấp cao là phổ biến trong khoa học dữ liệu, chẳng hạn như phân tích thống kê, kiểm tra hồi quy và thao tác dữ liệu chuỗi thời gian, rất khó để đạt được bằng SQL.

Python, mặt khác, có một thư viện phân tích dữ liệu nổi tiếng có tên là Pandas, được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu và thao tác.Pandas, which has been specially designed for data analysis and manipulation.

Python đặc biệt phù hợp với dữ liệu có cấu trúc (bảng) có thể được tìm nạp bằng SQL và sau đó yêu cầu thao tác xa hơn, có thể là một thách thức để đạt được chỉ bằng SQL. Điều này dẫn đến câu hỏi sau: Khi nào bạn nên sử dụng Python so với SQL?When should you use Python vs. SQL?

Sự khác biệt SQL và Python

Sử dụng SQL để truy xuất dữ liệu thiết yếu cần thiết cho phân tích, sau đó sử dụng các thư viện Python chuyên dụng để xử lý nó.

Hãy cùng xem một ví dụ bằng cách sử dụng SQL: & NBSP;

Giả sử chúng tôi có bảng cơ sở dữ liệu sau với thông tin khách sạn được gọi là khách sạn. Đây là một bộ dữ liệu mẫu nhỏ của thông tin có trong bảng. Bảng này có thể bao gồm hàng ngàn hoặc hàng triệu hàng (mục), mỗi cái đại diện cho một khách sạn.

Tên Thành phố Đường phố Giá bán Tiền tệ Sao Điện thoại
1 qua Dei Valeri la Mã Thông qua dei valeri 1 54

đô la Mỹ

5

108 phút ký túc xá Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 24

đô la Mỹ

1

108 phút ký túc xá

Moscow Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 26

đô la Mỹ

1

7(967)0130047

108 phút ký túc xá Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 14

đô la Mỹ

3

108 phút ký túc xá Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 39

đô la Mỹ

3

108 phút ký túc xá

Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 7 (495) 795-4259 53

đô la Mỹ

3,5

33140955600

108 phút ký túc xá Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 13

đô la Mỹ

2

39935766

108 phút ký túc xá Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 11

đô la Mỹ

1

108 phút ký túc xá Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 22

đô la Mỹ

3

108 phút ký túc xá Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 27

đô la Mỹ

3

2098647-25

108 phút ký túc xá

Moscow Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 7 (495) 795-4259
Hostel 1st Arbat tại Novinsky Novinsky Bulvar 1/2 Ứng dụng 64hotels   Một ký túc xá cộng
Prague Na Florenci 14 13/33hotels LIMIT 3 hotels.head(3).head(3)
Khách sạn Aalborg Amsterdam AmsterdamName FROM hotels WHERE City = ‘Paris Sarphatipark 106[hotels.City == ‘Paris‘].Name

106 - 1073

Adagio Access Vanves Porte de Chatillon

Paris

Thành phố Hotel_Count
Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 567
Moscow 482

Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3Hotel _Count and only select the top ten cities with the largest count. We could do this as follows:

Malaya Ordynka Street 5/6 Bld.4 App.3 7 (495) 795-4259
Hostel 1st Arbat tại NovinskyCity FROM hotels_by_city ORDER BY Hotel_Count DESC LIMIT 10 Novinsky Bulvar 1/2 Ứng dụng 64.nlargest(10, columns=’Hotel_Count‘)

Một ký túc xá cộng

Prague

SQL Python sử dụng gấu trúc
Chọn Thành phố từ Khách sạn_BY_City Đơn đặt hàng & NBSP; bởi Hotel_Count Desc Giới hạn 10 Offset 10City FROM hotels_by_city ORDER  BY Hotel_Count DESC LIMIT 10 OFFSET 10 Hotels_by_city.nlargest (20, cột = xông Hotel_count ‘). Đuôi (10).nlargest(20, columns=’Hotel_Count‘).tail(10)

Lưu ý cách cú pháp PANDAS vẫn gần như không thay đổi khi độ phức tạp tăng lên, trong khi cú pháp SQL trở nên phức tạp hơn để đọc.

Một cách khác để suy nghĩ về sự khác biệt giữa Python và SQL là SQL cung cấp thiết lập và Python đưa bạn từ đó. SQL cho phép bạn bắt đầu với một bộ dữ liệu được cấu trúc thành các bảng. Khi bạn có các bảng, bạn sử dụng Python để phân nhánh các phân tích khác nhau theo nhiều hướng khác nhau.

Các loại SQL

MySQL (phát âm phần tiếp theo của tôi) là loại cơ sở dữ liệu SQL phổ biến nhất. Cách siêu GEEK để đề cập đến loại cơ sở dữ liệu SQL này như một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (hoặc RDBMS). Ít nhiều, điều đó có nghĩa là nó có một cơ sở dữ liệu với nhiều bảng liên kết với nhau theo một cách nào đó. Tất cả các cài đặt WordPress theo mặc định đang sử dụng MySQL. (pronounced MY Sequel) is the most popular type of SQL database. The super-geek way to refer to this type of SQL database as a relational database management system (or RDBMS). More or less, that means it’s a database with many tables that link together in some way. All WordPress installations by default are using MySQL.

PostgreSQL (thường chỉ được gọi là Post Postgres) tương tự như MySQL nhưng được biết là bền hơn. Tuy nhiên, việc thiết lập postgres cho người mới thường có thể khó khăn, vì vậy nếu bạn chưa quen với điều này, MySQL có lẽ là bạn đặt cược tốt nhất. (often just referred to as “Postgres”) is similar to MySQL but is known to be more durable. However, setting up Postgres for newbies can often be difficult, so if you are new to this, MySQL is probably you’re best bet.

SQLite (phát âm phần tiếp theo Lite) là một cơ sở dữ liệu rất di động và nhỏ gọn. SQLite thường được sử dụng tốt nhất để thử nghiệm và các ứng dụng rất, rất đơn giản. (pronounced Sequel Lite) is a very portable, and compact database. SQLite is usually best used for testing and very, very simple applications.

Khi nào nên chọn Python so với SQL?

SQL chứa một bộ lệnh đơn giản và hẹp hơn nhiều so với Python. Trong SQL, các truy vấn hầu như chỉ sử dụng một số kết hợp của các kết hợp, chức năng tổng hợp và các hàm con.

Ngược lại, Python giống như một bộ sưu tập các bộ LEGO chuyên dụng, mỗi bộ có một mục đích cụ thể. Mỗi thư viện có các phần tùy chỉnh để xây dựng một loại cụ thể của một điều cụ thể: gấu trúc để phân tích dữ liệu, PYPDF2 cho thao tác PDF, Scikit-learn cho học máy và nhiều hơn nữa.

Ngôn ngữ nào để học Python hoặc SQL đầu tiên?

Chúng tôi nghĩ rằng nơi tốt nhất để bắt đầu là bằng cách học & nbsp; SQL. SQL là một công cụ thiết yếu cho bất kỳ loại truy xuất dữ liệu nào từ cơ sở dữ liệu quan hệ, ngay cả khi công việc chính của bạn có ít hoặc không liên quan gì đến phân tích dữ liệu.

Ngay cả khi truy vấn SQL dài hơn gấp mười lần thì tập lệnh Python tương đương, thì cảm giác dễ dàng hơn khi thực hiện tương đương trong Python vì nó đọc như tiếng Anh. Hãy nhớ rằng, học tập tốn nhiều công sức hơn việc đánh máy, và mất nhiều thời gian hơn.

Khi bạn có kiến ​​thức hợp lý về SQL, ít nhất bạn có thể viết một truy vấn kết hợp hai bảng với nhau, cố gắng viết lại một số logic tương tự trong Python bằng Pandas.Pandas.

Biểu đồ so sánh

Python SQL
Thành lập Được tạo ra vào năm 1991 bởi Guido Van Rossum Được tạo bởi Donald D. Chamberlin và Raymond F. Boyce vào năm 1974
Ưu điểm Một phạm vi đa năng, năng động, dễ dàng, Một đường cong học tập rất dễ dàng, cú pháp giống như tiếng Anh.
Nhược điểm Đường cong học tập dốc hơn sau đó SQL Hầu hết chỉ áp dụng trong cơ sở dữ liệu quan hệ (với một vài ngoại lệ)
Thư viện web Một thư viện cho hầu hết mọi thứ Không, SQL chỉ là SQL.
Loại & nbsp; Python 2 và Python 3 là hai loại Python phổ biến nhất MySQL, SQL Server, PostgreSQL, SQLite
Cách sử dụng Google

YouTube

Dropbox

Hầu như mọi công ty công nghệ cao.

Hơn nữa, Python được sử dụng rộng rãi trong nhiều tổ chức để khoa học và thăm dò dữ liệu.

Gần như mọi trang web trên Internet đều sử dụng cơ sở dữ liệu SQL cho back-end của nó.

Cảm ơn Eduardo Freitas vì đã đồng sáng tác và chứng minh tác phẩm này! & NBSP;

Tôi có nên học SQL sau Python không?

Nếu ai đó thực sự đang tìm cách bắt đầu sự nghiệp của họ với tư cách là một nhà phát triển, thì họ nên bắt đầu với SQL vì đó là ngôn ngữ tiêu chuẩn và cấu trúc dễ hiểu làm cho quá trình phát triển và mã hóa nhanh hơn.Mặt khác, Python là dành cho các nhà phát triển lành nghề.

SQL có dễ dàng không nếu bạn biết Python?

Nếu chúng ta xem nó như một ngôn ngữ, thì SQL dễ dàng hơn nhiều so với Python vì cú pháp nhỏ hơn và có rất ít khái niệm trong SQL.Mặt khác, nếu bạn xem nó như một công cụ, thì SQL khó khăn hơn mã hóa trong Python.SQL is much easier as compared to Python because the syntax is smaller, and there are pretty few concepts in SQL. On the other hand, if you look at it as a tool, then SQL is tougher than coding in Python.