SQL có khó hơn Python không?
|
Python và SQL là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, rất quan trọng trong công việc hàng ngày của các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu. Vì vậy, đối với bất kỳ ai muốn tìm hiểu sâu về dữ liệu, việc chọn một trong những ngôn ngữ này để học và thành thạo là điều bình thường Show Hiểu bản chất của cả hai ngôn ngữ, những gì chúng cung cấp và lợi thế của chúng có thể giúp các chuyên gia dữ liệu vừa chớm nở quyết định nên học ngôn ngữ nào. Vì vậy, hãy đi sâu vào thế giới của Python và SQL Trăn là gì?Bạn không thể nói về khám phá và thao tác dữ liệu mà không có Python. Tính linh hoạt, dễ sử dụng và tích hợp cũng như tính linh hoạt của nó khiến nó trở thành ngôn ngữ lập trình phổ biến cho các lập trình viên phần mềm và chuyên gia dữ liệu. Python được Guido Van Rossum phát triển vào cuối những năm 1980 theo mô hình mã nguồn mở được OSI chấp thuận. Khả năng đọc và cú pháp dễ làm theo khiến Python trở thành ngôn ngữ phổ biến được khuyên dùng cho người mới bắt đầu xây dựng ứng dụng web Ngày nay, ứng dụng của Python có thể nhìn thấy trong việc xây dựng các ứng dụng phụ trợ, Giao diện lập trình ứng dụng (API), tập lệnh hệ thống và ứng dụng dữ liệu. Python được yêu thích để làm việc với dữ liệu vì tích hợp dễ dàng với nhiều thư viện và tính linh hoạt giúp dễ dàng thích ứng với các định dạng khác nhau (văn bản, video, âm thanh, Giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV) và web) liên quan đến làm việc với dữ liệu Ngày nay, các công ty thành công như Netflix, Uber, Pinterest, Instagram, Spotify và nhiều công ty khác đã tận dụng sức mạnh của Python cho các dịch vụ của họ. Ngoài ra, Python cũng giúp xây dựng và cung cấp năng lượng cho các ứng dụng tinh vi như máy học, thực tế tăng cường, xe tự hành, ứng dụng di động Android và ứng dụng di động ios Sơ lược về PythonDưới đây là một số tính năng nổi tiếng của Python;
SQL là gì?Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) là kết quả của một đề xuất nghiên cứu của IBM có tiêu đề “Mô hình dữ liệu quan hệ cho các ngân hàng dữ liệu được chia sẻ lớn” vào năm 1970. Tiến sĩ E. F. Codd, một thành viên trong nhóm nghiên cứu, đã đề xuất rằng nên biểu diễn dữ liệu bằng cách sử dụng các bảng. IBM sau đó đã thành lập một nhóm, họ đã tạo ra phiên bản đầu tiên, SQUARE, cải tiến ngôn ngữ này và đổi tên thành SEQUEL, sau này được rút ngắn thành SQL Vì cơ sở dữ liệu là tập hợp của nhiều bảng, nên một bảng cung cấp khuôn khổ để triển khai SQL. SQL giúp giao tiếp với cơ sở dữ liệu SQL là ngôn ngữ lập trình được sử dụng để xây dựng, lưu trữ và truy xuất dữ liệu từ các hệ thống quản lý dữ liệu. SQL cho phép các chuyên gia dữ liệu truy xuất các bản ghi từ cơ sở dữ liệu và tạo ra những hiểu biết mạnh mẽ quan trọng cho việc ra quyết định kinh doanh SQL trong nháy mắt
Python so với. So sánh SQLPython và SQL là những ngôn ngữ phổ biến trong thế giới dữ liệu. Sự khác biệt quan trọng giữa chúng là trong khi Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao được sử dụng để xây dựng ứng dụng và khám phá dữ liệu, SQL là ngôn ngữ hiệu suất cao được sử dụng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Các ngôn ngữ này cũng khác nhau về tính dễ sử dụng, tích hợp và hiệu suất CategoryPythonSQLPerformanceChậm hơn đối với các tính toán mở rộngHiệu suất nhanh hơn đối với các truy vấn và tập hợp đơn giản Tính năngChức năng mở rộng do được tích hợp với nhiều loại thư việnChức năng bị hạn chế do các thư viện của bên thứ ba không quá rộng và việc tích hợp với các thư viện này có thể gây ra tình trạng khóa Thử nghiệm đơn vị mở rộng và thử nghiệm tích hợp thông qua . SQL có thể tăng/giảm quy mô bằng cách thêm/xóa các bảng khỏi cơ sở dữ liệu. Dễ sử dụng Cú pháp dễ sử dụng; . Vai trò/Nghề nghiệpPython rất quan trọng đối với các vai trò như nhà khoa học dữ liệu vì nó chứa một loạt các thư viện cần thiết để thực hiện nhiều tác vụ như thao tác, sắp xếp và khám phá dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu cần có kỹ năng SQL mở rộng để lập mô hình dữ liệu và các tác vụ ETLHiệu suấtĐối với các truy vấn và tổng hợp đơn giản, SQL thực hiện nhanh hơn Python vì dữ liệu trong cơ sở dữ liệu đã có một lược đồ xác định và quá trình tính toán diễn ra gần với dữ liệu. Đối với Python, quá trình trích xuất và tải dữ liệu phải diễn ra trước khi khám phá dữ liệu, điều này có thể gây ra độ trễ. Ngoài ra, Python là ngôn ngữ kịch bản cần thực thi nhiều hướng dẫn lập trình khi chạy chức năngPython cung cấp nhiều chức năng hơn SQL với hệ sinh thái gồm các thư viện của bên thứ ba, khiến nó có thể áp dụng cho nhiều ứng dụng như Học máy, phân tích dữ liệu khám phá và phát triển API. Đối với SQL, có các gói giới hạn để giúp cải thiện chức năng khả năng mở rộngSQL có thể mở rộng quy mô theo bộ dữ liệu ngày càng tăng bằng cách thêm nhiều bảng hơn hoặc xóa các bảng cũ trong cơ sở dữ liệu, do đó cải thiện khả năng mở rộng. Đa luồng là một kỹ thuật giúp phân chia một quy trình thành nhiều luồng và nâng cao khả năng xử lý các yêu cầu ngày càng tăng của ứng dụng. Thật không may, không giống như các ngôn ngữ như Java, sử dụng đa luồng, Python sử dụng GIL (Khóa phiên dịch toàn cầu), điều này ngăn trình thông dịch Python thực hiện đồng thời nhiều tác vụ, ảnh hưởng đến tốc độ và khả năng mở rộng của ứng dụng thử nghiệmViệc chạy thử nghiệm rất quan trọng đối với các đường dẫn dữ liệu và giúp đảm bảo mã hoạt động như dự định, không có lỗi và có thể bảo trì được. Giống như hầu hết các ngôn ngữ lập trình, Python cung cấp các bài kiểm tra tích hợp và đơn vị mở rộng cho các phần của quy trình xử lý dữ liệu, từ truy vấn dữ liệu đến mô hình học máy và các hàm toán học phức tạp. Mặt khác, SQL không cung cấp thử nghiệm đơn vị rộng rãi Dễ sử dụngMặc dù Python có cú pháp đơn giản nhưng SQL thân thiện với người mới bắt đầu hơn, có ít khái niệm hơn và dễ học hơn vai tròĐối với các nhà khoa học dữ liệu thực hiện nhiều nhiệm vụ như dọn dẹp, thao tác và khám phá, việc sở hữu các kỹ năng lập trình Python sẽ giúp họ thực hiện các công việc hàng ngày. Mặt khác, các kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu yêu cầu các kỹ năng SQL chuyên sâu để giúp quản lý và giám sát các tác vụ ETL trong cơ sở dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu. Tuy nhiên, chắc chắn có sự chồng chéo trong bộ kỹ năng cho tất cả các vai trò này Cách tiếp cận của StreamSetsNền tảng StreamSets DataOps giúp các tổ chức làm việc với cả quy trình dựa trên Python và SQL. Ví dụ: với bộ xử lý Jython, kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia về chủ đề có thể thiết kế quy trình xử lý dữ liệu trước khi tiến hành phân tích. Ngoài ra, StreamSets cung cấp Bộ công cụ phát triển phần mềm Python (SDK) của riêng mình, với nhiều chức năng tích hợp để cho phép các nhà phát triển và kỹ sư làm việc với dữ liệu của họ để nhanh chóng đưa ra thông tin chuyên sâu. Sử dụng Python SDK, các tổ chức có thể tự động hóa các quy trình lặp lại trong quy trình của họ bằng một lần nhấn phím. StreamSets cũng hỗ trợ ngữ nghĩa SQL trong bộ xử lý cho phép người dùng viết các truy vấn SQL để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu. StreamSets cũng hỗ trợ các hoạt động cơ sở dữ liệu nâng cao như Change Data Capture (CDC) để tiếp tục liên tục cho các chuyên gia SQL Dựa trên sức mạnh và khả năng của Python và SQL, StreamSeta cho phép các tổ chức xây dựng các đường dẫn dữ liệu thông minh, mạnh mẽ giúp cung cấp năng lượng cho cả ứng dụng đơn giản và phức tạp Python hay SQL cái nào tốt hơn?Python cung cấp phạm vi chức năng rộng hơn SQL với hệ sinh thái gồm các thư viện của bên thứ ba, giúp Python có thể áp dụng cho nhiều ứng dụng như Học máy, phân tích dữ liệu khám phá và phát triển API. Đối với SQL, có các gói giới hạn để giúp cải thiện chức năng.
SQL có khó hơn lập trình không?Do miền ứng dụng hẹp nên SQL thường dễ học hơn ngôn ngữ lập trình đa năng . Bạn không cần có kiến thức cơ bản về khoa học máy tính để bắt đầu với khóa học Cơ bản về SQL.
Nên học Python hay SQL trước?Một điều cần nhớ là SQL là bước đầu tiên quan trọng đối với một số ngôn ngữ phức tạp hơn (Python, R, JavaScript, v.v. ). Khi bạn hiểu cách máy tính suy nghĩ, bạn sẽ dễ dàng học một ngôn ngữ lập trình mới để phân tích dữ liệu của mình.
SQL dễ học hay khó học?Bởi vì SQL là một ngôn ngữ tương đối đơn giản , người học có thể mong đợi làm quen với những điều cơ bản trong vòng hai đến ba tuần. Điều đó nói rằng, nếu bạn dự định sử dụng các kỹ năng SQL tại nơi làm việc, có lẽ bạn sẽ cần mức độ lưu loát cao hơn. Bạn đạt được thành thạo nhanh như thế nào sẽ phụ thuộc vào phương pháp học tập của bạn. |
