Для чего нужен sql: Кому нужен SQL? Всем! Зачем — разбираемся в статье — IQBI на vc.ru

Кому нужен SQL? Всем! Зачем — разбираемся в статье — IQBI на vc.ru

5246 просмотров

SQL (язык структурированных запросов) — это стандартный язык баз данных, который используется для создания, обслуживания и извлечения реляционных баз данных. Начиная с 1970-х годов, SQL стал очень важным инструментом в наборе инструментов специалиста по данным, поскольку он имеет решающее значение для доступа, обновления, вставки, манипулирования и изменения данных.

Но зачем тому, кто хочет устроиться на работу в области данных, тратить время на изучение этого «древнего» языка в 2021 году?

Почему бы не потратить все свое время на освоение Python / R или не сосредоточиться на «более привлекательных» навыках работы с данными, таких как Deep Learning, Scala и Spark?

Хотя знание основ более универсального языка, такого как Python или R, имеет решающее значение, игнорирование SQL значительно усложнит работу с данными. Сейчас расскажем, почему.

Итак, что можно делать с помощью SQL?

• создавать таблицы данных;

• получать, изменять и хранить данные;

• изменять структуру данных;

• объединять данные;

• выполнять вычисления;

• обеспечивать защиту данных.

И это еще не все!

Необъятные возможности и потенциал раскрывает именно СУБД SQL (система управления базами данных). СУБД — это программная прослойка между пользователем и сервером. Поэтому она позволяет абстрагировать пользователя от системного видения БД, а системе предоставляет способ взаимодействовать с пользователем.

Получается что, СУБД — это SQL плюс комплекс программного обеспечения. Очень часто базы данных путают с системой управления базой данных. Это нормально: понятия неразрывны, сама по себе БД без системы управления мало чем отличается от текстового файла со строчками. Важно не только хранить данные, но и управлять ими. СУБД применяются везде, где нужно структурировано хранить данные — от простого блога до проектов Data Science.

Почти все крупнейшие технологические компании используют SQL. Uber, Netflix, Airbnb — список можно продолжать. Даже в таких компаниях, как Facebook, Google и Amazon, которые создали свои собственные высокопроизводительные системы баз данных, группы обработки данных используют SQL для запроса данных и выполнения анализа.

И речь не только о высокотехнологичных компаниях: и большие и маленькие компании используют SQL. Например, быстрый поиск работы в LinkedIn покажет вам, что больше компаний ищут навыки SQL, чем навыки Python или R. SQL может быть и старый, но он повсеместен.

«SQL настолько распространен, что пронизывает всё здесь. Это похоже на то, как синтаксис SQL сохраняется во времени и пространстве. Всё использует SQL или производные от SQL».

Знание SQL – один из важных навыков, который стоит освоить наравне с Python, php, javа и Power BI. Ведь практически любой сайт, от маленького блога до крупнейшего интернет-ресурса, используют базы данных. Чтение почты, перевод денег другу, покупки в интернет-магазинах или регистрация на сайте – всё это происходит через обращение к различным базам данным.

SQL — новая ступень эволюции после известных программ Excel и Access. Но это не программа, это язык запросов, которые понимают другие приложения и базы данных в целом.

При разработке веб-приложений практически всегда используются базы данных. Там хранится информация, необходимая для работы сайта – контент, логины/пароли, настройки и данные о посетителях и клиентах. С помощью SQL разработчик записывает и выводит данные из базы. Таким образом, SQL – связующее звено, которое обеспечивает взаимодействие приложения с базой данных и информацией, которая там хранится.

Если вы хотите получить работу в области анализа данных, ваше внимание должно быть сосредоточено на навыках, которые нужны работодателям.

Проанализировав любой рынок вакансий, Вы увидите, SQL — это самый востребованный навык среди всех вакансий в области данных, он встречается в 42,7% всех объявлений о вакансиях.

Интересно, что доля вакансий, в которых перечисляется SQL, на самом деле, кажется, увеличивается!

Если вы ищете работу в области данных, окажется, что знание SQL еще более важно.

Большинство вакансий начального уровня в области данных — это роли аналитиков данных, взглянем на объявления Indeed.com о вакансиях с ключевым словом «аналитик данных» в названии, и эти цифры еще более убедительны:

Для ролей аналитика данных SQL снова является наиболее востребованным навыком, занимающим 57,4% всех должностей аналитика данных. SQL появляется в 1,5 раза больше объявлениях о вакансиях «аналитик данных», чем Python, и почти в 2,5 раза чаще, чем в сообщениях R.

Нет сомнений в том, что если вы ищете роль аналитика данных, изучение SQL должно быть первым пунктом вашего списка.

Фактически, даже если вас интересуют более продвинутые роли, навыки SQL имеют решающее значение.

Анализ в объявлениях о вакансиях «Data Scientist» и «Data Engineer» показал похожую картину, хотя SQL не является основным навыком для любой из этих вакансий, по-прежнему фигурирует в 58,2% объявлений о вакансиях специалистов по данным и 56,4% данных в объявлениях о вакансиях инженера.

С чего начать?

В Интернете есть буквально тысячи курсов по SQL, но большинство из них не подготовят вас к использованию SQL в реальном мире. Лучший способ проиллюстрировать это — посмотреть на запросы, которые вас учат писать. Всегда помните, что реальный мир SQL выглядит вот так:

Мы предлагаем нашим студентам обучиться SQL с MVP от MICROSOFT, научиться писать запросы, работать с инструкциями, функциями и процедурами и так далее, а затем узнать о Power BI из курса Аналитик BI, его возможностях и важности для аналитиков.

При помощи Microsoft SQL Server вы будете получать данные из всевозможных БД и иных источников, преобразовывать информацию в таблицах, заменять, дополнять, другими словами приводить к необходимому окончательному виду . A Power BI позволит из огромного количества строк и столбцов в таблицах базы данных, создать наглядный интерактивный отчёт, который покажет всю информацию логически сжато, структурированно и сгруппировано. Большая библиотека визуализаций позволит изобразить информацию в любом виде: диаграммы, карточки, срезы и т.д.

Иными словами, Power BI автоматически создаёт краткий конспект всего, что содержится в SQL, но при этом конспект может обновляться и изменяться, как только захотите, и не теряет возможности детализации, если вдруг вам потребуется обратиться к полной информации.

P.S.
Совсем скоро стартует наш бесплатный интенсив по SQL с участием Дмитрия Пилюгина — MVP MICROSOFT.

Следите за обновлениями!

Профессии в которых используют SQL? — Хабр Q&A

Если только SQL — то это SQL-разработчик. Как уже было подмечено, таких вакансий немного. Но и не мало.
Еще есть администраторы БД — там скорее больше по обслуживанию и ведению БД, нежели по работе с наполнением. Но все же.
Сам по себе SQL, один из дополнительных навыков. Разработчики (для них знание важно), тестировщики, аналитики, проектные менеджеры — для всех умение SQL не будет лишним.

Ответ написан более трёх лет назад

Комментировать

Вам — в ентерпрайз.

1. Бизнес аналитик.
Если английский на разговорном уровне, то это именно ваше.
Фронт работ — общаться с заказчиком на бизнес уровне, передавать разработчикам что именно хочет видеть заказчик. Есть множество энтерпрайз проектов, включая собственно разработку софта для тех же банков, где нужны бизнес аналитики, которые будут понимать что именно должно происходить с данными, и пояснять это разработчикам, помогая составлять техзадание.

2. Разработчик баз данных.
Слежение за состоянием баз данных, обновление, накатка. Для тестирования различных нововведений нужно и приложение обновлять и данные для него готовить. Чтобы данные соответствовали нужной версии приложения, чтобы данные соответствовали стандартным тестовым данным — работы полно. Особенно в крупном проекте, где для тестирования выделено несколько десятков тестовых энвайрнментов. В идеале пытаться это все автоматизировать, но в энтерпрайзе бывает что невозможно.

Ответ написан более трёх лет назад

Комментировать

Обычно SLQ запросами занимаются backend — разработчики. При этом, RAW SQL всего лишь малая часть обязанностей backend — разработчика.
Знание SQL идет вкупе с другими знаниями, отдельно вакансии на SQL специалистов редко бывают. Вот, запрос на hh.ru — по вакансиям видно, что умение делать SQL запросы является не основным требованием к специалисту.

Ответ написан более трёх лет назад

Комментировать

начните с
, посомтрита на графовые и вертикальные БД,
и, чего там нет, с PL/SQL — это отдельный мир, потом выбирайте специализацию

Ответ написан более трёх лет назад

Комментировать

В том же банковском секторе велик спрос на разработчиков программ ЦФТ.
Правда там базы данных Oracle в основном используются.

Ответ написан более трёх лет назад

Комментировать

Список вакансий со знанием SQL — ежедневно у меня агрегатором с HH приходит — по Москве более 700.
И это могут быть позиции от менеджеров по продажам до архитекторов сложного софта.
И уровень знаний требуется разный.

На своем примере скажу так.
У меня был примерно аналогичный опыт, и работала я аналитиком данных в банке.
Потом сократили.
Ходила на собеседования на инженера техподдержки, разраба БД, бизнес аналитика, тестировщика.
Для разраба уровень слабоват.
На аналитика и в техподдержку не пошла в те места именно.
Тестером работаю больше года.
Здесь уровень необходимых знаний по SQL зависит от проекта и разработок.

Еще бы хорошо знать и уметь, как разворачивать и переносить БД, читать ошибки, отслеживать и оптимизировать время выполнения запросов и т. д. и т.п.

Ответ написан более трёх лет назад

Комментировать

Что такое база данных SQL? — Глоссарий ИТ

Ресурсы

База данных SQL

Что вам нужно знать о структуре базы данных SQL, типах, преимуществах, показателях производительности и многом другом.

• Определение базы данных SQL
• Структура таблицы базы данных SQL
• Как используются базы данных SQL?
• Преимущества использования базы данных SQL
• Показатели производительности базы данных SQL
• Список баз данных SQL
• Отличия баз данных SQL и NoSQL

• Определение базы данных SQL

  Определение базы данных SQL

  База данных SQL или реляционная база данных представляет собой набор строго структурированных таблиц, в которых каждая строка отражает объект данных, а каждый столбец определяет конкретное информационное поле. Реляционные базы данных строятся с использованием языка структурированных запросов (SQL) для создания, хранения, обновления и извлечения данных. Таким образом, SQL является базовым языком программирования для всех систем управления реляционными базами данных (RDBMS), таких как MySQL, Oracle и Sybase, среди прочих.
  

• Структура таблицы базы данных SQL

  Структура таблицы базы данных SQL

  Сервер базы данных SQL хранит и организует данные в таблицах. В СУБД таблицы — это фундаментальные объекты базы данных, логически предназначенные для сбора данных в формате строк и столбцов. В то время как строки отражают объекты, столбцы определяют атрибуты каждого объекта. Например, в таблице данных клиентов каждая строка отражает запись для конкретного клиента, а каждый столбец таблицы содержит соответствующую информацию о клиенте, такую ​​как имя и адрес клиента. Ниже приведены ключевые элементы таблицы базы данных SQL:

   

  • Столбцы: Каждый столбец содержит определенную атрибутивную информацию, а свойства столбца определяют тип данных (например, числовые или текстовые данные) и допустимый диапазон. Каждая таблица имеет первичный ключ для уникальной идентификации объекта. Конкретный столбец, например идентификатор клиента в таблице данных о клиентах, может быть первичным ключом.
  • Строки: Пользователи базы данных могут добавлять данные в каждую строку и выполнять SQL-запросы для извлечения данных. Для первичного ключа каждая строка содержит уникальное значение, что также помогает решить проблемы с дублированием данных.
• Как используются базы данных SQL?

  Как используются базы данных SQL?

  Базы данных SQL служат краеугольным камнем для нескольких приложений и служб в различных отраслях. Предприятия полагаются на серверы баз данных SQL для хранения и извлечения данных, поскольку они обеспечивают широкий спектр операционных возможностей, включая обработку транзакций, аналитику и бизнес-аналитику, необходимые для управления критически важными бизнес-приложениями.

   

  Реляционные базы данных содержат несколько таблиц с соответствующими столбцами (атрибут) и строками (запись) вместе с уникальным первичным ключом. Когда пользователь выполняет запрос, он либо обновляет или изменяет данные в базе данных, либо извлекает соответствующие результаты для конкретных запросов после проверки ограничений.

   

  Пользователи могут использовать базы данных SQL для получения значимой информации путем объединения различных таблиц, чтобы лучше понять контекст и отношения данных. SQL используется для выполнения основных функций управления данными и сложных запросов для преобразования имеющихся необработанных данных в полезную и контекстуальную информацию. Пользователи базы данных могут использовать стандартные языки SQL, такие как язык определения данных (DDL) для создания базы данных и структур таблиц, а также язык обработки данных (DML) для вставки, обновления, удаления и выбора данных в таблицах.

• Преимущества использования базы данных SQL

  Преимущества использования базы данных SQL

  Реляционные базы данных предлагают множество преимуществ и являются предпочтительным вариантом базы данных для предприятий, таких как:

   

  • Более высокая гибкость: Используя SQL в качестве стандартного языка программирования, реляционные базы данных используют его DDL для беспрепятственного изменения схемы в режиме реального времени. Это позволяет пользователям базы данных добавлять новые таблицы и столбцы, переименовывать отношения и вносить различные другие изменения в режиме реального времени, не останавливая никаких операций с базой данных.
  • Улучшенная согласованность данных: Базы данных SQL эффективно поддерживают согласованность данных между приложениями и экземплярами сервера базы данных SQL. Другие типы баз данных с трудом поддерживают согласованность в реальном времени для больших объемов данных. Критически важные приложения, обрабатывающие важные бизнес-транзакции, полагаются на реляционные базы данных для обеспечения согласованности данных.
  • Минимальная избыточность: СУРБД снижает избыточность данных за счет нормализации. При нормализации данные упорядочиваются для устранения аномалий, связанных с вставкой, обновлением и удалением данных.
  • Оптимизация производительности: Благодаря множеству дополнительных функций реляционные базы данных обеспечивают простоту и скорость выполнения операций с базами данных. Минимальное использование памяти, снижение затрат на хранение и высокая скорость процессора помогают повысить производительность базы данных для всех приложений.
  • Простота обслуживания: Встроенные средства автоматизации в системах реляционных баз данных помогают оптимизировать восстановление, контроль и обслуживание базы данных SQL. Администраторам и техническим специалистам базы данных становится проще поддерживать и обновлять базу данных в упреждающем режиме. Кроме того, использование внешних инструментов для мониторинга баз данных SQL может предоставить возможность управлять базой данных настраиваемым образом для каждой организации, использующей базы данных.
• Показатели производительности базы данных SQL

  Показатели производительности базы данных SQL

  Для эффективного мониторинга производительности базы данных и точной настройки сервера базы данных SQL администратор базы данных должен активно отслеживать ключевые показатели производительности. Предприятия могут извлечь выгоду из использования инструментов анализа базы данных SQL для более эффективного управления производительностью базы данных. Отслеживание показателей помогает выявить потенциальные проблемы и аномалии, чтобы инициировать адекватное устранение неполадок. Вот список ключевых показателей, по которым можно отслеживать и оценивать, хорошо ли работает сервер базы данных SQL:

   

  • Использование ЦП: Наиболее распространенный показатель для оценки производительности сервера базы данных SQL, поскольку он помогает анализировать использование памяти и определять перегрузку сервера в данный момент времени.
  • Использование диска базы данных: Измерение использования диска базы данных является важным компонентом мониторинга производительности базы данных. Это помогает отслеживать использование ресурсов и настраивать сигналы тревоги и уведомления для неэффективного распределения ресурсов.
  • Чтений страниц/мин: Оценивает нагрузку на системную память, измеряя количество страниц, считанных из памяти в минуту. Анализ этой метрики с течением времени помогает определить, есть ли проблемы с системной памятью.
  • Cache Hit Ratio: Измеряет, как часто сервер базы данных SQL обращается к страницам из кэша. Более низкий коэффициент попаданий в кэш может указывать на узкое место системной памяти. Важным фактором, влияющим на коэффициент попаданий в кэш, является продолжительность жизни страницы. Ожидаемое длительное время жизни страницы означает, что страница остается в памяти в течение длительного времени, что приводит к лучшему коэффициенту попаданий в кэш.
  • Подключения пользователей: Измеряет количество пользователей, подключенных к серверу базы данных. Долгосрочный анализ этой метрики позволяет получить представление о моделях нагрузки на память и быстро определить другие связанные проблемы.
  • Среднее время ожидания блокировки: Сервер базы данных SQL управляет несколькими пользователями в данный момент времени. Следовательно, он может резервировать ресурсы для определенных процессов через разные промежутки времени, и другим процессам, возможно, придется ждать, пока ресурсы не будут освобождены. Более высокое значение этого показателя указывает на проблемы со временем загрузки; поэтому рекомендуется убедиться, что значение этой метрики остается ближе к нулю.
• Список баз данных SQL

  Список баз данных SQL

  Большинство предприятий используют реляционные базы данных, начиная от традиционных настольных систем и заканчивая современными облачными системами, открытыми или коммерческими системами с закрытым исходным кодом. Давайте посмотрим на список наиболее часто используемых баз данных SQL.

   

  MySQL

   

  MySQL является наиболее распространенным и простым в использовании сервером базы данных SQL с открытым исходным кодом, широко используемым для разработки веб-приложений. Помимо версии с открытым исходным кодом, предназначенной для поддержки основных команд и транзакций SQL, также доступна коммерческая корпоративная версия, включающая множество расширений и подключаемых модулей для обеспечения дополнительных функций.

   

  PostgreSQL

   

  В отличие от MySQL и MariaDB, PostgreSQL представляет собой объектно-реляционную систему управления базами данных (ORDBMS), предназначенную для поддержки более сложных и разнообразных моделей данных. Он предлагает ряд корпоративных функций, включая масштабируемость, безопасность и улучшенную поддержку автоматизации через интерфейс командной строки или прямой доступ через Интернет. PostgreSQL поддерживает Windows, macOS и несколько дистрибутивов Linux. Он также поддерживает хранимые процедуры, очень сложный язык программирования, созданный на основе SQL для упрощения сложных транзакций и обеспечения соответствия требованиям ACID (атомарность, согласованность, изоляция, надежность).

   

  Microsoft SQL Server

   

  Microsoft SQL Server — еще одна самая популярная реляционная база данных, код которой принадлежит Microsoft. SQL Server поддерживает распространенные операционные системы Windows и Linux и упрощает доступ с помощью запросов SQL и графических пользовательских интерфейсов. Крупные корпоративные приложения обычно используют базы данных Microsoft SQL Server вместо баз данных SQL, доступных в среде с открытым исходным кодом. Предприятия могут использовать ряд функций текущей версии SQL Server, включая ссылочную целостность, управление параллельным выполнением нескольких версий, более высокую доступность, детализированную блокировку и повышенную стабильность.

   

  Oracle Database

   

  Oracle DB – коммерческая реляционная база данных с закрытым исходным кодом, принадлежащая корпорации Oracle. Он поддерживает операционные системы macOS, Windows и Linux и эффективно используется для крупных приложений в различных отраслях. База данных Oracle может облегчить автоматизацию управления данными и сервером.

• Отличия баз данных SQL и NoSQL

  Различия между базами данных SQL и NoSQL

  В отличие от баз данных SQL, базы данных NoSQL хранят данные в формате документа, а не в таблицах. Базы данных NoSQL хранят неструктурированные данные, такие как фотографии, видео, статьи и многое другое, в одном документе. Ниже приведены некоторые ключевые различия между базами данных SQL и NoSQL:

   

  • Структура базы данных: В отличие от реляционных баз данных с таблицами для хранения информации, базы данных NoSQL используют подход пар ключ-значение для хранения всех данных в одном месте. . В данном случае ключ указывает на уникальный элемент, например, адрес электронной почты для сотрудников.
  • Гибкость: Базы данных NoSQL могут хранить огромные объемы неструктурированных данных без ограничений на типы данных, которые пользователи хотят хранить вместе. Гибкость в хранении различных новых типов данных в соответствии с различными потребностями делает базы данных NoSQL более интуитивно понятными и расширяет область применения. Однако базы данных требуют дополнительных усилий по обработке и большего объема памяти, чем реляционные базы данных.
  • Непротиворечивость: Обеспечение доступности и согласованности данных является критически важным аспектом для обеспечения исключительной производительности базы данных. В то время как реляционные базы данных всегда обеспечивают согласованность данных между экземплярами сервера базы данных SQL, некоторые базы данных NoSQL, такие как Redis, отвечают на запрос с информацией, которая может быть неверной на несколько секунд.

Представлено в этом ресурсе

Как то, что вы видите? Попробуйте продукты.

Анализатор производительности базы данных

Мониторинг и оптимизация нескольких платформ систем управления базами данных (СУБД) для облачных и локальных сред.

СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНУЮ ПРОБНУЮ ПРОБНУЮ ВЕРСИЮ Полная функциональность в течение 14 дней ССЫЛКА НА ПРОБНУЮ ПРОБНУЮ ЭЛЕКТРОННУЮ ПОЧТУ Полная функциональность в течение 14 дней

Монитор производительности базы данных

Мониторинг производительности базы данных и оптимизация для традиционных баз данных, баз данных с открытым исходным кодом и облачных баз данных.

НАЧАТЬ БЕСПЛАТНУЮ ПРОБНУЮ ПРОБНУЮ ВЕРСИЮ Полная функциональность в течение 14 дней НАЧАТЬ БЕСПЛАТНУЮ ПРОБНУЮ ПРОБНУЮ ВЕРСИЮ Полная функциональность в течение 14 дней

SolarWinds SQL Sentry

Мониторинг производительности базы данных для платформы данных Майкрософт с быстрым анализом первопричин и обзором всего комплекса.

СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНУЮ ПРОБНУЮ ПРОБНУЮ ВЕРСИЮ Полная функциональность в течение 14 дней ССЫЛКА НА ПРОБНУЮ ПРОБНУЮ ЭЛЕКТРОННУЮ ПОЧТУ Полная функциональность в течение 14 дней

Мы Geekbuilt. ^®

Разработанный сетевыми и системными инженерами, которые знают, что нужно для управления современными динамичными ИТ-средами, SolarWinds тесно связан с ИТ-сообществом.

Результат? Эффективные, доступные и простые в использовании продукты для управления ИТ.

Законные документы Конфиденциальность Права на конфиденциальность в Калифорнии Информация о безопасности Документация и информация об удалении Центр доверия Политика раскрытия информации

© 2022 SolarWinds Worldwide, LLC. Все права защищены.

Для чего используется SQL?

SQL (язык структурированных запросов) — это язык программирования, используемый для запросов и управления данными, хранящимися в реляционных базах данных. Язык становится все более популярным, поскольку мы находим все больше и больше способов использования данных. В прошлом году SQL был третьим по популярности языком программирования среди разработчиков, принявших участие в опросе Stack Overflow.

Одним из величайших преимуществ SQL является его полезность как для технических, так и для нетехнических специалистов. Ниже мы рассмотрим преимущества использования SQL и его приложений в различных отраслях.

Зачем вам изучать SQL?

Как показывает стремительный рост спроса на специалистов по обработке и анализу данных, манипулирование данными является востребованным навыком. Предприятия и организации используют данные, чтобы узнать больше о своих клиентах — их вкусах и предпочтениях, поведении на разных платформах и т. д. — что делает SQL важным компонентом набора навыков любого специалиста по данным.

Вы также захотите изучить SQL, если подумываете о карьере в области разработки серверных приложений, так как он понадобится вам для управления базами данных, стоящими за вашими серверами и приложениями.

Одним из главных преимуществ SQL является то, что его очень легко освоить, а синтаксис читается почти как естественный язык.

 ВЫБЕРИТЕ имя, фамилию
ОТ пользователей
ГДЕ состояние = 'Мэн'; 

Даже если вы новичок в программировании, вы, вероятно, сможете понять, что должен делать приведенный выше фрагмент кода — это довольно просто.

Поскольку язык SQL очень прост в освоении, он также отлично подходит для нетехнических ролей. Команды по маркетингу и продажам могут использовать SQL для сбора необходимых им данных, не дожидаясь помощи технических специалистов.

Предположим, вы работаете в компании, занимающейся электронной торговлей, и ваш руководитель просит вас составить список всех товаров, купленных в декабре клиентами в Нью-Йорке. Вы можете сделать это вручную, просматривая каждый заказ один за другим, или вы можете использовать SQL для запроса базы данных компании с кодом, который выглядит примерно так:0004

 ВЫБОР *
ОТ заказов
ГДЕ state = 'Нью-Йорк' and monthname(order_date) = 'December' 

Очевидно, SQL — это то, что нужно. И это только начало того, что вы можете делать с языком. В другом посте мы более подробно рассмотрим преимущества SQL для нетехнических команд.

Теперь, когда вы понимаете некоторые преимущества SQL, давайте рассмотрим, как он используется в разных отраслях.

Для чего SQL используется в финансах?

В финансовых командах транзакционные данные хранятся в реляционных базах данных. SQL можно использовать для простого поиска как отдельных экземпляров данных, так и данных, соответствующих набору требований, таких как снятие средств на сумму более 5000 долларов США за последний месяц.

Финансовые отделы также могут использовать SQL для извлечения данных, которые они могут анализировать на наличие тенденций и аномалий. Например, SQL можно использовать для запроса стоимости товаров за последний год, и любые неожиданные записи могут быть помечены для расследования.

Для чего SQL используется в маркетинге?

Подписываетесь ли вы на электронные письма с тщательно подобранным контентом? Вы можете быть поклонником определенного блога, который присылает вам статьи раз в неделю, или у вас есть подписка на электронную газету. Разработчики этих компаний собирают данные о прочитанных вами историях в реляционных базах данных.

Затем маркетинговые команды используют SQL для анализа данных, чтобы понять, какой контент нравится их читателям больше всего, что позволяет им создавать больше такого же контента. Они также могут найти более тонкие тенденции, например, какие формы контента предпочитают их читатели или время пиковой активности в течение дня. SQL позволяет маркетинговым командам принимать обоснованные решения, основанные на данных, а не полагаться исключительно на предположения.

Для чего SQL используется в науке о данных?

Специалисты по обработке и анализу данных собирают и анализируют данные для прогнозного анализа, составления отчетов, построения моделей машинного обучения и многого другого. SQL играет заметную роль в науке о данных, потому что он позволяет специалистам по данным запрашивать данные и извлекать определенные наборы связанной информации, а это означает, что они тратят меньше времени на просеивание данных и больше времени на получение результатов.

Как выучить SQL

Чтобы начать использовать SQL, не обязательно иметь большой опыт программирования. Как вы видели в приведенных выше примерах, его удобочитаемый синтаксис упрощает изучение — даже если вы совсем новичок в программировании. Ознакомьтесь с нашим курсом «Изучение SQL», если вы заинтересованы в изучении основ языка.

Даже если вы не являетесь специалистом по обработке и анализу данных или разработчиком серверной части, подумайте об изучении SQL. Это позволит вам взять на себя инициативу и погрузиться в данные вашей компании, чтобы найти ценную информацию, а это означает, что вам больше не нужно ждать своих технических товарищей по команде. После того, как вы изучите основы программирования SQL, изучите передовые методы SQL для маркетологов и менеджеров по продуктам.

Обсуждая преимущества языка для нетехнических команд, Ханна Джун, один из наших менеджеров по маркетингу, объясняет, как:

«Изучение SQL позволило мне обратиться к источнику и запросить непосредственно в наших таблицах, чтобы найти нужную мне информацию.