Как и зачем учить SQL (пошаговое руководство) в 2021 году
В связи с постепенным сдвигом в цифровых технологиях в последние годы каждую секунду генерируются триллионы байтов данных. Некоторые эксперты справедливо говорят: «Данные — это новая нефть!». Данные, генерируемые пользователями, бывают разных форм — они генерируются при просмотре социальных сетей, просмотре фильмов, покупках через онлайн-порталы, транзакциях онлайн-банкинга и т. д.
Так что толку от таких больших объемов данных? Что ж, эти данные организованы в соответствии с потребностями компаний в размещении целевой рекламы, чтобы привлечь клиентов к просмотру и покупке их продуктов. Эти данные используются для анализа поведения клиентов, чтобы компании и предприятия могли улучшить пользовательский опыт, чтобы увеличить свои продажи или повысить качество обслуживания.
Однако генерируемые данные сильно неорганизованы и должны быть очищены, прежде чем они могут быть проанализированы экспертами. Кроме того, еще одной сложной задачей является хранение таких огромных объемов данных. В настоящее время существует несколько решений для больших данных, которые помогают компаниям хранить, систематизировать и анализировать большие объемы данных. Но некоторые уже структурированные данные поступают с веб-сайтов. К ним относятся данные для входа / регистрации, данные кредитной карты, данные профиля пользователя, история покупок в интернете и т. д. Эти данные могут быть повторно использованы компаниями при следующем посещении их веб-сайтов. Очевидно, что для повторного использования его нужно хранить где-то в надежном месте.
Крупные серверные узлы устанавливаются либо в облаке, либо на физических машинах с огромными базами данных. Существует несколько типов баз данных, которые можно использовать для разных целей. А для управления различными типами баз данных вам потребуется определенный набор навыков, называемый управлением базами данных. Давайте сначала обсудим различные типы баз данных.
1. Иерархическая база данныхЭтот тип базы данных имеет древовидную структуру, в которой есть родительский узел, а каждый родительский узел имеет несколько дочерних узлов, связанных с ветвями. Родительские узлы представляют данные более высокого уровня, а дочерние узлы представляют информацию более низкого уровня, а ветви представляют отношения между этими узлами.
2. Объектно-ориентированная база данныхУ этого типа базы данных есть ключевые компоненты, такие как классы и объекты. Объекты можно определить как экземпляры классов в реальном времени. В них хранятся записи или фактические данные, которые нужно сохранить. У классов есть функции, методы или переменные, которые определяют операции, выполняемые с этими объектами или данными.
3. Сетевая база данныхЭтот тип базы данных имеет сетевую структуру. Он поддерживает отношения «многие ко многим» между узлами и был разработан для решения проблем с иерархической базой данных.
4. Реляционная база данныхВ таких базах данных данные хранятся в форме записей или таблиц, столбцы которых определяют тип данных, а строки содержат фактическую часть информации. Таблицы могут формировать отношения с другими таблицами на основе условий.
Наиболее распространенным типом базы данных, который активно используется в организациях для хранения данных в организованном, защищенном и надежном виде, является реляционная база данных. Реляционные базы данных обладают высокой масштабируемостью и гибкостью, когда дело доходит до доступа к определенным наборам информации. SQL или язык структурированных запросов — это язык программирования, который используется для запросов к реляционным базам данных и поиска записей или фрагментов информации из таблиц.
Что такое SQL?Как обсуждалось ранее, SQL — это язык программирования, который можно использовать для запроса данных в реляционных базах данных. Вы можете создавать, обновлять, изменять, удалять и выполнять другие операции с таблицами в реляционных базах данных. SQL — это декларативный язык или, другими словами, это процедурный язык. Это означает, что пользователь может указать, какой тип данных он хочет, вместо того, чтобы указывать его вместе с тем, как их получить.
Проблемы с традиционной файловой системойДо изобретения SQL или других баз данных данные хранились в файловых системах, которые имели множество применений, связанных с неправильным управлением данными. Хотя мы думаем, что файловые системы выглядят аккуратно организованными, с ними связано множество недостатков, когда дело доходит до хранения, доступа и изменения непрерывных объемов данных. Обсудим некоторые из них.
1. Избыточность данныхИзбыточность данных означает, что одна и та же информация хранится в одном или нескольких местах, что приводит к ненужному использованию места для хранения. В случае файловых баз данных не было возможности искать дубликаты файлов. Кроме того, как следствие, файловая система подвергается угрозам безопасности и утечкам информации.
2. Зависимость от данныхВ файловых системах необходимо соблюдать особую структуру. В случае, если мы меняем формат какой-либо записи, нам нужно обновить форматы всех данных, которые от него зависели. Более того, изменения в структуре баз данных на основе файловой системы в значительной степени влияют на производительность приложений.
3. Обмен даннымиСовместное использование данных было серьезной проблемой в файловых системах, поскольку это приводило к серьезным рискам безопасности. Даже если мы использовали такие меры безопасности, как шифрование файлов, их защита паролем, блокирование их частей и т. д. Эти меры недостаточно надежны для обеспечения полной безопасности.
По всем вышеупомянутым причинам возникла острая необходимость в создании новой формы хранения данных, которая решила бы все эти проблемы.
Важность SQLДавайте рассмотрим несколько важных моментов, которые сделали SQL таким популярным языком запросов.
1. Это повсеместно принятоКогда дело доходит до обработки и организации данных, эксперты и профессионалы обращаются к SQL, не задумываясь. Все популярные базы данных с открытым исходным кодом и бесплатные базы данных поддерживают SQL для запроса информации.
2. Легко научитьсяСинтаксис SQL похож на простой естественный язык, и его довольно легко изучить по сравнению со сложным синтаксисом других языков программирования, таких как Java, C ++ и т. Д.
3. Он может обрабатывать большие наборы данных.По сравнению с Excel и электронными таблицами, SQL может легко обрабатывать большие наборы данных с минимальными усилиями, необходимыми для управления ими.
4. Он дает лучшее представление о наборах данных.Чтобы извлечь полезную информацию из данных, вам необходимо лучше понять данные. SQL позволяет использовать команды для получения взаимосвязей между наборами данных, чтобы лучше понять их.
5. Это стандартSQL — это язык запросов, стандартизированный как ISO, так и ANSI. Он довольно стабилен, без больших обновлений синтаксиса, и как только вы его изучите, вам не нужно особо концентрироваться на новых выпусках.
6. Это актуальный навыкНеважно, хотите ли вы работать в области науки о данных, машинного обучения, управления базами данных, анализа данных и т. д., SQL — это распространенный навык, который пользуется большим спросом на рынке труда.
Зачем изучать SQL в 2021 году?Давайте пробежимся по нескольким пунктам, которые позволят вам понять, почему SQL является одним из самых важных навыков, которые вы должны запачкать, чтобы оставаться в курсе лучших навыков и технологий.
- Он имеет множество возможностей обработки, которые определены в наборах, таких как язык определения данных (создание, изменение и удаление схем), язык обработки данных (обновление, вставка, удаление, получение таблиц), язык управления данными (отзыв разрешений или их предоставление). .
- Он позволяет выполнять проверку целостности баз данных и нормализовать базы данных, чтобы удалить избыточность данных и другие проблемы, связанные с базами данных на основе файловой системы.
- Просто используя одну строку команды, вы можете получить тщательно отфильтрованные данные вместе с несколькими записями.
- Когда вы освоите язык, вы сможете использовать сложные запросы, чтобы лучше разбираться в данных.
- Он имеет простой синтаксис, хорошо масштабируется, обеспечивает высокую безопасность и имеет большое сообщество.
- Он интерактивен, легко переносится, может создавать несколько представлений таблицы для работы и экспериментов и имеет четко определенный стандарт.
В организациях, ориентированных на данные, существует множество профессий и профессий, требующих использования SQL как навыка. Эти организации ищут специалистов по SQL, которые могут применить свое аналитическое мышление с помощью SQL, чтобы лучше понять огромные блоки данных, которые у них есть. Если вы кандидат, который умеет работать с данными и манипулировать ими, вам определенно следует искать карьеру в программировании SQL. Рынок вакансий, связанных с SQL, можно найти как в облачных организациях, так и в тех, кто использует базы данных локально.
Требуется образование- Квалификация, которую рекрутеры ищут в профессионале SQL, может варьироваться от компании к компании. Это во многом зависит от рентабельности инвестиций, требований клиентов, типа работы и т. д.
- Базовая образовательная квалификация включает степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, информационных технологий или даже курсы специализации в области информационных технологий.
- Дополнительные сертификаты, такие как разработчик баз данных, администратор, дизайнер, архитектор и т. Д., Добавят цвета вашему портфолио и предоставят вам преимущество над тысячами других кандидатов.
- Было бы полезно иметь опыт работы с PL / SQL, ETL и т. д.
Предыдущие знания концепций управления базами данных и реляционных баз данных могут быть полезны, однако вам не обязательно знать их, чтобы начать работу с SQL. Вот полный план действий, который поможет вам начать работу с SQL.
1. Начните с изучения основных концепций управления базами данных, таких как типы баз данных, транзакции, реляционные модели, методы нормализации, таблицы, различные ключи в схемах и т. д.
2. После того, как вы изучите основы управления базами данных, вы можете продолжить изучение основных тем и концепций SQL. Некоторые из них —
- Синтаксис SQL, типы данных, переменные и т. д.
- Команды Select, Where, And, Or, Not, Order By.
- Команды вставки, обновления, удаления.
- Мин, Макс, Счетчик, Среднее, Сумма, команды.
- Like, In, Between, Top, Group By, команды.
- Такие соединения, как внутренние, внешние, левые, правые, полные, собственные.
- SQL, имеющий, существует, любой, все, регистр, нулевые функции и т. д.
- Команды, относящиеся к базе данных SQL, такие как создание, удаление, резервное копирование и т. д.
- Команды таблицы SQL, такие как создание, изменение, обновление, удаление и т. д.
- Ограничения SQL, такие как ненулевое значение, уникальность, проверка, значение по умолчанию, автоинкремент и т. д.
- Ключи SQL, такие как первичный, уникальный, внешний и т. д.
- Расширенные концепции SQL, такие как представления, триггеры, функции, PL / SQL, внедрение, хостинг и т. д.
- После того, как вы приобрели знания по всем вышеперечисленным темам, вы можете приступить к созданию баз данных и таблиц и выполнять команды, которые вы изучили в теории.
Если вы будете следовать этой дорожной карте, вы сможете изучить концепции баз данных, а также команды SQL, которые определенно помогут вам получить хорошее представление обо всей концепции управления базами данных и помогут вам получить преимущество над другими кандидатами для обеспечения безопасности хорошая карьера в СУБД.
Почему стоит начать изучать SQL
31 октября, 2022 12:19 пп 9 views | Комментариев нетGeneral | Amber | Комментировать запись
SQL или язык структурированных запросов, поначалу может показаться сложным и пугающим. Этот язык в основном применяется для определения, обработки и запроса данных, которые хранятся в реляционных базах данных — это такие БД, в которых данные хорошо организованы и структурированы, чтобы соответствовать четко определенным строкам и столбцам.
Читайте также: Введение в реляционные базы данных
С момента появления SQL в 70-х годах его популярность выросла, а области применения значительно расширились. Сейчас SQL – это проверенный и распространенный способ запроса и обработки данных в разных отраслях, и это осуществляется с помощью популярных утилит. Скорее всего, вы столкнетесь с SQL на работе, если вы администратор или архитектор базы данных, инженер-программист, аналитик данных. Но даже если вашей профессии нет в списке и вы не используете SQL напрямую, разобраться с тем, как он работает, все равно полезно.
В этой статье мы расскажем, почему стоит изучать SQL, а также где и как вы сможете применить эти знания.
SQL и реляционные базы данных
Если вы работаете с любой реляционной базой данных – MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL, Oracle SQL или тд. , вы обязательно используете операторы SQL. Этот язык задействуют для определения, обработки и запроса данных в БД такого типа. Это основной способ взаимодействия с механизмом БД.
Сегодня многие системы баз данных работают с простыми инструментами графического интерфейса, однако SQL не устаревает от этого. Простые задачи можно быстро решить и без SQL, но более сложная обработка данных потребует применения SQL для построения запросов.
С помощью SQL можно запрашивать нужные данные и делать это эффективно, если вы знаете сильные стороны механизма БД.
Понимая SQL, вы сможете быстро освоить практически любую современную реляционную систему баз данных. И ваши знания не будут ограничены программным обеспечением.
Применение SQL в других областях
Благодаря своей популярности SQL нашел свое применение в других СУБД и инструментах анализа данных.
SQL и его аналоги поддерживаются во многих системах и механизмах анализа данных, утилитах бизнес-аналитики и инструментах интеллектуального анализа данных, включая нереляционные и аналитические (OLAP) базы данных, а также для работы с большими данными.
Если вы столкнетесь с любым программным обеспечением для анализа больших массивов данных, то, скорее всего, вы сможете применить свои знания SQL. У вас также будет возможность применить аналогичный подход с разными базами данных, это сделает работу доступной и универсальной для разных источников данных. Как видите, в результате знание SQL является основополагающим, оно часто необходимо специалистам по анализу данных.
SQL входит в первую десятку самых популярных языков программирования согласно TIOBE Programming Community index (индекс популярности языков программирования).
SQL помогает общаться с людьми о данных
Обсуждение данных часто может быть сложной задачей, поскольку люди могут немного неправильно понимать друг друга. Чтобы избежать неоднозначностей в общении с коллегами, полезно знать основы SQL.
Даже если вы не будете писать SQL запросы, ваши знания пригодятся для того, чтобы точно выразить свои требования и ожидания. Вы также сможете точно определить проблемы в полученных данных и дадите понятную и действенную обратную связь аналитикам, которые подготовили данные для вас.
Получается, что SQL – это универсальный язык, который понимают все, кто работает с данными. Даже если вы не столкнетесь с SQL напрямую, знание концепций SQL поможет вам наладить коммуникацию.
На SQL создают лучшие базы данных
При создании любой базы данных важно учитывать, какие данные будут храниться в ней, как к ним будет осуществляться доступ и как их будут обрабатывать в будущем. Можно создавать базы данных, основываясь исключительно на хорошем знании проектирования БД, но переход от теории к практике может быть сложным и подкинуть сюрпризы.
Получить любые данные из базы можно с помощью SQL-запроса, написанным аналитиком данных или созданным с помощью программного обеспечения. Понимая модели использования и умея переводить их в разные SQL-запросы, вы будете заранее знать, как SQL будет обращаться к основной базе для получения данных, и что должен будет сделать механизм БД, чтобы ответить на такой запрос.
Также эти знания можно применить для разработки баз данных, соответствующих поставленной цели. Принимая во внимание варианты использования, которые должна поддерживать база данных, вы можете выбрать структуру, которая позволяет выполнять необходимые запросы проще и эффективнее.
Вы сможете продуманно структурировать таблицы, а также использовать типы данных, отношения внешних ключей и индексы для облегчения доступа к данным. По сути, вы научитесь проектировать базы данных, более подходящие для ваших целей.
SQL помогает разрабатывать приложения
Современные платформы разработки программного обеспечения и популярные веб-фреймворки – Laravel, Symfony, Django или Ruby on Rails, – часто используют уровни абстракции данных, например объектно-реляционные преобразователи. Это нужно, чтобы скрыть сложность доступа к данным от разработчика. При работе с такими платформами вы не будете взаимодействовать с SQL напрямую. Простой и понятный синтаксис, типичный для фреймворка, сделает так, что все будет “просто работать”, а нужные данные станут доступными.
Но сколько бы сокращений и упрощений не предоставляли фреймворки, основной механизм базы данных будет запрашиваться с помощью SQL-запроса, который создан на основе ваших данных.
Понимание принципов работы SQL поможет вам задействовать возможности фреймворка, чтобы сделать запросы более быстрыми и эффективными.
Вы также сможете легко решить любую проблему, связанную с запросом данных и их обработкой. Механизмы БД часто выдают ошибки из-за неудачно выполненного SQL-запроса, но это затрудняет отслеживание проблемы. Понимая ошибки базы данных, вы можете точно определить проблему.
И последнее, но не менее важное: вы будете знакомы с угрозами безопасности, которые возникают в результате неправильных SQL-запросов (например, внедрение SQL-кода).
Зная SQL, вы будете полностью контролировать процесс доступа к данным и неважно, используете ли вы SQL напрямую или будете работать с программными абстракциями и инструментами ORM в рамках фреймворков.
SQL легко выучить
Понимание и применение языка структурированных запросов на практике имеет много плюсов, но самое главное – это его доступность для начинающих, так как он четко описывает свои действия. В его синтаксисе для названия операций, фильтров и других модификаторов используются в основном обычные английские слова. SQL-запросы часто можно прочитать как английские предложения и быстро понять, о чем идет речь, даже не имея опыта программирования.
Существуют более сложные и комплексные аспекты языка, которые могут показаться запутанными и потребовать значительных усилий. Но основы SQL можно понять и изучить на базовом уровне. Вы можете начать с самых основных понятий SQL и пополнять свои знания всякий раз, когда вам нужно ИЗВЛЕЧЬ некоторые данные способом, которым вы раньше пользовались. С SQL легко экспериментировать, что делает его безопасным и надежным.
Изучив SQL, вы получите много преимуществ, узнаете новые методы получения и анализа данных из различных источников. А также сможете стать специалистом в области анализа данных и открыть новые возможности для карьерного роста в различных областях.
Заключение
Благодаря своей гибкости, простоте использования и популярности в разных областях, SQL является распространенным языком запросов и обработки данных. Его изучение принесет много плюсов, даже если ваша основная работа не связана с базами данных или созданием программного обеспечения напрямую.
Tags: SQL4 шага, чтобы начать практиковать SQL дома | by Skyler Dale
Фото olia danilevich с PexelsСкачайте MySQL и сделайте сами
Если вы впервые изучаете SQL, вы, вероятно, пробовали хотя бы один из следующих ресурсов: codeacademy, datacamp, и ханская академия. Каждый из этих веб-сайтов предоставляет интерактивный практический метод для начинающих изучать SQL.
Это великолепные бесплатные ресурсы, и вы обязательно должны их использовать.
Но что дальше? Как вы преодолеваете разрыв от «Я немного знаю SQL» до «Мне удобно запрашивать и анализировать большие наборы данных в SQL»?
Практика делает совершенным — очевидно — но как новичку получить практику?
В этом посте я расскажу о простом наборе шагов, которые вы можете предпринять, чтобы улучшить свои навыки дома бесплатно.
Вы знаете Excel. Время изучать SQL.
9 основных функций Excel переведены в SQL
в сторону datascience.com
Ваша первая задача — загрузить программное обеспечение базы данных.
Конечно, есть возможность попрактиковаться в SQL онлайн без программного обеспечения. Но у самостоятельной работы есть ряд серьезных преимуществ:
- Вы получаете опыт загрузки и настройки программного обеспечения.
- Вы начнете осваивать редактор SQL, которым вы будете пользоваться, если будете использовать эти навыки в компании.
- Вы получаете контроль над собственными данными и созданными вами базами данных.
У вас есть несколько вариантов на выбор, но MySQL является самым популярным, поэтому ниже я оставлю несколько заметок о том, как его настроить.
На самом деле вам нужно загрузить две вещи:
Сервер сообщества MySQL: Это сама база данных. Скачать здесь: Сервер сообщества MySQL.
MySQL Workbench: Это редактор SQL или «GUI», который вы можете использовать для взаимодействия с базой данных. Скачать здесь: MySQL Workbench.
Ниже приведены несколько советов по процессу установки:
- Не нужно входить в систему или регистрироваться, просто нажмите «Нет, спасибо, начать загрузку».
- При появлении запроса выберите «Использовать надежное шифрование пароля».
- Вам будет предложено ввести пароль для пользователя «root». Это вы — обязательно выберите то, что вы запомните.
- Когда вы закончите установку, у вас должно быть приложение «MySQL Workbench». Это то, что вы будете использовать, чтобы начать программировать!
Отлично! Теперь у нас есть программное обеспечение, необходимое для начала работы.
Следующий шаг — открыть MySQL Workbench, щелкнуть локальный экземпляр и ввести пароль root:
Скриншот программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.Теперь, когда мы находимся в рабочей среде, мы можем создать нашу первую базу данных, а затем первую таблицу.
Чтобы создать базу данных, мы просто вводим следующую команду в окне запроса и нажимаем значок молнии для запуска:
create database testdb;Снимок экрана программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.
Далее мы хотим создать нашу первую таблицу в нашей базе данных. Опять же, мы откроем вкладку запроса, а затем используем команду «создать таблицу»:
Снимок экрана программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.Обратите внимание, что мы включаем имя базы данных («testdb») перед именем таблицы.
6 скрытых ошибок SQL, которых следует избегать
Они остаются незамеченными и доставляют вам неприятности
в направлении datascience.com
Теперь, когда мы знаем, как создавать таблицы, пришло время получить данные для анализа. Есть несколько способов сделать это.
Во-первых, мы можем сами создать данные с помощью команды «insert»:
Скриншот программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.Затем мы можем запустить наш первый запрос:
Скриншот программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.Обратите внимание, что таблица результатов возвращает записи, которые мы только что создали.
Этот метод полезен, поскольку позволяет нам создавать справочные таблицы. Но будет очень сложно создать достаточно данных для практики.
Более масштабируемый вариант — найти файл csv в Интернете, который мы можем загрузить и импортировать в таблицу. Например, мы можем вытащить COVID19данные с kaggle.com бесплатно.
Затем мы можем щелкнуть правой кнопкой мыши «Таблицы» под базой данных, которую мы хотим использовать, и выбрать «Мастер импорта данных таблицы»:
Скриншот программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.Это приводит нас к экрану, где мы можем импортировать csv в новую таблицу. Затем мы можем нажать «Обзор» и найти файл, который мы скачали из Интернета. Наконец, мы определяем имя таблицы и подтверждаем типы данных:
Скриншот программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.Последний способ импортировать данные — это найти бесплатные базы данных SQL в Интернете. Например, на веб-сайте «Учебник по MySQL» есть бесплатный пример базы данных.
Все, что нам нужно сделать, это загрузить, дважды щелкнуть, чтобы открыть его в MySQL, а затем запустить сценарий для создания базы данных.
Это здорово, потому что дает нам базу данных с несколькими таблицами — прекрасная возможность попрактиковаться в объединении данных.
Вы прошли долгий путь. Вы загрузили программное обеспечение SQL, научились создавать базы данных и таблицы и импортировали данные из различных источников.
Последний шаг — самый полезный, пора практиковаться!
Чтобы стать хорошим аналитиком данных или специалистом по данным, вам нужно проявлять любопытство к своим данным. Вам нужно задавать правильные вопросы и пытаться понять, что происходит в домене, к которому вы обращаетесь.
Практика ничем не отличается.
Загрузите наборы данных из различных источников и потренируйтесь объединять их в новые таблицы. Работайте с вновь созданными таблицами, чтобы отвечать на сложные и интересные вопросы. Изучите передовые методы SQL и выясните, как они могут быть связаны с имеющимися у вас данными. Решения Google, когда вы застряли.
Пусть ваша практика определяется вашим любопытством и настойчивостью.
В этом посте мы выполнили 4 шага, чтобы настроить и подготовиться к практике SQL дома. Самое замечательное в обучении анализу данных заключается в том, что вы можете учиться на практике. И выполнение означает: поиск данных, их понимание, задавание интересных вопросов и получение значимой информации.
И это самое интересное. Наслаждаться.
П.С. → если вы хотите узнать больше о SQL, Python и науке о данных, подпишитесь на мою бесплатную рассылку .
Как быстро и бесплатно выучить SQL за 30 дней или меньше
SQL — это аббревиатура языка структурированных запросов, который является важным навыком для любого аналитика.
В этом посте я познакомлю вас с ключевыми понятиями SQL и помогу вам в изучении этого мощного языка.
Я самостоятельно изучил SQL из бесплатных онлайн-ресурсов и сегодня использую его, чтобы приносить пользу своим клиентам и помогать развивать свой бизнес. Я изучил основы SQL за несколько часов обучения, и вы тоже сможете.
Что такое SQL и почему он важен для аналитиков?
SQL — это язык, используемый для общения с базами данных. Если вам нужно извлечь, изменить или удалить данные из базы данных, вам нужно будет написать команды на SQL. Мы называем эти команды запросами. Аналитик может написать тысячи запросов за свою карьеру.
Аналитики работают с данными и поэтому должны знать, как обращаться к базам данных. SQL — один из самых важных навыков для аналитиков, но, к счастью, изучение SQL довольно просто.
SQL — наиболее распространенный язык запросов, но не единственный язык, используемый для взаимодействия с данными. SQL обычно используется для запросов к реляционным базам данных, таким как MySQL, Postgres и BigQuery. Примером нереляционной базы данных является MongoDB.
Основы SQL
Представьте, что вам нужно извлечь определенный набор данных из базы данных вашей компании. Предположим, вам нужен список пользователей с указанием их возраста и пола, и вы хотите упорядочить этих пользователей по соответствующим организациям.
В вашей базе данных может быть следующее:
Таблица №1 — Пользователи
Первая таблица содержит пользователей продукта компании. Как и следовало ожидать, у нас есть строка для каждого пользователя с «id» в качестве первичного ключа. Затем у нас есть несколько столбцов, которые рассказывают нам о пользователях. Обратите внимание на последний столбец, Organization_id. Это внешний ключ, который позволяет нам присоединять пользователей к их соответствующим организациям. Этот столбец можно использовать для присоединения таблицы пользователей к таблице организаций.
Таблица №2 — Организации
Вторая таблица содержит организационную информацию наших пользователей.
Итак, теперь, когда мы определили, где находятся нужные нам данные, мы можем структурировать SQL-запрос для получения соответствующих данных.
Структура SQL-запроса
Ниже приведен пример SQL-запроса среднего уровня сложности. Этот запрос поможет нам получить список пользователей из примера базы данных, рассмотренного ранее. Не волнуйтесь, я проведу вас шаг за шагом.
ВЫБЕРИТЕ
users.id как user_id,
users.gender как user_gender,
users.age как user_age,
Organizations.id как Organization_id,
Organizations.name как Organization_name
ИЗ
пользователей
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ users.id
WHERE
users.is_deleted = 0
Первая часть запроса используется, чтобы сообщить базе данных, что мы извлекаем, обновляем или удаляем данные. Я выделил эту часть запроса фиолетовым цветом. В нашем примере у нас есть «ВЫБРАТЬ».
Наиболее частым запросом, который вы будете писать, будет запрос «SELECT». Эти запросы используются для получения данных из базы данных.
Следующая часть запроса содержит список столбцов, которые мы запрашиваем из базы данных. Помните, мы говорим о стандартных реляционных базах данных, таблицы которых состоят из столбцов и строк. Чтобы указать базе данных, что нам показывать, нам нужно указать, какие столбцы нам нужны.
В примере список столбцов окрашен оранжевым цветом. Мы видим 5 столбцов: идентификатор, пол и возраст, принадлежащие таблице пользователей, и идентификатор и имя, принадлежащие таблице организаций. Операторы as, которые следуют за каждым столбцом, называются псевдонимами. Мы можем переименовать столбцы, которые мы возвращаем, во что угодно. Псевдонимы — это хорошая привычка, поскольку вам часто нужно стандартизировать соглашения об именах столбцов.
Третья часть запроса сообщает базе данных, из какой таблицы извлекать данные. В нашем примере это таблица пользователей. Но подождите, мы также запросили столбцы из таблицыorganizations, так как же это работает?
Причина, по которой мы смогли вывести столбцы из двух таблиц, заключалась в том, что мы выполнили соединение. Обратите внимание на секцию черного цвета. Эта часть запроса указывает базе данных соединить два столбца, чтобы можно было включить данные из второй таблицы.
Объединение таблиц очень распространено и является одним из наиболее сложных аспектов SQL.
Последняя часть запроса — это предложение «ГДЕ». Предложение WHERE используется для фильтрации данных, которые нам не нужны. В нашем примере мы указываем базе данных возвращать пользователей, которые не были удалены (is_deleted = 0).
Обратите внимание, как я написал пример запроса. Вы видите, как я написал основные команды с заглавной буквы и упорядоченно распределил запросы? Как аналитик, вы должны начать писать SQL четко и организованно с первого дня. Это поможет вам привыкнуть. Попробуйте проверить 40-строчный запрос, который написан неорганизованно, и вы поймете, почему я сделал это предложение.
Как получить все данные из таблицы в SQL?
Чтобы получить все данные из таблицы в SQL, вам просто нужно использовать оператор звездочки (*). Пример такого запроса можно увидеть ниже.
ВЫБРАТЬ
*
ИЗ
пользователей
Что еще можно сделать с помощью SQL-запроса?
SQL — мощный, популярный язык с большим количеством дополнительных функций. Приведенный выше пример просто извлекает данные как есть из двух таблиц, но SQL можно использовать для управления вашими данными до того, как будут возвращены выходные данные.
Допустим, вместо того, чтобы возвращать список пользователей, я хотел подсчитать количество пользователей, принадлежащих каждой организации? В этом случае я бы добавил в свой запрос функции группировки и подсчета.
Below is a list of the most frequently used SQL functions:
- Distinct
- Count
- Sum
- Order BY
- Group By
- Min
- Max
- Avg
- Case
- Limit
- Union
Где я могу выучить SQL онлайн?
Существует несколько способов изучения SQL в Интернете.