Зачем нужен SQL, если есть Python, R, Java и другие?
И так, зачем же вообще SQL, если есть другие языки?
А другие языки это какие?
-
Python
-
R
-
C++
-
Java
-
и еще десятки других
Возникает закономерный вопрос:
А нельзя было остановиться на двух? Или хотя бы на одном универсальном языке?
Языки как инструменты: у каждого своя задача
Когда появляется новая область (веб, большие данные, AI), или старые инструменты становятся неудобными — создают новые.
Это не про прихоти разработчиков, а про реальные задачи, которые требуют удобных решений.
Представьте себе набор инструментов:
🔩 Гвозди мы забиваем молотком, а не микроскопом.
🔬 Клетки изучают под микроскопом, а не с помощью отвёртки.
То же самое с языками программирования и работы с данными:
SQL — Язык запросов к базам данных: выборка, фильтрация, агрегация
Python — Универсальный язык. Подходит для аналитики, автоматизации, ML
R — Cпециалист по статистике, визуализации, исследованиям
C++ — Высокопроизводительные системы, игры, устройства
Java — Web-приложения, крупные корпоративные сервисы
Почему я все равно делаю акцент на SQL?
Потому что данные чаще всего живут в базах данных.
И чтобы что-то с ними сделать — их нужно сначала достать.
И для этого тебе необходимо владеть языком общения с БД (база данных).
Даже если ты аналитик и работаешь в Python, тебе всё равно нужно:
(взять библиотеку для анализа и обработки данных — pandas, подключиться к БД — connection и выполнить запрос SELECT * FROM orders WHERE status = ‘completed’ с помощью функции read_sql)
import pandas as pd
df = pd.read_sql(«SELECT * FROM orders WHERE status = ‘completed'», connection)
SQL запросы работают на стороне базы (сервер) — извлекают и обрабатывают данные, а pandas — на стороне Python (локально) — анализирует, готовит, визуализирует.
Т.е. ты сначала с помощью SQL достаешь нужные данные, а потом в pandas можешь продолжать анализ, обработку и визуализацию.
Но с анализом и обработкой может справится и SQL, а вот визуализировать с его помощью не получится.
SQL — это основа
-
SQL не про машинное обучение.
-
Не про красивую визуализацию.
-
Не про сложную логику приложений.
👉 Он про доступ к данным:
создавать таблицы, извлекать записи, фильтровать, агрегировать, связывать таблицы между собой.
Именно поэтому:
-
SQL учат в любой профессии, связанной с данными.
-
SQL — базовый язык, без которого работа аналитика невозможна.
🕰 Историческая справка
-
SQL появился в 1974 году в IBM. Его задача: удобно вытаскивать данные из баз.
-
Python появился в 1991 году как читаемый, простой, универсальный язык для задач общего назначения.
-
R стал популярен среди учёных и исследователей для статистических вычислений и графиков.
☕ SQL — это как кофе к утру
Ты можешь быть профи в Python, R или Java, но если не знаешь SQL —
ты всегда будешь зависеть от кого-то, кто достаёт данные за тебя.
SQL — не заменитель, а необходимое дополнение.
В моем канале На связи: SQL уже появился первый пост. Я его веду с нуля и планирую наполнять практическим и полезным контентом в рамках серии постов Знакомство с SQL. Присоединяйся!!!
Ну и мои мотивационные послания в канале Сила слов продолжают мотивировать меня и других к действиям! Если тебе нужна утренняя доза веры в себя, то тебе явно сюда — Присоединяйся к Сила слов
