Python vs SQL – Sự khác biệt là gì?

0
2956

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 cần phải biết rõ . Ngay cả trước đó, Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, hoặc SQL , là ngôn ngữ chuyển sang khi bạn cần hiểu rõ về một số dữ liệu, tìm nạp các bản ghi và sau đó rút ra kết luận sơ bộ có thể dẫn đến báo cáo hoặc viết một ứng dụng . 

Ngày nay, dữ liệu có nhiều hình dạng và định dạng, không nhất thiết đồng nghĩa với cơ sở dữ liệu quan hệ nữa. Dữ liệu tồn tại trong 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 bộ thư viện trợ giúp khổng lồ và các nền tảng liên quan, Python là một ngôn ngữ lập trình tuyệt vời để khám phá dữ liệu nhanh và lặp lại. Tập hợp các thư viện của Python bao gồm mọi thứ, từ trực quan hóa dữ liệu đến phân tích thống kê, giúp các nhà phát triển thuận tiện trong việc phân tích dữ liệu và bắt đầu xác định các mẫu.

Các trường hợp sử dụng 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 tốt trong việc cho phép bạn là nhà phát triển, liên tục tham gia (hoặc hợp nhất) một số dữ liệu với nhau. Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng là một thế mạnh quan trọng.

Tuy nhiên, SQL không được thiết kế để thao tác hoặc chuyển đổi dữ liệu sang các định dạng khác. Rất khó thực hiện được các kiểu thao tác dữ liệu cấp cao hơn trong khoa học dữ liệu, chẳng hạn như phân tích thống kê, kiểm tra hồi quy và thao tác dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách sử dụng riêng SQL.

Mặt khác, Python có một Thư viện phân tích dữ liệu nổi tiếng có tên là Pandas , được thiết kế đặc biệt để phân tích và thao tác dữ liệu.

Python đặc biệt phù hợp với dữ liệu có cấu trúc (dạng bảng) có thể được tìm nạp bằng SQL và sau đó yêu cầu thao tác xa hơn, điều này 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?

Sự khác biệt của SQL và Python

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

Hãy xem một ví dụ sử dụng SQL: 

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

TênThành phốđường phốGiá bánTiền tệSaoĐiện thoại
1 Via dei Valerila MãQua Dei Valeri 154đô la Mỹ5
Nhà nghỉ 108 phútMatxcơvaĐường Malaya Ordynka 5/6 Bld.4 Ứng dụng.324đô la Mỹ17 (495) 795-4259
Nhà nghỉ Arbat đầu tiên tại NovinskyMatxcơvaỨng dụng Novinsky Bulvar 1/2 6426đô la Mỹ17 (967) 0130047
Nhà nghỉ A PlusPragueNa Florenci 14 13/3314đô la Mỹ3
Khách sạn Aalborg ở AmsterdamAmsterdamSarphatipark 10639đô la Mỹ3106 – 1073
Adagio Access Vanves Porte de ChatillonParis5 đường Aristide Briand,53đô la Mỹ3,533140955600
Cố vấn khách sạn Hà NộiHà nội51 Nguyễn Siêu, Hoàn Kiếm13đô la Mỹ239935766
Khách sạn nhà AfrianCairo15 Phố Emad El Din11đô la Mỹ1
Khách sạn Agon Aldea BerlinBerlinBulowstr 19-2222đô la Mỹ3
Căn hộ dịch vụ Agustina Thành phố QuezonManilaSố 9 18th St. Brgy Kalusugan (Manila mới)27đô la Mỹ32098647-25

Hãy so sánh cách chúng ta có thể truy vấn bộ dữ liệu này bằng SQL so với Python bằng Pandas.

Loại hành độngSQLPython sử dụng Pandas
Truy xuất tất cả các khách sạnCHỌN * TỪ khách sạn nhiều khách sạn
Lấy 3 khách sạn đầu tiênCHỌN * TỪ khách sạn GIỚI HẠN 3khách sạn .head (3)
Lấy tên của các khách sạn ở ParisTên CHỌN TỪ khách sạn WHERE City = ‘ Paris ‘khách sạn [ khách sạn . Thành phố == ‘ Paris ‘]. Tên

Như chúng ta có thể thấy, cho đến nay, cả hai đều khá giống nhau. Tuy nhiên, mọi thứ bắt đầu trở nên thú vị hơn khi chúng ta cần thực hiện các truy vấn phức tạp hơn.

Ví dụ khi Python dễ sử dụng hơn SQL

Giả sử chúng tôi đã thực hiện một số truy vấn dữ liệu sơ bộ và hiện có một bảng dữ liệu được gọi là Hotels_by_city, có chứa số lượng khách sạn trên mỗi thành phố, như sau:

Thành phốKhách sạn
Paris567
Matxcơva482

Với bộ dữ liệu mới này, giả sử chúng tôi muốn đặt hàng kết quả theo Hotel _Count và chỉ chọn mười thành phố hàng đầu có số lượng lớn nhất. Chúng ta có thể làm điều này như sau:

SQLPython sử dụng Pandas
CHỌN Thành phố TỪ khách sạn_by_city ĐẶT HÀNG THEO Khách sạn_Count GIỚI HẠN 10Hotels_by_city .nlargest (10, column = ‘ Hotel_Count ‘)

Bạn có thể bắt đầu thấy rằng cú pháp Pandas ngày càng dễ nắm bắt và viết hơn, vì các ví dụ về dữ liệu được lấy ra, trở nên phức tạp hơn một chút.

Chúng ta hãy thêm một lớp phức tạp, vì vậy bây giờ chúng ta cần xác định bằng cách sử dụng bảng dữ liệu mới này, là mười khách sạn tiếp theo, sau mười khách sạn hàng đầu.

SQLPython sử dụng Pandas
CHỌN Thành phố TỪ khách sạn_by_city ĐẶT HÀNG THEO Khách sạn_Count DESC GIỚI HẠN 10 OFFSET 10Hotels_by_city .nlargest (20, column = ‘ Hotel_Count ‘) .tail (10)

Lưu ý cách cú pháp Pandas 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 tập 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 các hướng khác nhau.

Các loại SQL

MySQL (phát âm MY Sequel) là loại cơ sở dữ liệu SQL phổ biến nhất. Cách gọi siêu khó hiểu để chỉ loại cơ sở dữ liệu SQL này như một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (hoặc RDBMS). Nhiều hay ít, điều đó có nghĩa đó là 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.

PostgreSQL (thường được gọi là “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 lựa chọn tốt nhất của bạn.

SQLite (phát âm Sequel Lite) là một cơ sở dữ liệu rất nhỏ gọn và di động. SQLite thường được sử dụng tốt nhất để thử nghiệm và các ứng dụng rất, rất đơn giản.

Khi nào nên chọn Python so với SQL?

SQL chứa một tập hợp các 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 JOINS, các hàm tổng hợp và các hàm truy vấn 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 thứ cụ thể: Gấu trúc để phân tích dữ liệu, PyPDF2 để thao tác với PDF, Scikit-learning để học máy và hơn thế nữa.

Ngôn ngữ nào để học Python hoặc SQL đầu tiên?

Chúng tôi nghĩ rằng nơi tốt nhất để bắt đầu là học 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 mười lần so với tập lệnh Python tương đương, thì việc thực hiện tương tự trong Python sẽ dễ dàng hơn vì nó đọc như tiếng Anh. Hãy nhớ rằng, học tập tốn nhiều công sức hơn 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 nối hai bảng với nhau, hãy cố gắng viết lại một số logic tương tự đó trong Python bằng Pandas .

Biểu đồ so sánh

Tìm hiểu SQL và Python tại Khóa học Pythonkhóa học Lập trình PHP fullstack.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here