Hướng dẫn sql or python: which is better - sql hoặc python: cái nào tốt hơn

Sarita Digumarti & NBSP;

Dữ liệu tồn tại trong các định dạng khác nhau. Các chuyên gia khoa học dữ liệu được hưởng lợi từ việc tận dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến để thao túng chúng theo nhu cầu của họ. Hai ngôn ngữ lập trình phổ biến như vậy là SQL và Python. Tất cả những người đã tham gia vào khoa học dữ liệu đã suy nghĩ về câu hỏi này ít nhất một lần: Tôi nên bắt đầu với hoặc chọn công cụ nào trong số những công cụ này: SQL hay Python?

& nbsp; Nếu bạn là một người khao khát khoa học dữ liệu đang tìm cách khởi đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này, thì điều cần thiết là bạn phải hiểu sự khác biệt giữa hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi này.

& nbsp; Nhưng trước khi chúng ta đi sâu vào nó, trước tiên chúng ta hãy hiểu các ngôn ngữ lập trình này.

& nbsp; SQL là gì?

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, thường được gọi là SQL, là ngôn ngữ lập trình cho phép các nhà khoa học dữ liệu quản lý và truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu cũng như tạo cơ sở dữ liệu của riêng họ. Nhiều ngành công nghiệp lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ, sử dụng bảng, cột và hàng để sắp xếp và liên kết dữ liệu giữa các bảng. SQL được sử dụng phổ biến nhất để tạo và duy trì các cơ sở dữ liệu này. Các chuyên gia khoa học dữ liệu cũng sử dụng SQL để tạo hiểu biết dữ liệu nhanh, thực hiện phân tích dữ liệu và truy xuất các hồ sơ từ cơ sở dữ liệu lớn. Cơ sở dữ liệu có thể được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các trang web, ứng dụng và gói phần mềm doanh nghiệp.

Python là gì?

Một ngôn ngữ lập trình đa năng, Python được sử dụng cho một loạt các tác vụ lập trình như phát triển back-end, phát triển phần mềm, viết kịch bản hệ thống, v.v. Do cú pháp đơn giản và mức độ phổ biến trong ngành, Python thường được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu để phát triển phần mềm phân tích dữ liệu. Khả năng làm việc với các nền tảng khác nhau và nhấn mạnh vào khả năng đọc đã khiến Python trở thành một trong những ngôn ngữ được tìm kiếm nhiều nhất để khám phá dữ liệu.

& NBSP; SQL so với Python: Sự khác biệt chínhSQL vs. Python: Key differences

Là một ngôn ngữ năm thập kỷ, SQL dường như có những hạn chế của nó, nhưng nó đủ để hiểu các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu. SQL không được thiết kế để thao tác và chuyển đổi dữ liệu cấp cao hơn về mặt ứng dụng hiện trường. Ngược lại, Python là một ngôn ngữ cấp cao và được ghi chép lại với thư viện phân tích dữ liệu chuyên dụng có tên là 'Pandas', đó là lý do tại sao việc chọn giữa SQL và Python hơi phức tạp.

& nbsp; Sự khác biệt đáng kể giữa SQL và Python là SQL được sử dụng để truy cập và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Đồng thời, Python được sử dụng để phân tích và thao tác dữ liệu bằng cách sử dụng các thử nghiệm hồi quy, kiểm tra chuỗi thời gian và các tính toán khác. Khả năng của SQL để kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng trong một cơ sở dữ liệu là điểm brownie của nó.

Một cuộc khảo sát gần đây của Statista cho thấy bốn hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phổ biến nhất trên toàn cầu là Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server và PostgreSQL. Bốn hệ thống này đều dựa trên SQL, điều đó có nghĩa là bất kỳ ai khao khát trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu sẽ được hưởng lợi từ việc biết SQL.

Người ta nên học ngôn ngữ nào trước?

Khi nói đến khoa học dữ liệu, SQL và Python bổ sung cho nhau thay vì vượt trội hơn nhau. SQL là gốc tiêu chuẩn để lên ngôi của Python. Đối với việc điều chỉnh lại dữ liệu, SQL là tiêu chuẩn công nghiệp. Python, mặt khác, là một ngôn ngữ được ghi chép tốt được thiết kế đặc biệt để tạo ra các ứng dụng máy tính để bàn và di động.

Tuy nhiên, biết ngôn ngữ nào để học đầu tiên cưỡi mục tiêu và sở thích của bạn. Mặc dù việc thành thạo cả hai ngôn ngữ với nhau có thể cung cấp nhiều lợi ích hơn và giúp bạn thành công trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Nếu bạn muốn khởi động sự nghiệp khoa học dữ liệu, bạn phải có được các kỹ năng và chuyên môn của SQL & Python.

Người viết là Giám đốc Học tập, UNEXT HỌC TẬP

Một thập kỷ trước, ngành công nghiệp dữ liệu đã đấu tranh với việc nhân rộng kho dữ liệu. Giải pháp xuất hiện là lấy dữ liệu ra khỏi kho và biến đổi nó trong bộ nhớ với các ngôn ngữ lập trình như Python và Java, sử dụng các công cụ như Hadoop, Spark và Dask. Điều này được đi kèm với việc chuyển từ kho dữ liệu sang hồ dữ liệu.

Nhưng các kho dữ liệu hiện đại đã loại bỏ vấn đề về khả năng mở rộng và chúng tôi hiện đang thấy xu hướng ngược lại: chuyển sang chuyển đổi dữ liệu trong kho. Thay đổi này phần lớn được thúc đẩy bởi DBT (công cụ xây dựng dữ liệu), đã sửa một số hạn chế quan trọng của SQL (ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) và đang thể hiện sự áp dụng mạnh mẽ. DBT cho phép các nhà phân tích dữ liệu viết mã SQL mô -đun, buộc việc sử dụng GIT để giúp kiểm soát phiên bản và cho phép thử nghiệm mô hình. Điều này dường như lấy đi rất nhiều cuộc tranh luận truyền thống chống lại SQL trong cuộc tranh luận SQL vs Python cho đến bây giờ.

Có vẻ như sự phân công lao động sạch giữa SQL (truy vấn dữ liệu và hợp nhất) và Python (chuyển đổi dữ liệu phức tạp) đang mờ dần. Ví dụ: các công cụ như dask-SQL cho phép bạn cả truy vấn và chuyển đổi dữ liệu bằng cách sử dụng hỗn hợp các hoạt động SQL và mã python. Bài viết này so sánh hiệu suất, chức năng và kinh nghiệm của nhà phát triển SQL và Python.

‍

SQL vs Python: Hiệu suất

Chạy mã SQL trên kho dữ liệu thường nhanh hơn Python để truy vấn dữ liệu và thực hiện các tập hợp cơ bản. Điều này chủ yếu là do dữ liệu có một lược đồ được áp dụng và tính toán xảy ra gần với dữ liệu. Khi xử lý dữ liệu với Python hoặc các ngôn ngữ lập trình khác, trước tiên bạn cần trích xuất dữ liệu ra khỏi cơ sở dữ liệu và tải nó vào bộ nhớ cục bộ có khả năng giới thiệu độ trễ. Về mặt kỹ thuật, cơ sở dữ liệu cũng phải tải dữ liệu vào bộ nhớ, nhưng chi phí của hoạt động đó thấp hơn nhiều. & NBSP;

Điều đó nói rằng, thật khó để nói bất cứ điều gì có ý nghĩa cụ thể về so sánh hiệu suất giữa SQL và Python mà không chỉ định những thứ như công cụ thực thi SQL (SQLite, PostgreSQL, Snowflake, Muff) và các thư viện Python bạn đang sử dụng để xử lý dữ liệu (Pandas, Numpy với numba, xông). & Nbsp;

Ví dụ, các giải pháp tính toán song song như DASK và các quy mô khác của Python mã thành các bộ dữ liệu lớn hơn bộ nhớ và có thể thấp hơn đáng kể thời gian xử lý. Quản lý cơ sở hạ tầng cơ bản để chạy tính toán trên các cụm từ xa thường là một rào cản đối với việc áp dụng các công cụ như vậy. Các giải pháp doanh nghiệp như Coiled đang loại bỏ rào cản này bằng cách tự động hóa việc khởi động và quản lý các cụm từ xa (từ chối trách nhiệm: Tôi làm việc ở đó).

Tuy nhiên, sử dụng SQL để chuyển đổi dữ liệu bên trong kho thường nhanh hơn rất nhiều đối với nhiều truy vấn và tập hợp cơ bản khi nó chuyển mã sang dữ liệu thay vì dữ liệu sang mã. Và trong khi một điểm chuẩn kỹ thuật chính thức nằm ngoài phạm vi của bài viết này, so sánh này cho thấy SQLite có thể nhanh hơn đáng kể so với các gấu trúc cho các truy vấn cơ bản và các truy vấn của bộ lọc. Tuy nhiên, để biết thêm bối cảnh, bạn có thể muốn kiểm tra các cuộc thảo luận về điểm chuẩn dữ liệu và tuyết ở đây.

Cơ sở dữ liệu phân tích hiện đại cũng được trang bị các bộ tối ưu hóa mạnh mẽ. Người dùng SQL có thể viết các truy vấn mô tả các phép biến đổi mong muốn nhưng để lại kế hoạch thực hiện thực tế cho chính kho. Bởi vì Python là ngôn ngữ lập trình đa năng, người dùng cần phải rõ ràng hơn nhiều về mỗi bước được thực hiện. Các công cụ như pyspark cung cấp các trình tối ưu hóa giải quyết vấn đề này.

Vì vậy, nếu chạy các truy vấn trên kho dữ liệu với SQL nhanh hơn ... tại sao mọi nhà khoa học, kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu chuyển từ Python sang SQL?

SQL vs Python: Chức năng & NBSP;

Mặc dù SQL thường có thể nhanh hơn Python cho các truy vấn và tập hợp cơ bản, nhưng nó không có cùng một phạm vi chức năng. Như Furcy Pin viết, sức mạnh lớn nhất của SQL cũng là điểm yếu của nó: sự đơn giản. Ví dụ, viết mã SQL để thực hiện phân tích dữ liệu khám phá lặp, khoa học dữ liệu hoặc các tác vụ học máy có thể nhanh chóng có được thời gian dài và khó đọc.

‍

Một hạn chế quan trọng khác của SQL là không có Trình quản lý gói SQL cho phép bạn nhập các chức năng, vì vậy hầu hết các nhóm cuối cùng đã viết các truy vấn SQL của họ từ đầu. DBT đã cố gắng giải quyết vấn đề này với macro và trung tâm gói DBT, nhưng nó chỉ tính chỉ hơn một trăm gói ngày hôm nay. Khi bạn so sánh với PYPI đếm các thư viện 300K, thì rõ ràng hệ sinh thái Python của các thư viện bên thứ ba sẽ sôi động và trưởng thành hơn nhiều.

Thay vì một nền tảng thống nhất dễ dàng mở rộng thông qua các gói bên thứ ba nguồn mở, chúng ta đang chứng kiến ​​sự bùng nổ của các phương ngữ SQL khi các công ty cố gắng thương mại hóa SQL nguồn mở và cung cấp chức năng bổ sung. Điều này có nghĩa là giảm khả năng tương thích và khóa nhà cung cấp tiềm năng cho người dùng SQL. & NBSP;

SQL vs Python: Trải nghiệm nhà phát triển

Nhưng hiệu suất và chức năng không phải là tất cả. Sự phân chia SQL vs Python cũng có liên quan nhiều đến trải nghiệm của nhà phát triển mà hai ngôn ngữ. Hãy cùng xem xét ba thành phần cụ thể của trải nghiệm nhà phát triển: kiểm tra, gỡ lỗi và kiểm soát phiên bản mã.

‍

Một hạn chế quan trọng khác của SQL là không có Trình quản lý gói SQL cho phép bạn nhập các chức năng, vì vậy hầu hết các nhóm cuối cùng đã viết các truy vấn SQL của họ từ đầu. DBT đã cố gắng giải quyết vấn đề này với macro và trung tâm gói DBT, nhưng nó chỉ tính chỉ hơn một trăm gói ngày hôm nay. Khi bạn so sánh với PYPI đếm các thư viện 300K, thì rõ ràng hệ sinh thái Python của các thư viện bên thứ ba sẽ sôi động và trưởng thành hơn nhiều.

Thay vì một nền tảng thống nhất dễ dàng mở rộng thông qua các gói bên thứ ba nguồn mở, chúng ta đang chứng kiến ​​sự bùng nổ của các phương ngữ SQL khi các công ty cố gắng thương mại hóa SQL nguồn mở và cung cấp chức năng bổ sung. Điều này có nghĩa là giảm khả năng tương thích và khóa nhà cung cấp tiềm năng cho người dùng SQL. & NBSP;

SQL vs Python: Trải nghiệm nhà phát triển

# test column equality in PySpark with chispa
from chispa.column_comparer import assert_column_equality
import pyspark.sql.functions as F

def remove_non_word_characters(col):
    return F.regexp_replace(col, "[^\w\s]+", "")

# define unit test function
def test_remove_non_word_characters_nice_error():
    data = [
        ("matt7", "matt"),
        ("bill&", "bill"),
        ("isabela*", "isabela"),
        (None, None)
    ]
    df = (spark.createDataFrame(data, ["name", "expected_name"])
        .withColumn("clean_name", remove_non_word_characters(F.col("name"))))

    assert_column_equality(df, "clean_name", "expected_name")

# test dataframe equality in Dask/pandas with beavis
import beavis

# create dask dataframes from pandas dataframes
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': [5, 2], 'col2': [3, 4]})
ddf1 = dd.from_pandas(df1, npartitions=2)
ddf2 = dd.from_pandas(df2, npartitions=2)

# assert equality
beavis.assert_dd_equality(ddf1, ddf2)

‍

Một hạn chế quan trọng khác của SQL là không có Trình quản lý gói SQL cho phép bạn nhập các chức năng, vì vậy hầu hết các nhóm cuối cùng đã viết các truy vấn SQL của họ từ đầu. DBT đã cố gắng giải quyết vấn đề này với macro và trung tâm gói DBT, nhưng nó chỉ tính chỉ hơn một trăm gói ngày hôm nay. Khi bạn so sánh với PYPI đếm các thư viện 300K, thì rõ ràng hệ sinh thái Python của các thư viện bên thứ ba sẽ sôi động và trưởng thành hơn nhiều.

Thay vì một nền tảng thống nhất dễ dàng mở rộng thông qua các gói bên thứ ba nguồn mở, chúng ta đang chứng kiến ​​sự bùng nổ của các phương ngữ SQL khi các công ty cố gắng thương mại hóa SQL nguồn mở và cung cấp chức năng bổ sung. Điều này có nghĩa là giảm khả năng tương thích và khóa nhà cung cấp tiềm năng cho người dùng SQL. & NBSP;

SQL vs Python: Trải nghiệm nhà phát triển

Nhưng hiệu suất và chức năng không phải là tất cả. Sự phân chia SQL vs Python cũng có liên quan nhiều đến trải nghiệm của nhà phát triển mà hai ngôn ngữ. Hãy cùng xem xét ba thành phần cụ thể của trải nghiệm nhà phát triển: kiểm tra, gỡ lỗi và kiểm soát phiên bản mã.

Erik Benhardsson on & nbsp; Twitter

Kiểm tra

Tin tuyệt vời là hai vũ trụ không hoàn toàn bị cô lập với nhau nữa. Các công cụ đang nổi lên nhận ra lợi thế của từng ngôn ngữ và thu hẹp khoảng cách giữa chúng.

Ví dụ, nó phổ biến để truy vấn các hồ dữ liệu với SQL bằng các công cụ như AWS Athena cho phép bạn truy vấn dữ liệu trong thùng S3 với SQL. Các định dạng dữ liệu mở như sàn gỗ và mũi tên hỗ trợ các lược đồ đã đóng góp cho xu hướng này. Và ở phía bên kia của quang phổ, các kho dữ liệu như Snowflake đã bắt đầu thêm hỗ trợ cho việc truy vấn dữ liệu với API giống như dữ liệu, thông qua các công cụ như SnowPark.

Một nút cổ chai truyền thống cho Python đã nhanh chóng lấy dữ liệu ra khỏi kho dữ liệu. Điều này đã trở nên nhanh hơn đáng kể với các công cụ như dask-snowflake và dask-mongo cho phép bạn viết các truy vấn SQL từ bên trong phiên Python và hỗ trợ tìm nạp phân phối để đọc và viết song song. Các công cụ này thu hẹp khoảng cách để đạt được điểm ngọt ngào đó: sử dụng SQL cho những gì nó giỏi trong việc (truy vấn, tổng hợp và trích xuất dữ liệu một cách hiệu quả) và Python cho sức mạnh tính toán và tính linh hoạt của nó (phân tích khám phá lặp đi lặp lại, học máy, toán học phức tạp). & NBSP;dask-snowflake and dask-mongo that allow you to write SQL queries from inside a Python session and support distributed fetch to read and write in parallel. These tools bridge the gap to hit that sweet spot: use SQL for what it’s good at (querying, aggregating, and extracting data efficiently) and Python for its computational power and flexibility (iterative exploratory analysis, machine learning, complex math). 

import dask_snowflake
import snowflake

with snowflake.connector.connect(...) as conn:
    ddf = dask_snowflake.from_snowflake(
       query="""
       SELECT * FROM TableA JOIN TableB ON ...
       """,
       conn=conn,
    )

Kiểm tra bài viết này để biết một cuốn sổ hoàn chỉnh tải dữ liệu từ Bông tuyết vào phiên Python, đào tạo mô hình XGBOOST trên dữ liệu và sau đó viết kết quả trở lại Snowflake.

Sự kết luận

Mặc dù có thể hấp dẫn để đóng khung cuộc tranh luận giữa SQL và Python như là một sự cố, hai ngôn ngữ trên thực tế vượt trội ở các phần khác nhau của đường ống xử lý dữ liệu. Theo truyền thống, có một khoảng cách lớn giữa hai ngôn ngữ về hiệu suất, chức năng và kinh nghiệm của nhà phát triển. Điều này có nghĩa là các nhà phân tích dữ liệu phải chọn một bên - và bảo vệ lãnh thổ của họ một cách hung hăng. Tuy nhiên, với các công cụ như DBT, SnowPark và Dask-Snowflake, ngành công nghiệp dường như đang hướng tới việc nhận ra giá trị của từng ngôn ngữ và cung cấp giá trị cho các chuyên gia dữ liệu bằng cách hạ thấp rào cản để tích hợp giữa chúng.

Một quy tắc tiềm năng để lấy từ điều này là sử dụng SQL cho các truy vấn đơn giản cần chạy nhanh trên kho dữ liệu, DBT để tổ chức các mô hình SQL phức tạp hơn và Python với các thư viện điện toán phân tán như DASK để phân tích khám phá dạng tự do và mã học máy và/hoặc mã cần được kiểm tra đơn vị đáng tin cậy. & nbsp;

Nhu cầu Python hay SQL nào nhiều hơn?

Tôi nên học Python hay SQL trước?

SQL hay Python có khó hơn không?

SQL và Python có đủ để có được một công việc không?