Hướng dẫn is sql better than python? - sql có tốt hơn python không?

Khi chúng ta nói về Python vs SQL, cả hai ngôn ngữ đều được phát triển để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau. Sự khác biệt chính là SQL là ngôn ngữ truy vấn chủ yếu được sử dụng để thu thập, thao tác và trích xuất cơ sở dữ liệu. Mặt khác, Python là ngôn ngữ lập trình đa năng cho phép thử nghiệm dữ liệu được sử dụng để phát triển các ứng dụng di động, các ứng dụng web khác nhau, trí tuệ nhân tạo, v.v. Làm thế nào chúng khác nhau và làm thế nào chúng có thể được sử dụng cùng nhau để có kết quả tốt hơn cho một lập trình viên. Vì vậy, hãy bắt đầu bằng việc tóm tắt cả hai ngôn ngữ và sau đó chúng tôi sẽ chuyển sang Python vs SQL.

Python là một ngôn ngữ lập trình nổi tiếng để tạo ra các ứng dụng và trang web web tuyệt vời. Python là một ngôn ngữ máy tính với số lượng lớn các tính năng và khả năng được mở rộng. Nhiều lập trình viên coi Python mạnh hơn các ngôn ngữ lập trình khác như Java và C ++. Python là ngôn ngữ lập trình tốt nhất vì nó có thể tạo ra bất cứ điều gì với các công cụ và thư viện chính xác. Đó là một ngôn ngữ lập trình dễ học, thanh lịch và có thể đọc được. & NBSP;

Kết quả là, học nó tương đối đơn giản. Ngôn ngữ này có thể dễ dàng hiểu được bởi người mới bắt đầu. Đó là lý do lập trình viên cảm thấy rất thoải mái khi làm việc với nó. Nếu bạn là người mới bắt đầu, bạn nên lưu ý rằng cả hai ngôn ngữ đều có các tính năng độc đáo. Chúng tôi sẽ giải quyết đối số dịch vụ điều chỉnh SQL để hỗ trợ bạn một cách chính xác.

Như chúng ta đã biết, Python là ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất và rất có thể trên toàn thế giới. Một ngôn ngữ lập trình cấp cao, cấp cao có một loạt các ứng dụng trong thế giới thực. Python cho phép các lập trình viên làm việc và tích hợp các hệ thống hiệu quả hơn, điều này làm cho nó mạnh mẽ hơn và có nhu cầu hơn. & NBSP;

Cú pháp Pythons, tập trung vào khả năng đọc, cho phép một lập trình viên dễ dàng mã với các dòng tối thiểu. Pythons gõ hiệu quả, cấu trúc dữ liệu tích hợp, thư viện mạnh mẽ, khung và hỗ trợ cộng đồng chỉ là một vài đặc điểm khiến nó trở nên thú vị khi nhanh chóng tạo ra bất kỳ ứng dụng và trang web nào rất dễ dàng.

Trước khi đi qua SQL, bạn cần biết cơ sở dữ liệu là gì? & NBSP;

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) là một chương trình phần mềm lưu trữ và truy xuất dữ liệu cho người dùng trong khi duy trì bảo mật thích hợp. Nó được tạo thành từ một tập hợp các chương trình hoạt động với cơ sở dữ liệu. DBMS kiểm tra yêu cầu dữ liệu từ một ứng dụng. Nó khuyên hệ điều hành để cung cấp dữ liệu. Sử dụng DBMS, người dùng có thể xây dựng cơ sở dữ liệu của riêng họ. DBMS đề cập đến các chương trình ứng dụng. Nó phục vụ như một kết nối giữa dữ liệu và chương trình phần mềm.

Dưới đây là danh sách một số hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu nổi tiếng:

• Mysql
• Microsoft Access & NBSP;
• Oracle
• FoxPro 
• SQLite 
• IBM DB2 & NBSP;
• Cơ sở LibreOffice
• MariaDB 
• Microsoft SQL Server
• PostgreSQL 
• dBASE 

SQL..!!

Chúng tôi đã sử dụng để lưu trữ dữ liệu trên các bài báo trước đó, nhưng cuối cùng, bây giờ chúng tôi đã sử dụng để lưu trữ dữ liệu trực tuyến và những gì chúng tôi gọi là cơ sở dữ liệu. Bất cứ khi nào chúng ta nói về cơ sở dữ liệu, từ duy nhất xuất hiện trong đầu là SQL. Trong thời gian trước, mọi người cần duy trì dữ liệu trong các tệp sao chép cứng. Chúng rất khó duy trì, vì vậy chúng tôi cần một nền tảng có thể dễ dàng truy cập, thao tác và cập nhật. & NBSP;

Cơ sở dữ liệu là một nền tảng nơi chúng tôi lưu trữ nhiều loại dữ liệu khác nhau. Dữ liệu có thể là một hồ sơ của một nhân viên công ty hoặc dữ liệu sinh viên trong một trường đại học. Vì vậy, để duy trì dữ liệu này, chúng tôi cần một ngôn ngữ để thay đổi. Ở đây các lập trình viên đã giới thiệu SQL, tức là, ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. SQL là một ngôn ngữ cần thiết để giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Nếu bạn muốn chỉnh sửa, sửa đổi hoặc bất kỳ thay đổi nào, bạn cần phải thực hiện với cơ sở dữ liệu của mình. Bạn cần một ngôn ngữ là SQL.

SQL được sử dụng để thể hiện các yêu cầu cơ sở dữ liệu của bạn. Các loại cơ sở dữ liệu SQL khác nhau được liệt kê dưới đây.

MySQL: Cơ sở dữ liệu này chứa các bảng được liên kết với nhau theo một cách nào đó. Đây là cấu hình mặc định cho tất cả các cài đặt WordPress và được phát âm là phần tiếp theo của tôi.This database contains tables that are linked to each other in some way. It is the default configuration for all WordPress installations and is pronounced My Sequel.

PostgreSQL: Còn được gọi là Postgres, loại cơ sở dữ liệu này được thiết kế cho các nhà phát triển nâng cao hơn. Hãy xem nó là một phiên bản gồ ghề hơn của MySQL.Also known as Postgres, this sort of database is designed for more advanced developers. Consider it a more rugged version of MySQL.

SQLite: Là cơ sở dữ liệu SQL có thể quản lý và nhỏ, SQLite được sử dụng tốt nhất để kiểm tra ứng dụng đơn giản. As a manageable and tiny SQL database, SQLite is best used for simple application testing.

Cũng đọc

• Chiến lược tốt nhất từ ​​trước đến nay về cách làm giỏi toán của các chuyên gia
• Các loại tiếp thị: Mọi thứ bạn cần biết về
• Tại sao tiếp thị lại quan trọng trong kinh doanh: Các chuyên gia Điểm quan trọng

Lợi ích của việc sử dụng SQL và Python

Sẽ không có vấn đề gì nếu bạn đang sử dụng SQL hoặc Python. Mỗi ngôn ngữ lập trình đều có bộ tài sản riêng. SQL được phát triển để truy vấn và trích xuất dữ liệu. Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của nó là khả năng kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng trong cơ sở dữ liệu. Các thao tác và biến đổi dữ liệu cấp cao hơn, chẳng hạn như kiểm tra hồi quy và chuỗi thời gian, là không thể với SQL. Pandas, một gói cụ thể của Python, thực hiện phân tích dữ liệu dễ quản lý hơn. Do đó, bạn có thể sử dụng SQL để truy xuất dữ liệu và sau đó sử dụng Python để chỉnh sửa dữ liệu có cấu trúc. Bây giờ chúng ta hãy nhìn vào Python vs SQL khi chúng ta kiểm tra xem cả hai ngôn ngữ có thể bổ sung cho nhau như thế nào.

Điều gì khác biệt: Python vs SQL?

Khi so sánh Python với SQL, sự khác biệt cơ bản là SQL là ngôn ngữ truy vấn và truy xuất, trong khi Python là ngôn ngữ lập trình. Python, mặt khác, chủ yếu là một xử lý dữ liệu, thao tác và ngôn ngữ thử nghiệm. Phần lớn thời gian, một nhà phân tích dữ liệu nên dự kiến ​​sẽ sử dụng SQL. Mặt khác, Python thường được sử dụng cho các hoạt động khác ngoài dữ liệu gây tranh cãi (quy trình thay đổi dữ liệu theo chương trình thành một định dạng dễ xử lý hơn), chẳng hạn như thống kê hoặc API (Giao diện lập trình ứng dụng.) Công việc.

Python vs SQL: Sự khác biệt chính ở dạng bảng

Python vs SQL

Dữ liệu ngày nay có nhiều hình dạng và định dạng khác nhau, và nó không phải lúc nào cũng liên quan đến cơ sở dữ liệu quan hệ. Dữ liệu có thể được tìm thấy dưới dạng tệp CSV, văn bản thuần túy, trên web và ở nhiều định dạng khác. Pythons bộ công cụ rộng rãi của các thư viện tỏa sáng trong sự nhầm lẫn dữ liệu này.

Python là một ngôn ngữ lập trình tốt để khám phá dữ liệu nhanh và lặp, nhờ vào bộ thư viện hỗ trợ rộng rãi và các nền tảng liên quan. Các mô -đun Pythons bao gồm tất cả mọi thứ, từ trực quan hóa dữ liệu đến phân tích thống kê, giúp các nhà phát triển đơn giản bắt đầu với phân tích dữ liệu và nhận dạng mẫu.

Các công ty thường yêu cầu chuyên môn SQL vì họ lưu trữ dữ liệu của họ trong cơ sở dữ liệu quan hệ và muốn các nhà khoa học dữ liệu truy cập vào nó. Tuy nhiên, sau khi bạn lấy dữ liệu bạn cần cho một hoạt động cụ thể, nhiệm vụ SQLS về cơ bản đã kết thúc.

Python vs SQL: SQL có tốt hơn không?

Là nhà phát triển, SQL chuyên cho phép bạn kết nối trơn tru (hoặc hợp nhất) nhiều bộ dữ liệu. Python đặc biệt phù hợp với dữ liệu có cấu trúc (bảng) có thể thu được bằng SQL nhưng sau đó yêu cầu thao tác thêm sẽ khó thực hiện với SQL.

Ví dụ: Python vs SQL

Giả sử bạn có một bảng cơ sở dữ liệu có tên các trường đại học có chứa dữ liệu về một số trường cao đẳng hàng triệu hồ sơ có trong một bảng, mỗi trường đại diện cho một trường đại học riêng biệt. Tên, thành phố, địa chỉ, cấu trúc phí, thông tin liên lạc, v.v. sẽ được bao gồm trong mỗi hàng. Hãy xem cách chúng ta có thể truy vấn bộ dữ liệu này bằng Python vs SQL.

Trong SQL, bạn có thể truy xuất tất cả các trường đại học với tuyên bố chọn* từ các trường đại học. Tương tự, để lấy mười trường đại học đầu tiên, bạn có thể sử dụng Select* từ các trường đại học Giới hạn 10. Bạn cũng có thể lấy tên của tất cả các trường đại học ở Delhi với câu lệnh SQL chọn tên từ các trường đại học nơi City = Delhi. & NBSP;

Các câu sau đây có thể được sử dụng để trích xuất cùng một thông tin trong Python bằng Pandas:

Tất cả các trường cao đẳng: Các trường đại học

Mười trường đại học đầu tiên: Đại học.head (10)

Các trường cao đẳng ở Delhi: Các trường đại học [Đại học.City = = Delhi] .Name

Bạn sẽ nhận thấy rằng hai ngôn ngữ giống nhau nhiều trong ví dụ trên. Tuy nhiên, khi chúng tôi xây dựng các truy vấn phức tạp hơn, mọi thứ bắt đầu thay đổi.

Bạn có thể mong đợi một gói lương tốt trong miền Python và SQL không?

Vâng, bạn nên mong đợi nó là SQL là một trong những lĩnh vực lâu đời nhất luôn có nhu cầu cao. Ngoài ra, Python là một ngôn ngữ lập trình khác đã tiến lên bằng cách cắn các ngôn ngữ xu hướng nhất như Java, C ++, v.v.

Theo PayScale, chúng ta có thể thấy rằng Python cung cấp nhiều tiền lương hơn ở Hoa Kỳ so với SQL. Nhưng nếu chúng ta thấy họ là cá nhân, thì cả hai đều không thể cung cấp một mức lương đẹp trai cho người có kỹ năng. Điều này có nghĩa là theo đuổi sự nghiệp trong một trong các lĩnh vực có thể là một quyết định tốt.

Tôi nên học cái nào đầu tiên: Python hay SQL?

Nếu bạn vẫn chưa quyết định về ngôn ngữ lập trình nào để học trước (Python vs SQL), hãy để chúng tôi phá vỡ nó cho bạn bằng những từ đơn giản. SQL là tiêu chuẩn công nghiệp để điều chỉnh lại dữ liệu. Mặt khác, Python là một ngôn ngữ được ghi chép tốt được thiết kế để phát triển các ứng dụng máy tính để bàn và di động.

Một số chuyên gia trong ngành cảm thấy rằng SQL là một ngôn ngữ khá chuẩn và dễ bắt đầu. Điều đó không có nghĩa là Python không nên là ngôn ngữ đầu tiên bạn học nếu bạn muốn làm việc trong khoa học dữ liệu. Python là một ngôn ngữ, và SQL là cơ sở của nó.

Hơn nữa, có một sự hiểu biết cơ bản về SQL trong khoa học dữ liệu có thể nhanh chóng đưa bạn đến hành trình khái niệm ngôn ngữ Python. Có kiến ​​thức vững chắc về hai ngôn ngữ lập trình chính có thể giúp bạn kiếm được tiêu đề của nhà khoa học dữ liệu từ mọi người hoặc công ty.

Đó là lý do tại sao cuối cùng nó phụ thuộc vào bạn ngôn ngữ lập trình nào bạn nên đi cùng. Đưa ra quyết định của bạn theo yêu cầu.

Python vs SQL: & nbsp; Cái nào là tốt nhất để bắt đầu đầu tiên

Chúng tôi tin rằng nghiên cứu SQL là lựa chọn tốt nhất để bắt đầu. Giả sử công việc chính của bạn không liên quan đến phân tích dữ liệu. SQL là một công nghệ bắt buộc cho bất kỳ hình thức truy xuất dữ liệu nào từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Mặc dù truy vấn SQL lớn hơn gấp mười lần so với cùng một kịch bản Python, nhưng cảm thấy dễ dàng thực hiện hơn vì nó được viết bằng tiếng Anh. Hãy nhớ rằng việc học là tốn nhiều thời gian và phức tạp hơn là gõ. Hãy thử viết lại một số lý do tương tự trong Python bằng Pandas. & NBSP; & NBSP;Pandas.  

Nếu bạn có một sự hiểu biết hợp lý về SQL, ít nhất là xây dựng một truy vấn kết hợp hai bảng với nhau. Học càng nhiều càng tốt để thành công. Bạn sẽ sẵn sàng thực hiện các nhiệm vụ như lập trình back-end, phân tích dữ liệu, điện toán khoa học, trí tuệ nhân tạo và nhiều hơn nữa nếu bạn có sự hiểu biết thấu đáo về hai ngôn ngữ.

Hãy để kiểm tra 3 câu hỏi hàng đầu mà bạn có thể tìm kiếm để nhận câu trả lời

SQL được coi là ngôn ngữ lập trình?

Có, SQL (Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) là ngôn ngữ thao tác cơ sở dữ liệu có thể sử dụng để thực hiện các hàm CRUD cơ bản. Nhiều công ty hiện đã dùng đến SQL để trích xuất số lượng hiểu biết tối đa từ lượng dữ liệu khổng lồ.

Những cơ hội tồn tại ở Ấn Độ cho các lập trình viên Python?

Python đã vượt quá nhiều ngôn ngữ khác do sự phổ biến ngày càng tăng và dễ học và sử dụng. Sự phổ biến của ngôn ngữ Python đã tăng khoảng 40%, điều này dẫn đến sự gia tăng lớn về triển vọng chuyên nghiệp.

Nền tảng khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến lớn nhất là gì?

Ở Ấn Độ, có một loạt các nền tảng trực tuyến cung cấp các khóa học khoa học dữ liệu. Trong số đó là những điều sau đây:

1. IMS Proschool.
2. Học viện ghép hình.
3. Edvancer.
4. Edureka.
5. Học Imarticus.

Sự kết luận

Chúng tôi hy vọng blog này đã cung cấp cho bạn một số kiến ​​thức về Python vs SQL. Cả hai ngôn ngữ lập trình đều rất cần thiết trong một cuộc sống chuyên nghiệp của lập trình viên. Có một vài điểm cơ bản được đề xuất trong blog mà bạn nên biết. Với một vài ngoại lệ, chúng ta có thể thấy rằng SQL phù hợp với cơ sở dữ liệu quan hệ. Tuy nhiên, nó vẫn có thể là một công cụ hữu ích cho người mới bắt đầu. Nhiều tính năng mới đã được thêm vào SQL trong những năm qua để tăng khả năng hướng đối tượng của nó. Python là một ngôn ngữ lập trình linh hoạt và hiệu quả với một loạt các mục đích sử dụng. Phạm vi rộng của nó có thể được gán cho bộ sưu tập lớn các thư viện Python khoa học dữ liệu, mỗi thư viện phục vụ một mục đích cụ thể.Python vs SQL. Both programming languages are essential in a programmers professional life. There are a few basic points suggested in the blog that you should be aware of. With a few exceptions, we can see that SQL is suitable for relational databases. However, it might still be a useful tool for beginners. Many new features have been added to SQL over the years to increase its object-oriented capability. Python is a flexible and effective programming language with a wide range of uses. Its broad reach can be ascribed to its large collection of data science python libraries, each of which serves a particular purpose.

SQL hay Python có khó hơn không?

SQL là một ngôn ngữ đơn giản hơn Python. Cú pháp đơn giản hơn và số lượng khái niệm bị giảm. Nhưng nó không thực sự quan trọng. SQL khó sử dụng như một công cụ hơn kịch bản Python.

SQL có nhanh hơn Python không?

Nếu quá trình này chủ yếu liên quan đến SQL, tìm nạp và lọc dữ liệu, nó sẽ nhanh hơn mã được viết bằng ngôn ngữ máy chủ như Python. Do chi phí vận chuyển dữ liệu từ bộ nhớ cơ sở dữ liệu đến các ứng dụng ngôn ngữ máy chủ, điều này sẽ đúng, càng nhiều dữ liệu cần được xử lý.