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