Какие ключевые операторы языка sql вы усвоили

Какой язык программирования выбрать для работы с данными?

У начинающего специалиста по данным (data scientist) есть возможность выбрать один из множества языков программирования, который поможет ему быстрее освоить данную науку.

Тем не менее, никто точно не скажет вам, какой язык программирования лучше всего подходит для этой цели. Ваш успех как специалиста в данной области будет зависить от множества факторов и сегодня мы постараемся их рассмотреть, а в конце статьи вы сможете проголосовать за тот язык программирования, который вы считаете наиболее подходящим для работы с данными.

Специфичность

Будьте готовы к тому, что по мере углубления в область науки о данных, вам раз за разом прийдется заново «изобретать велосипед». Кроме того, вам необходимо будет в совершенстве овладеть различными пакетами программ и модулями для выбранного вами языка программирования. Насколько хорошо вы сможете все это усвоить, зависит, в первую очередь, от наличия предметно-ориентированных пакетов программ для выбранного ЯП.

Универсальность

Ведущий специалист по данным обладает хорошими всесторонними навыками программирования, а также умением проводить расчеты и анализировать. Большая часть повседневной работы в области науки о данных направлена на поиск и обработку исходных данных или корректировку данных. К сожалению, никакие новороченные пакеты для машинного обучения вам не помогут для данных целей.

Эффективность

В быстро развивающемся мире коммерческой науки о данных есть множество возможностей быстро получить желаемую работу. Тем не менее, именно благодаря быстрому развитию области науки о данных ее постоянно сопровождают технические недароботки, и только упорная практика сможет свести к минимуму такие недочеты.

Производительность

В некоторых случаях очень важно оптимизировать производительность вашего кода, тем более при работе с большими объемами особо важных данных. Однако скомпилированные языки обычно намного быстрее, чем интерпретируемые. Аналогично, статически типизированные языки значительно более отказоустойчивы, чем динамически типизированные. Таким образом, единственным компромиссом является снижение производительности.

В некоторой степени, каждый из представленных ниже языков программирования обладает одним параметром в каждой из двух групп: универсальность — специфичность; производительность — удобство.

Учитывая эти основные принципы, давайте рассмотрим некоторые из наиболее популярных языков программирования, которые используются в науке о данных. Вся информация, о приведенных ниже языках программирования, основывается на моих собственных наблюдениях и опыте, а также опыте моих друзей и коллег.

R, который является прямым потомком старшего языка программирования S, был выпущен в далеком 1995 году и с тех пор становится все совершеннее. Написанный на таких языках как C и Fortran данный проект сегодня поддерживается Фондом языка R для статистических вычислений (R Foundation for Statistical Computing).

Преимущества:

• Отличный набор высококачественных предметно-ориентированных пакетов с открытым исходным кодом. R имеет в своем распоряжении пакеты практически для любого количественного и статистического применения, которое можно только себе представить. Сюда входят нейронные сети, нелинейная регрессия, филогенетика, построение сложных диаграмм, графиков и многое-многое другое.
• Вместе с базовой установкой в довесок нам предоставляется возможность установки обширных встроенных функций и методов. Кроме того, R прекрасно обрабатывает данные матричной алгебры.
• Возможность визуализации данных является немаловажным преимуществом наряду с возможностью использования различных библиотек, например ggplot2.

• Низкая производительность. Здесь нечего сказать: R не является быстрым ЯП.
• Специфичность. R прекрасно подходит для статистических исследований и науки о данных, но он не так хорош, когда дело доходит до программирования для общих целей.
• Другие особенности. R имеет несколько необычных особенностей, которые могут сбить с толку программистов, привыкших работать с другими ЯП: индексирование начинается с 1, использование нескольких операторов присваивания, нетрадиционные структуры данных.

R – мощный язык, который отличается наличием огромного выбора приложений для сбора статистических данных и визуализации данных, а тот факт, что он является ЯП с открытым исходным кодом, позволяет ему собрать большое количество поклонников среди разработчиков. Именно благодаря своей эффективности для первоначальных целей этому языку программирования удалось достичь широкой популярности.

Python

В 1991 году Гвидо ван Россум представил язык программирования Python. С тех пор этот язык стал чрезвычайно популярным ЯП общего назначения и широко используется в сообществе специалистов по данным. В настоящее время основными версиями являются Python 3,6 и Python 2,7.

Преимущества:

• Python – это очень популярный, широко используемый язык программирования общего назначения. Он имеет обширный набор специально разработанных модулей и широко используется разработчиками. Многие онлайн-сервисы предоставляют API для Python.
• Python очень прост в изучении. Низкий порог вхождения делает его идеальным первым языком для тех, кто занимается программированием.
• Такие программные пакеты как pandas, scikit-learn и Tensorflow, делают Python надежным вариантом для современных приложений в области машинного обучения.

• Типобезопасность. Python – это динамически типизированный язык, а это значит, что вы должны быть осторожными при работе с ним. Ошибки несоответствия типов (например, передача строки (string) в качестве аргумента методу, который ожидает целое число (integer)) могут время от времени случаться.
• Например, в случае если имеются конкретные цели статистического анализа и анализа данных, то обширный набор пакетов языка R дает ему преимущество перед Python. Кроме того, существуют более быстрые и безопасные альтернативы Python среди языков программирования.

Python является хорошим вариантом для целей науки о данных (data science), и это утверждение справедливо как для начального, так и для продвинутого уровней работы в данной области. Большая часть науки о данных сосредоточена вокруг процесса ETL (извлечение-преобразование-загрузка). Эта особенность делает Python идеально подходящим для таких целей языком программирования. Библиотеки, такие как Tensorflow от Google, делают Python очень интересным языком для работы в области машинного обучения.

SQL

SQL («язык структурированных запросов») определяет, управляет и запрашивает реляционные базы данных. Язык появился в 1974 году и с тех пор претерпел множество видоизменений, но основные его принципы остаются неизменными.

Есть бесплатные и платные варианты.

Преимущества

• Очень эффективен при работе с запросами, обновлениями, а также при обработке реляционных баз данных.
• Декларативный синтаксис делает SQL очень читаемым языком. Нет никакой неопределенности в том, что SELECT name FROM users WHERE age > 18 должен делать!
• SQL очень часто используется в различных приложениях, так что знакомство с ним может очень пригодиться. Модули, такие как SQLAlchemy, упрощают интеграцию SQL с другими языками.

• Синтаксис SQL может показаться достаточно сложной задачей для тех, кто привык к императивному программированию.
• Существует множество различных вариаций SQL, таких как PostgreSQL, SQLite, MariaDB. Все они достаточно разные, поэтому ни о какой совместимости не может быть и речи.

SQL более полезен в качестве языка для обработки данных, чем в качестве передового аналитического инструмента. Тем не менее, так много процессов в области науки о данных зависит от ETL, а долговечность и эффективность SQL лишний раз свидетельствуют о том, что такой ЯП должен знать каждый специалист по данным (data scientist).

Java

Java – это чрезвычайно популярный язык общего назначения, который работает на виртуальной машине Java Virtual Machine (JVM). Это абстрактная вычислительная система, которая обеспечивает плавную переносимость между платформами. В настоящее время поддерживается корпорацией Oracle.

8-я версия – бесплатная

Преимущества:

• Универсальность. Многие современные системы и приложения разработаны с помощью языка Java. Огромным преимуществом такого ЯП является способность интегрировать методы науки о данных непосредственно в существующую кодовую базу.
• Строгая типизация. Обеспечение типобезопасности не пустой звук для Java, и в случае разработки критически важных приложений для работы с большими данными эта особенность как никогда важна.
• Java – это высокопроизводительный, скомпилированный язык общего назначения. Это делает его пригодным для написания эффективного производственного кода ETL, а также алгоритмов машинного обучения с использованием вычислительных средств.

• «Многословность» языка Java делает его не лучшим вариантом для проведения специальных анализов и разработки более специализированных статистических приложений.
• Java не имеет большого количества библиотек для передовых статистических методов по сравнению с некоторыми предметно-ориентированными языками, например R.

Много чего можно сказать в пользу изучения Java как языка для работы в области науки о данных. Многие компании оценят возможность беспрепятственной интеграции готового кода программного продукта в собственную кодовую базу, а производительность и типобезопасность Java являются его неоспоримыми преимуществами. Тем не менее, к недостаткам такого языка можно отнести тот факт, что у него отсутствуют наборы специфических пакетов, которые доступны для других языков. Несмотря на такой недостаток, Java является языком программирования, которому обязательно стоит уделить внимание, особенно если вы уже знаете R или Python.

Scala

Функционирующий на JVM язык программирования Scala был разработан Мартином Одерски в 2004 году. Это язык с несколькими парадигмами, позволяющий использовать как объектно-ориентированные, так и функциональные подходы. Кроме того, структура кластерных вычислений Apache Spark написана на Scala.

Преимущества:

• Используя Scala и Spark, у вас появляется возможность работать с высокопроизводительными кластерными вычислениями. Scala – это идеальный выбор для тех, кто работает с большими объемами данных.
• Мультипарадигматический. Для программистов, работающих со Scala, доступны как объектно-ориентированные, так и функциональные парадигмы программирования.
• Scala компилируется в байт-код Java и работает на JVM. Это позволяет ему взаимодействовать с языком Java, делая Scala очень мощным языком общего назначения. Кроме того, он также хорошо подходит для работы в области науки о данных.

• Если вы только-только собрались работать со Scala, то будьте готовы изрядно «поломать» голову. Лучше всего загрузить sbt и настроить IDE, например Eclipse или IntelliJ, с помощью специального плагина Scala.
• Есть мнение, что синтаксис и система типов Scala являются достаточно сложными. Таким образом, программистам, привыкшим работать с динамическими языками, например Python, придется несладко.

Julia

Выпущенный чуть более 5 лет назад, Julia произвела впечатление на мир вычислительных методов. Язык добился такой популярности благодаря тому, что несколько крупных организаций, включая некоторые в финансовой отрасли, почти сразу начали использовать его для своих целей.

Преимущества:

• Julia – это скомпилированный язык JIT («точно в срок»), благодаря которому удается достичь хорошей производительности. Этот язык является достаточно простым, он предусматривает возможности динамической типизации и сценариев интерпретируемого языка, такого как Python.
• Julia был предназначен для проведения численного анализа, он также может рассматриваться в качестве языка программирования общего назначения.
• Читаемость. Многие программисты, работающие с данным языком, считают, что такая особенность является его наибольшим преимуществом.

• Незрелость. Поскольку Julia является достаточно новым языком, некоторые разработчики сталкиваются с нестабильностью во время работы с его пакетами. Тем не менее, базовые средства языка считаются стабильными.
• Еще одним признаком незрелости языка является ограниченное количество пакетов программ, а также небольшое число поклонников среди разработчиков. В отличие от устоявшихся R и Python язык программирования Julia не располагает большим количеством пакетов программ (пока что).

Да, главная проблема языка Julia – это его молодость, однако его нельзя за это винить. Поскольку Julia был создан лишь недавно, он пока что не может конкурировать со своими основными конкурентами, Python и R. Будьте терпеливыми и вы поймете, что существует множество причин обратить пристальное внимание на этот язык, который, непременно, сделает выдающиеся шаги в ближайшем будущем.

MATLAB

MATLAB – это признанный язык для численных расчетов, используемый как в научных целях, так и в индустрии. Он был разработан и лицензирован MathWorks, компанией, созданной в 1984 году, основной целью которой являлось коммерциализация программного обеспечения.

Цены варьируются в зависимости от выбранного вами варианта языка

Преимущества:

• MATLAB, предназначенный для численных вычислений, хорошо подходит для использования количественного анализа со сложными математическими требованиями, такими как обработка сигналов, преобразования Фурье, матричная алгебра и обработка изображений.
• Визуализация данных. MATLAB имеет ряд встроенных возможностей построения графиков и диаграмм.
• MATLAB часто можно встретить во многих курсах бакалавриата по точным наукам, таким как физика, инженерия и прикладная математика. Таким образом, он широко используется в этих областях.

• Платная лицензия. Вне зависимости от выбранного вами варианта (для научных, личных целей или целей компании) вам придется раскошелиться на дорогостоящую лицензию. Наш совет: обратите внимание на бесплатную альтернативу – Octave.
• MATLAB – это не лучший язык программирования для общего назначения.

Благодаря своему широкому использованию в различных количественных вычислениях как для научных целей, так и для целей индустрии, MATLAB стал достойным вариантом для применения в области науки о данных. Он прийдется вам как нельзя кстати, если для ваших ежедневных целей необходима интенсивная, продвинутая математическая функциональность, собственно, для чего MATLAB и был разработан.

Другие языки

Существуют и другие популярные ЯП, которые могут представлять интерес для специалистов по данным. В этом разделе представлен их краткий обзор.

C++

Зачастую, C++ не используется в области науки о данных. Тем не менее, он имеет молниеносную производительность и широкую популярность. Главной причиной, по которой C++ не обрел популярности в области науки о данных, является его неэффективность для такой цели.

Как написал один из участников форума:
«Предположим, что вы пишете код для проведения какого-либо специального анализа, который, вероятно, будет запускаться только один раз. Так вот, вы предпочли бы потратить 30 минут на создание программы, которая будет работать в течение 10 секунд или потратить 10 минут на программу, которая будет работать в течение 1 минуты?»

И этот парень прав! Тем не менее, C++ станет отличным выбором для реализации алгоритмов машинного обучения, оптимизированных на низком уровне.

Наш вердикт – не лучший выбор для повседневной работы, но если дело касается производительности.

JavaScript

Ввиду того, что за последние несколько лет платформа Node.js активно развивалась, язык программирования JavaScript все больше и больше обретал черты серверного языка. Однако его возможности в области науки о данных и машинного обучения на сегодняшний день достаточно скромны (тем не менее, не стоит забывать про brain.js и synaptic.js!). К недостаткам JavaScript можно отнести:

• Слишком рано для него, чтобы вступить в игру (Node.js всего 8 лет!).
• Платформа Node.js и вправду быстрая, но всегда найдутся те, кто будет активно критиковать JavaScript.

Наш вердикт – предстоит еще много чего сделать, для того чтобы JavaScript считался достойным языком для работы в области науки о данных

Perl

Perl известен как «швейцарский армейский нож языков программирования» из-за его универсальности как языка сценариев общего назначения. Он имеет много общего с Python, являясь динамически типизированным языком сценариев. Но ему еще очень далеко до той популярности, которую имеет Python в области науки о данных.

Это немного удивительно, учитывая его применение в областях, в которых используются методы количественного анализа, например в биоинформатике. Что касается науки о данных, то у Perl есть несколько недостатков: у него не получится быстро стать популярным в данной области, а его синтаксис считается недружелюбным. Кроме того, со стороны его разработчиков не наблюдается никаких попыток создания библиотек, которые могли бы быть использованы в области науки о данных. А как мы с вами знаем: зачастую все решают правильные действия в подходящий момент.

Наш вердикт – полезный язык сценариев общего назначения, но с его помощью вам уж точно не устроится на работу специалиста по данным.

Ruby

Ruby – это еще один динамически типизированный интерпретируемый язык общего назначения. Тем не менее, похоже, что у его создателей нет никакого желания сделать его пригодным для работы в области науки о данных, как в случае с Python.

Это может показаться странным, но все вышеуказанное так или иначе связано с доминирующим положением Python в области научных исследований, а также с положительными отзывами людей, пишущих на этом языке. Чем больше людей выбирают Python, тем больше разрабатывается для него модулей и фреймворков, и тем больше программистов отдают свое предпочтение Python. Проект SciRuby был создан для того, чтобы внедрить в Ruby функциональность научных вычислений, например, матричной алгебры. Но, несмотря на все эти потуги, Python на данный момент по-прежнему лидирует.

Наш вердикт – не совсем правильный выбор для науки о данных, но в вашем резюме знание Ruby не помешает

Заключение

Ну вот мы с вами и рассмотрели короткое руководство по языкам программирования, которые ближе всего подступили к области науки о данных. Важным моментом здесь является понимание того, что вам больше нужно: специфичность или универсальность языка, его удобство или эффективность.

Я регулярно использую R, Python и SQL, так как моя текущая работа в основном сосредоточена на разработке существующих конвейеров данных и ETL-процессов. Эти языки совмещают правильный баланс общности и эффективности для выполнения этой работы с возможностью использования более совершенных статистических пакетов R, когда это необходимо.

Однако, возможно, вы уже неплохо набили руку в Java, или вам не терпится испробовать в действии Scala для работы с большими данными, или, может быть, вы без ума от проекта Julia.

А может вы зубрили MATLAB на парах в институте или не прочь дать SciRuby шанс показать себя? Да у вас могут быть сотни разных причин! Если так, то оставьте свой комментарий внизу – ведь для нас действительно важно знать мнение каждого из вас!

SQL программирование и базы данных

SQL — это язык, на которым разработчики “общаются” с реляционными базами данных — добавляют и извлекают информацию, меняют заданные отношения, передают права доступа и т.д. Реляционной база считается, если в ней хранится несколько взаимосвязанных между собой таблиц. На РБД так или иначе завязана работа подавляющего большинства современных информационных продуктов — от сайтов и мобильных приложений до корпоративных CRM-систем.

Сферы применения SQL

• тестировщиков, чтобы понимать логику взаимодействия с данными;
• интернет-маркетологов и аналитиков, чтобы работать с большими информационными кластерами;
• администраторам сетей, чтобы корректно поддерживать информационную среду предприятия.

Скажем сразу, что на SQL не пишутся программы как таковые. Язык SQL — это средство для обработки готовых таблиц, действующее в рамках определенного ПО. Но в этом есть и определенный плюс SQL. Синтаксис этого языка достаточно прост. Его основы будут понятны пользователям без знания других инструментов программирования.

Как работают запросы

В мире реляционных баз данных есть три основных понятия, которые стоит усвоить, прежде чем начинать разбираться в языке запросов SQL.

Это инструмент, через который пользователь вводит свой запрос к базе данных. Обычно клиент представляет собой стандартную поисковую строку, как в Google или Яндекс.

1. Система управления базами данных, или СУБД.

Программа, обеспечивающая связь пользователя и РБД. Именно СУБД анализирует запрос пользователя и ищет ответ в базе.

Непосредственно хранилище информации. Сама БД не умеет интерпретировать содержащиеся в ней данные. Она как чистый лист бумаги просто принимает все, что в нее записывают через СУБД.

Единица БД, в которой структурированной хранятся данные в виде столбцов, строк и ячеек. При создании SQL запроса он проходит следующий путь: Пользователь — Клиент — Запрос к базе — СУБД — База данных — Искомая таблица

Основные компоненты БД

1. Отношение.

Непосредственно таблица. По устройству таблицы в БД идентичны листам таблиц из Excel. Просто у них нет визуализации.

Конкретный столбец в таблице, описывающий одну характеристику объекта — цвет, размер, дату добавления и т.п.

Табличная строка со своим индивидуальным номером. Один кортеж всегда описывает один объект — например, товар, покупателя или компанию.

Формат допустимых значений для атрибутов — числовой, буквенный и т.д.

Единичный элемент в базе, занимающий отдельную ячейку в таблице. К примеру, цена конкретного платья в каталоге товаров.

Работа реляционных баз данных строится на ключах, то есть идентификаторах. Благодаря ключам возможна связь двух таблиц. Возьмем самый простой случай. Чтобы сформировать строку с заказом покупателя, не нужно писать в графе “товар” конкретное наименование покупки. Достаточно указать id товара из таблицы с каталогом.

В РБД ключи бывают трех видов:

• первичный — основной идентификатор, который, как правило, задается автоматически.
• потенциальный — запасной идентификатор, по которому можно определить строку;
• внешний — служит для связи таблиц.

Внешнему ключу в одной таблице всегда соответствует ключ из другой таблицы, на которую необходимо сослаться.

Распространенные СУБД и их отличия

Система управления базами данных — это оболочка, с помощью которой разработчики и пользователи оперируют информацией в таблицах на сервере. СУБД решает следующие задачи:

• настройка прав доступа к БД;
• создание и удаление таблиц;
• редактирование данных;
• проведение транзакций;
• управление оперативной памятью.

Для разработчиков сейчас доступны как бесплатные СУБД с открытым кодом, так и платные варианты. Разберем несколько самых популярных решений.

MySQL

Функциональная и легкая в освоении СУБД. Чаще всего используется для управления сайтами, браузерными приложениями и CRM системами. MySQL обеспечивает высокий уровень безопасности данных и быструю обработку запросов. ПО полностью свободно для распространения.

PostgreSQL

Более сложная система управления, чем MySQL. За счет объектно-ориентированного принципа PostgreSQL предоставляет широкие возможности для работы с параметрами в таблицах и для применения подзапросов. Еще один плюс системы — поддержка сторонних плагинов. Благодаря расширенной функциональности и модифицируемости PostgreSQL эту систему используют банки, промышленные предприятия и крупные корпорации.

Oracle Database

СУБД с давней историей развития. Первая версия этой системы выпущена еще в 1977 году. Работает СУБД от Oracle по объектно-реляционному принципу, что делает ее максимально гибкой и многозадачной. К другим преимуществам Oracle DB можно отнести кроссплатформенность и высокую производительность.

SQLite

Специфическая упрощенная версия СУБД. За счет своего небольшого веса и однофайловой структуры SQLite является оптимальным решением для небольших сайтов и приложений. Главный недостаток SQLite — невозможность передачи прав пользования базами.

Базовые операторы SQL

Язык SQL представляет собой определенный набор команд (операторов) для управления БД. Основные операторы SQL просты для освоения, особенно если у пользователя есть базовые знания английского.

Рассмотрим несложную задачу.

Нам необходимо найти в базе покупателей интернет-магазина конкретного человека — Иванову Марию Викторовну. Используем для поиска оператор SELECT и указатель WHERE.

SELECT * FROM customers WHERE name = Иванова Мария Викторовна

Часто в задачах бывает несколько условий поиска. Допустим, нам нужно выбрать в базе всех покупателей из Москвы и отсортировать их имена по алфавиту. Чтобы сделать это, просто совместим операторы.

SELECT * FROM customers WHERE city = ‘Moscow’ ORDER BY name

Для удобства все операторы в SQL делятся на 4 большие группы.

1. DDL — команды определители данных. Через них можно вносить в базу новые таблицы или удалять и редактировать существующие.

• CREATE — создание новой таблицы;
• ALTER — изменение таблицы в базе;
• DROP — снос таблицы из БД.

1. DML — команды редакторы данных. С их помощью таблицы заполняются конкретными строками, столбцами и значениями. Используя DML операторы, можно, например, организовать каталог интернет-магазина или вести реестр обращений в техподдержку.

• SELECT — отбор данных, соответствующих прописанным условиям;
• INSERT — ввод новых данных в таблицы;
• UPDATE — обновление текущих данных;
• DELETE — очистка данных.

1. DCL — команды, определяющие права доступа к БД. Позволяют открыть или закрыть конкретным пользователям возможность изменения данных в таблицах.

• GRANT — передача прав на редактирование объектов в БД;
• REVOKE — отзыв действующего доступа;
• DENY — запрет, приоритетный над оператором GRANT.
• TCL — команды для совершения транзакций, то есть, поочередных действий на сайте или в приложении. Для успешного завершения транзакции все условия должны быть выполнены безошибочно. В противном случае система “откатится” к начальному состоянию. Бронирование билетов и онлайн-оплата — типичные примеры транзакций.
• BEGIN TRANSACTION — точка старта транзакции;
• ROLLBACK TRANSLATION — момент отката при невыполнении условий транзакции;
• SAVE TRANSACTION — точка сохранения результатов транзакции.

Создание простой базы данных

Попробовать написать небольшую базу данных можно с помощью сервиса https://www.mycompiler.io/.

В первую очередь определим условия. Допустим, нашей базой будет каталог товаров книжного магазина.

Через оператор CREATE TABLE создадим соответствующую таблицу для дальнейшего добавления в нее книг с указанием жанра и автора.

CREATE TABLE books ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(180) NOT NULL, gener VARCHAR(180) NOT NULL, autor VARCHAR(180) NOT NULL ); 

Обратите внимание на следующие моменты. Оператор INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY автоматически генерирует первичный ключ строки (кортежа). Параметр VARCHAR задает максимальную величину значения в байтах.

Далее в созданную таблицу мы можем добавить несколько книг. Удобнее всего это делать в одну строку, указав в начале в нужном порядке заполняемые атрибуты.

CREATE TABLE books ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(180) NOT NULL, gener VARCHAR(180) NOT NULL, autor VARCHAR(180) NOT NULL ); INSERT INTO books (name,gener,autor) VALUES ('Lord of Rings', 'Fantasy', 'John R. R. Tolkien'), ('A Study in Scarlet', 'Detective', 'Arthur Conan Doyle'), ('IT', 'Horror', 'Stiven King'); 

Теперь мы можем найти в базе нужную книгу, указав ее жанр или автора. Для этого используем уже знакомый оператор SELECT.

SELECT * FROM books WHERE gener = ‘Fantasy’;

Результат будет таким

Мы рассмотрели элементарный способ ведения SQL базы данных вручную. Конечно, Backend разработчики редко пишут таблицы в БД с нуля. Обычно они настраивают автоматическое заполнение полей или загружают информацию из файлов. Базовые SQL запросы позволяют редактировать параметры и исправлять ошибки при необходимости.

Заключение

SQL — язык для управления реляционными базами данных. С его помощью записываются, структурируются и редактируются данные сайтов и приложений, хранящиеся на серверах.

СУБД — программа для оперирования данными в РБД через язык SQL. Самые распространенные среди разработчиков СУБД — это MySQL, PostgreSQL и Oracle Database. Углубленное знание SQL — прерогатива backend веб разработчиков. Но понимать основы языка не помешает всем специалистам, связанным с IT.

Основы баз данных для бизнес-аналитика: краткий ликбез

Системные и бизнес-аналитики часто решают задачу составления ТЗ на разработку информационных систем. Однако, специфицировать требования к алгоритмам обработки данных невозможно без определения самой модели данных хотя бы на концептуальном уровне. Поэтому сегодня специально для начинающих аналитиков разберем основные понятия теории баз данных: таблицы, связи между ними, ключи, SQL-операторы и NoSQL-СУБД.

Что такое SQL, реляционная база данных, чем это отличается от СУБД и какие они бывают

BABOK®Guide упоминает технику моделирования данных как одно из наиболее востребованных умений бизнес-аналитика. В частности, модель данных входит в спецификацию требований к ПО согласно шаблонам из стандартов ISO IEEE 29148-2018 и IEEE 830-1998, которые мы разбирали здесь. В этом практическом смысле модель данных, разработанная аналитиком, ляжет в основу схемы базы данных, которую создает ИТ-архитектор или ведущий разработчик.

База данных – это хранилище данных в структурированном виде. Причем структура может быть различной. В реляционных базах данные хранятся в виде связанных таблиц с ограниченным числом столбцов, в каждом из которых хранятся данные одного типа: строковые (символы и текст), числовые (целые и вещественные), временные (дата и время), логические. В качестве средства доступа к этим данным выступает язык структурированных запросов SQL, который поддерживается в системах управления базами данных (СУБД). Без СУБД как инструмента обращения к данным и манипулирования ими база данных является просто большим файлом на жестком диске и не представляет собой ценности. Примеры популярных реляционных СУБД: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, SQLite, Oracle Database и пр.

На концептуальном уровне каждая таблица в реляционной базе данных представляет собой сущность предметной области, характеристики которой, значимые с точки зрения рассматриваемого контекста, называются атрибуты. По аналогии с классом в ООП, таблица является хранилищем записей — объектов с одинаковыми характеристиками. Запись таблицы представляет собой строку и полностью описывает все характеристики рассматриваемого экземпляра сущности. В отличие от UML-диаграммы классов, диаграммы сущность-связь (ERD, Entity Relationship Diagram) не говорят о поведении объектов, т.е. не содержат методов. Однако, на концептуальном уровне при разработке модели предметной области это почти не имеет значения, и тогда ERD и UML-диаграмма классов будут выглядеть практически одинаково.

SQL-Ex blog

Оптимизация запросов в MySQL: оптимизация обновлений

Добавил Sergey Moiseenko on Суббота, 18 ноября. 2023

В предыдущих частях этой серии статей по оптимизации MySQL мы говорили о том, как работают запросы на высоком уровне, после чего погрузились в возможности операторов SELECT и INSERT. Сейчас я буду обсуждать также некоторые способы оптимизации модификации данных.
Продолжить чтение «Оптимизация запросов в MySQL: оптимизация обновлений»

8 методов очистки данных в SQL

Добавил Sergey Moiseenko on Суббота, 14 октября. 2023

Очистка данных является ключевым этапом в любом проекте анализа данных. Он включает идентификацию и исправление ошибок, несогласованности и отсутствующие значения в наборах данных. SQL является мощным языком реляционных систем управления базами данных, который может использоваться для эффективной очистки данных. В этом блоге мы рассмотрим методы очистки данных с помощью SQL, включая примеры используемого синтаксиса.

Импорт данных в базу данных MySQL с помощью LOAD DATA

Добавил Sergey Moiseenko on Среда, 6 сентября. 2023

Команды разработки и баз данных часто загружают данные из плоских текстовых файлов в свои базы данных MySQL. Файлы могут использоваться для добавления справочных данных, поддержки тестов и сред разработки, наполнении новых экземпляров MySQL, загрузки данных на регулярной основе, или иным образом поддерживать их деятельность. В помощь процессу импорта MySQL предоставляет оператор LOAD DATA, который читает строки из текстового файла и вставляет их в целевую таблицу. Продолжить чтение «Импорт данных в базу данных MySQL с помощью LOAD DATA»

Получение в Python данных из MySQL

Добавил Sergey Moiseenko on Среда, 12 июля. 2023

Приложения всех типов обычно получают доступ к MySQL для извлечения, добавления, обновления или удаления данных. Эти приложения могут быть написаны на Python, Java, C# или другом языке программирования. Большинство языков поддерживают множество методов для работы с базой данных MySQL и манипуляции ее данными.

Подход, который вы выбираете при доступе к MySQL, будет зависеть от используемого языка программирования и подключения, которое вы предпочтете для взаимодействия с базой данных. Какой бы подход вы ни выбрали, обычно в каждой среде применяются одни и те же основные принципы. Вы должны установить соединение с базой данных, а затем выполнять команды для извлечения или модификации данных. Продолжить чтение «Получение в Python данных из MySQL»

Оптимизация запросов в MySQL: оптимизация чтений

Добавил Sergey Moiseenko on Среда, 14 июня. 2023

Оптимизация операций чтения является одной из наиболее частых проблем, с которой сталкивается любой администратор баз данных. Не важно, какая система управления базами данных используется — MySQL, ее клоны Percona Server или MariaDB, MongoDB, TimescaleDB, SQL Server, или какие-либо другие, запросы на чтение касаются их всех. В первую очередь, можно привести примеры запросов SELECT, но многое также относится к UPDATE и DELETE, поскольку эти операторы тоже должны извлекать строки для работы с ними.

В этом блоге мы расскажем, как решить проблемы, связанные с этим вопросом. В конце статьи приводятся некоторые операторы DDL для загрузки тестовых данных. Продолжить чтение «Оптимизация запросов в MySQL: оптимизация чтений»

Введение в общие табличные выражения MySQL

Добавил Sergey Moiseenko on Среда, 17 мая. 2023

Как и во многих реляционных системах управления базами данных, MySQL предлагает разнообразные методы комбинирования данных в операторах языка манипуляции данными (DML). Вы можете соединять несколько таблиц в одном запросе или добавлять подзапросы, которые извлекают данные из других таблиц. Вы можете также обращаться к представлениям и временным таблицам из оператора наряду с постоянными таблицами.

MySQL предлагает также другой ценный инструмент для работы с данными — общие табличные выражения (CTE). CTE — это именованный результирующий набор, который вы определяете в предложении WITH. Предложение WITH связано с единственным оператором DML, но создается вне этого оператора. Однако только этот оператор может иметь доступ к результирующему набору. Продолжить чтение «Введение в общие табличные выражения MySQL»

Резервирование в MySQL: физические и логические резервные копии

Добавил Sergey Moiseenko on Среда, 22 марта. 2023

Каждый, кто когда-либо резервировал данные на любой РСУБД, в курсе о бэкапах. Бэкапы — центральная часть целостности данных, особенно в наши дни, когда повреждения данных происходят со всех сторон. Надлежащим образом проверяемые бэкапы критичны для любой компании: как только что-то случается с вашими данными, они помогают быстро все наладить. Возможно, вы слышали о различиях между резервными копиями в системах управления базами данных — сами бэкапы также подразделяются на несколько уникальных форм. Мы говорим о физических и логических формах, которые имеют свои достоинства и недостатки. Давайте рассмотрим различия между этими двумя. Здесь мы адресуемся к MySQL, однако некоторые советы не ограничиваются исключительно этой СУБД. Продолжить чтение «Резервирование в MySQL: физические и логические резервные копии»

Введение в оператор DELETE в MySQL

Добавил Sergey Moiseenko on Суббота, 11 марта. 2023

Оператор DELETE позволяет удалить одну или более строк из таблицы, включая временные таблицы. В целом оператор DELETE является довольно простым, но он не менее необходим в вашем арсенале инструментов DML, наряду с другими операторами DML — SELECT, INSERT, UPDATE . Продолжить чтение «Введение в оператор DELETE в MySQL»

Введение в оператор UPDATE в MySQL

Добавил Sergey Moiseenko on Среда, 8 марта. 2023

Оператор UPDATE позволяет изменять значения в таблицах базы данных, включая временные таблицы. С помощью единственного оператора вы можете обновить одну или более строк, один или более столбцов, или любую их комбинацию. Вы можете даже обновить несколько таблиц. Проработав эту статью вы узнаете, что оператор UPDATE прост и интуитивно понятен, если усвоить основы его работы.
Продолжить чтение «Введение в оператор UPDATE в MySQL»

Резервирование в MySQL. Часть 1: mysqldump

Добавил Sergey Moiseenko on Суббота, 11 февраля. 2023

mysqldump является одним из наиболее популярных инструментов резервирования баз данных в мире MySQL.

Инструмент распространен отчасти потому, что он очень простой и довольно мощный — инструмент резервирования баз данных mysqldump основан на командной строке и очень прост в использовании. Имеющая отношение как к MySQL, так и к его разновидностям (MariaDB и Percona Server), эта утилита командной строки является одной из наиболее востребованных среди инженеров баз данных по всему миру. Продолжить чтение «Резервирование в MySQL. Часть 1: mysqldump»

Как работает конфигурация MySQL?

Добавил Sergey Moiseenko on Суббота, 10 декабря. 2022

Если вы хоть немного времени работали с MySQL, то вероятно слышали об одном из её хорошо известных файлов: my.cnf. my.cnf — это конфигурационный файл, специфичный для MySQL и всех ее вариантов, и это то место, куда нужно обращаться всякий раз, когда возникают ошибки конфигурации MySQL. Конечно, мы можем установить пару настроек при запуске MySQL с помощью опций «—«, но это не так много, более эффективно установить параметры конфигурации в самом файле. Продолжить чтение «Как работает конфигурация MySQL?»

Исчерпывающее руководство по генерируемым столбцам в MySQL

Добавил Sergey Moiseenko on Суббота, 3 декабря. 2022

Генерируемые столбцы в MySQL позиционируются как мощный, легкий в использовании и продвинутый инструмент, позволяющий добавить автоматически сгенерированные данные в свои таблицы. Здесь мы изучим все, что необходимо знать для работы с ними.

Генерируемые столбцы позволяют хранить в таблице автоматически генерируемые данные без использования предложений INSERT и UPDATE. Эта полезная функциональность стала частью MySQL, начиная с версии 5.7, и представляет альтернативу триггерам для генерации данных. Помимо этого, генерируемые столбцы могут помочь вам написать более простой и более эффективный запрос. Продолжить чтение «Исчерпывающее руководство по генерируемым столбцам в MySQL»

Как создать и сконфигурировать связанный сервер для подключения к MySQL в SQL Server Management Studio

Добавил Sergey Moiseenko on Среда, 9 ноября. 2022

В этой статье дается инструкция, которая по шагам приведет вас к созданию связанного сервера в SSMS для подключения к базе данных MySQL.

• Установка драйвера ODBC для MySQL
• Конфигурирование драйвера ODBC для подключения к базе данных MySQL
• Создание и конфигурирование связанного сервера с использованием драйвера ODBC

Работа с хранимыми функциями в MySQL

Добавил Sergey Moiseenko on Среда, 19 октября. 2022

В предыдущих статьях этой серии я делал упор на создании объектов базы данных, которые вы могли использовать, чтобы начать работать с MySQL. Вы узнали как построить исходную базу данных, а затем добавить в нее таблицы, представления и хранимые процедуры. В этой статье я обсуждаю еще один важный тип объекта — хранимую функцию, процедуру, которая хранится в базе данных и может вызываться по требованию, аналогично пользовательской скалярной функции в SQL Server или в других системах баз данных.

Хранимые функции работают во многом сходно с встроенными функциям MySQL. Вы можете вызвать в выражении функцию любого типа, например, в таких предложениях запроса, как SELECT, WHERE или ORDER BY. Например, вы могли бы использовать встроенную функцию CAST в предложении SELECT для преобразовании типа данных столбца, в частности, CAST(plane_id AS CHAR). Выражение преобразует столбец plane_id (целочисленный) к символьному типу данных. В том же стиле вы можете использовать хранимую функцию в выражении, применяя собственную логику к столбцу plane_id или любому другому столбцу. Продолжить чтение «Работа с хранимыми функциями в MySQL»

Нюансы индексов в MySQL

Добавил Sergey Moiseenko on Суббота, 15 октября. 2022

Это знают разработчики и администраторы баз данных — существует много нюансов, которые необходимо иметь в виду, чтобы не падала производительность базы данных, и чтобы она не вызывала проблем ни сейчас, ни в будущем.

Одним из ключевых извечных аспектов, влияющих на производительность баз данных, являются индексы — они всегда были ключом к повышению производительности запросов, но они же были окутаны тайной. Не важно, выполняете ли вы поиск в индексах B-tree, составных индексах, пространственных индексах или любых других типах индексов, имеющихся в выбранной вами системе управления базами данных, все они работают по-разному, и все они имеют свойственные им преимущества и недостатки. Помимо этого, преимущества и недостатки типов индексов уникальны для используемой системы управления базами данных. Но здесь мы сфокусируемся на MySQL и её клонах (Percona Server и MariaDB); все советы, применимые к MySQL, также применимы к Percona Server и MariaDB. Продолжить чтение «Нюансы индексов в MySQL»