SQL とは (定義、仕組み、用途)

SQL (Structured Query Language) は、1970 年代から使用されているドメイン固有の言語です。 分析、データ エンジニアリング、データ サイエンスの分野で、リレーショナル データベース システムに格納されたデータの管理を支援するために今でも広く使用されており、構造化データを扱う場合に不可欠です。 SQL を使用すると、プログラマは必要に応じてデータのクエリ、更新、および再編成を行うことができ、データベース スキーマを変更してデータのアクセシビリティを制御することもできます。 MySQL と PostgreSQL は最も人気のあるオープンソースのリレーショナル データベース管理システムの 2 つですが、SQL を利用する一般的なエンタープライズ レベルのシステムには、Oracle、Sybase、Microsoft SQL Server、Access、Ingress、およびその他の多くの独自の拡張機能が含まれます。

誰が SQL を使用しますか?

  • データ アナリストは SQL を利用して、データベースからデータをすばやく引き出して集計します。
  • データ エンジニアは SQL を使用して、さまざまなシステムを通じて大量のデータを移動します。
  • データ サイエンティストは、複雑なモデリングでデータを使用する前に、SQL を使用してデータを迅速に分析およびクリーニングします。

SQL はどのように機能しますか?

SQL は、データベース内のデータへのアクセス、クエリ、更新、および再編成に使用されるため、データ サイエンティストからエンジニア、統計学者まで、データを扱うすべての人が自由に使用できる最も重要なツールであると考えられています。

基本的に、データベースはディスクに保存されたデータを整理するためのシステムです。 リレーショナル データベースは、テーブル内に構造化データを格納することで機能します。 これらのテーブルはデータベース スキーマを構成し、多くの場合、これらのテーブルは 1 つまたは複数の共通フィールドを介してリンクされます。 共通のフィールド間のこれらの関係により、ユーザーは、ユーザーのクエリ時に同時に別のテーブルのデータにアクセスできます。 このプロセスは、テーブルの結合と呼ばれます。

データベース内のテーブルとデータは、ディスク上の個別のファイルに格納されるため、メモリに格納されたデータと比較して、簡単にアクセスして永続的に格納できます。 データベースのファイル システムを理解することは、データ集約型アプリケーションを設計する上で重要ですが、SQL を学習して使用するための要件ではありません。

SQL を使用するリレーショナル データベースの場合、SQL エンジンとクエリ オプティマイザがファイル システムと組み合わせて使用​​されます。 一緒に、SQL コマンドを解釈して実行します。 クエリ エンジンは SQL をコンピューターが理解できるものに変換し、クエリ オプティマイザーはファイルからデータを取得する最適な方法を見つけます。 SQL とクエリの最適化の基礎はリレーショナル代数に由来しますが、SQL は、それが構築された理論を知らなくても簡単に習得して適用できます。

SQL は、初心者にとって比較的使いやすいため、依然として人気があります。 などの標準 SQL コマンド selectinsertupdatedeletecreatedrop すべてのデータベースで使用して、SQL のほぼすべてのタスクを実行できます。

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SQL は何に使用されますか?

通常、SQL を使用してデータベースと通信します。 どの企業もある程度のデータを保管しています。つまり、データにアクセスして操作するスキルがあれば、高給のキャリアにつながる可能性があります。

SQL は、構造化されたデータを体系的に管理する場合に役立ちます。これにより、データへの迅速なアクセスと配置が容易になります。

SQL は、リレーショナル データベース管理システムで見つかったデータを共有および管理できるため、特に便利です。これにより、ユーザーは主要なデータをクエリ、更新、および再編成できると同時に、データベース スキーマを変更し、データへのアクセス方法を決定できます。

これらの機能とユース ケースにより、SQL は 1970 年代初頭に作成されたにもかかわらず、最も広く実装されているプログラミング言語になりました。

SQL とは | | ビデオ: ダニエル・テ

SQL または Python を学ぶべきですか?

多くの場合、構造化データを操作するには、SQL でデータをフェッチし、Python で操作する必要があります。そのため、簡単に言えば、可能であれば両方を学ぶことです。

SQL は、データベースからのテーブルのクエリ、抽出、およびマージに優れており、堅牢でありながら特定のデータセットをユーザーに提供します。 ただし、データを他の形式に変換する場合、SQL は最良の選択ではありません。これは、データ サイエンスにおける回帰テストや時系列データ操作の形でよく利用されます。 Python は、特にデータ操作と分析用に作成された Pandas ライブラリを介して、この性質のタスクに適したオプションです。

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