- Что такое SQL
- Зачем аналитику знать операторы SQL, если можно все сделать в Excel
- Основные группы операторов языка SQL
- Какие есть операторы в SQL
- Использование базовых операторов SQL в работе
- Определим, как обозначен город Москва в конкретной БД
- Создадим выборку с рейсами, вылетевшими из Москвы
- Часто задаваемые вопросы об операторах SQL и их функциях
- Зачем нужны операторы SQL при управлении базами данных?
- Нужно ли иметь какие-то навыки и знания для работы с операторами SQL?
- В чем заключаются преимущества операторов SQL при обработке данных?
25 рабочих гипотез для увеличения конверсии на 40%
Скачать материалы
О чем речь? Операторы SQL нужны для создания, изменения и удаления таблиц, добавления и обновления записей, а также выполнения сложных запросов для получения необходимой информации.
Какие существуют? Некоторые из них предназначены для работы с таблицами, другие – для расчета и агрегации значений. Использование операторов SQL требует от разработчика понимания специфики баз данных и умения правильно составить запросы для получения необходимых результатов.
Что такое SQL
SQL представляет собой эффективный инструмент для анализа и трансформации информации, который обеспечивает разработчикам возможность взаимодействия с разнообразными базами данных.
При необходимости анализа данных производится их извлечение из баз данных.
Даже самые обыденные действия, например, просмотр ленты новостей, перевод денежных средств, запрос выписок по счетам, онлайн-покупки, изучение цен конкурентов подразумевают обращение к различным источникам баз данных. Несмотря на распространенное заблуждение, SQL не является языком программирования.
Аналитики данных выступают в роли специалистов, обладающих необходимыми инструментами для объединения потоков данных из различных источников. Они формулируют гипотезы и проводят их тестирование. Именно для них базы данных и язык запросов становятся неотъемлемыми инструментами, которые обеспечивают возможность выявления причинно-следственных связей в поведении изучаемых объектов. Качество данных помогает определить самые подходящие гипотезы.
Аналитику данных также необходимо овладеть инструментами статистического анализа данных. Речь идет о специализированных пакетах по типу SPSS, Statistika, а также различных языках программирования – SAS, R, Python, предоставляющих функциональность для анализа и визуализации данных. Кроме того, могут использоваться простые варианты тип Gretl. В настоящее время самым распространенным набором инструментов является сочетание Python и SQL.
При прогнозировании ситуаций аналитики предпочитают оперировать датасетами (таблицами данных) с использованием различных пакетных решений.
В каждой отрасли существуют свои стандарты анализа, адаптированные к особенностям чувствительности данных: для госструктур устанавливаются инструменты, учитывающие строгие ограничения доступа, для НКО – более простые решения, а для диджитал-стартапов – свои специфические варианты. Так или иначе, аналитику данных придется обращаться к операторам языка SQL.
Зачем аналитику знать операторы SQL, если можно все сделать в Excel
Если аналитику необходимо оперировать небольшой таблицей (например, размером 3×20) для решения простых задач, таких как расчет среднего арифметического или создание сводной таблицы, то Excel может оказаться самым подходящим инструментом. При этом SQL предоставляет более обширный набор функций и обеспечивает более эффективное и быстрое выполнение некоторых задач по сравнению с Excel. Сопоставим возможности работы с данными в SQL и Excel:
| Excel | SQL |
| Могут происходить случайные изменения данных | Изменения данных можно осуществить только с помощью команд INSERT, UPDATE, DELETE |
| Воспроизведение шагов трансформации данных – сложная задача в Excel | Трансформация данных воспроизводятся при помощи единственного текстового запроса |
| Возникают сложности при попытка связать таблицы | Данные таблиц можно без труда связать с помощью оператора JOIN |
| Программа долго загружает большие объемы информации | Быстро оперирует большими информационными объемами |
| Пользователь не может задействовать все виды обработки данных. Сложная имплементация | Пользователь может задействовать самые разные возможности обработки и трансформации данных |
Опытные пользователи, которым необходимо обрабатывать большие объемы данных в Excel, часто сталкиваются с проблемой «зависания» таблиц при перегрузке. Excel не предназначен для эффективной работы с большими объемами данных и обладает ограниченным функционалом по сравнению с SQL.
Основные группы операторов языка SQL
Рассмотрим основные группы операторов в SQL:
- Команды для работы с данными. Примеры таких SQL-операторов: CREATE, DELETE, INSERT, SELECT. С их помощью можно формировать и удалять таблицы, редактировать сведения, которые в них размещены, а также выгружать данные.
- Логические. Они позволяют усложнять запросы и создавать более точные выборки. К примеру, добавлять сразу несколько условий или исключать данные.
- Арифметические. С их помощью можно выполнять различные операции с данными таблицы. К примеру, делить, вычитать, делить, умножать. При этом используются знаки из математики: +, -, /, *.
- Операторы сравнения. Применяются в том случае, если необходимо найти в таблице данные относительно определённых значений. К примеру, все товары, которые стоят больше 3 500 руб.
В языке SQL множество операторов. Команды SELECT, FROM и WHERE есть почти во всех запросах. Они являются основой для работы с БД. Более сложные запросы представляют собой различные комбинации этих операторов SQL с другими. Если пользователь постоянно работает с этим языком, то запоминает практически все операторы. Неопытные аналитики и разработчики могут открыть список операторов SQL и формировать запросы на его основе.
Какие есть операторы в SQL
SQL-операторы применяются для поиска по БД и выполнения различных операций. Например, для создания и удаления таблиц, добавления данных в таблицы и их изменения. Рассмотрим основные операторы, которые понадобятся при работе с СУБД.
- SELECT и FROM. Команда SELECT помогает определить, какие столбцы данных будут показаны в результатах поиска. Пользователь также может отобразить информацию не из столбца таблицы.
- CREATE TABLE. С помощью этой команды пользователь может сформировать таблицу, дать ей название и указать столбцы, которые будут в ней находиться.
- CHECK. Эта команда позволяет ограничить диапазон значений, которые можно включить в столбец. Оператор проверяет, что в столбце есть строго определенные значения. Команда также может применяться для таблицы. В этом случае CHECK ограничит значения в отдельных столбцах на основании значений из других столбцов этой строки.
- WHERE (AND, OR, IN, BETWEEN и LIKE). С помощью данного оператора пользователь может ограничить количество возвращаемых строк.
- UPDATE. Данная команда применяется для обновления записи в таблице. С помощью условия WHERE пользователь может уточнить, какие именно записи требуется обновить. При этом обновление может выполняться как по одному столбцу, так и по нескольким одновременно. Чтобы добавить в столбцы значения из других таблиц, нужно ввести команду JOIN.
- GROUP BY. Этот SQL-оператор базы данных дает возможность объединить строки и агрегировать информацию.
- HAVING. При помощи этой команды можно сортировать данные, которые собираются через GROUP BY. Пользователь увидит лишь ограниченный набор записей.
- AVG. Команда AVG, или среднее, позволяет рассчитать среднее значение числового столбца из набора строк, которые возвращает оператор SQL.
- AS. Данная команда используется для того, чтобы переименовать столбец или таблицу с помощью псевдонима.
- ORDER BY. Введя команду ORDER BY, пользователь сможет отсортировать результирующий набор данных по одному или нескольким элементам в разделе SELECT.
- COUNT. Команда рассчитывает количество строк и возвращает результирующее значение в столбце.
- DELETE. Оператор удаляет запись из таблицы. Чтобы указать, какие именно записи требуется стереть из БД, нужно ввести условие WHERE.
- INNER JOIN. JOIN, или внутреннее соединение, выбирает записи, соответствующие значениям в двух таблицах.
- LEFT JOIN. Команда позволяет вернуть все строки из левой таблицы и соответствующие им строки из правой таблицы. При этом строки из левой таблицы вернутся даже в том случае, если значения в правой пусты. Если для строк из левой таблицы отсутствуют соответствия в правой, то в значениях последней будет указано null.
- RIGHT JOIN. Оператор работает по аналогии с предыдущей командой, но в противоположном направлении.
- FULL OUTER JOIN. Данная команда позволяет вернуть все строки, которые соответствуют условиям в любой из таблиц. При этом если в правой таблице имеются строки, которым ничего не соответствует в левой, то они все равно будут показаны в результирующих значениях. То же самое произойдет и в случае, если строки из левой таблицы не соответствуют значениям правой.
- LIKE. Этот оператор применяется в комбинации с WHERE или HAVING (в составе оператора GROUP BY). Он помогает ограничить выбранные строки по элементам, если в столбце имеется определенный шаблон символов. Если перед LIKE ввести NOT, то строки, которые соответствуют указанному условию, будут исключены.
Использование базовых операторов SQL в работе
Аналитики используют операторы SQL, которые изучают данные и формируют на их основании различные гипотезы. Чтобы работать с базой данных, им нужно правильно формировать запросы. Для этого специалисты применяют синтаксис SQL.
Рассмотрим конкретный пример. Допустим, что интернет-магазину необходимо отслеживать запасы на складах, чтобы своевременно их пополнять. Аналитики могут сформировать систему управления запросов, которая будет содержать следующие выборки данных:
- что происходит с продажами в сезон отпусков за последние 3 года;
- каким образом связаны продажи и определенные макроэкономические показатели (к примеру, уровень инфляции, курс валют и т.д.);
- какой была погода в период с максимальным объемом продаж и т.д.
Для формирования таких выборок пользователь должен уметь составлять сложные запросы. Начинающие аналитики могут начать с более простых задач. В интернете есть большое количество тренировочных БД и онлайн-тренажеров, с помощью которых можно научиться работать с информацией.
В качестве примера рассмотрим базу данных для PostgreSQL – авиаперевозки по России. Предположим, что пользователю нужно найти все рейсы из Москвы.
В условиях не указано, где необходимо искать перелеты. Однако есть комментарий: «Поля в результирующей таблице: *». Значок * = все поля
В БД есть несколько таблиц: Trip – купленные билеты, Passenger – пассажиры, купившие билет, Pass_in_trip – связь купленных билетов с пассажирами, Company – авиакомпании.
Определим, как обозначен город Москва в конкретной БД
Рассмотрев схему базу данных, мы увидим, что в ней есть таблица Trip. Внутри нее содержится поле town_from – «город откуда». Вполне очевидно, что именно в ней находится список городов вылета. Теперь необходимо выяснить, каким образом был обозначен город Москва в этом списке: Moscow, MOW или как-то иначе.
Чтобы запрос обрабатывался быстрее, нужно ограничить количество строк (скажем, до первых 10). Делается это при помощи SQL-оператора LIMIT.
Затем система выведет результат: город Москва обозначена как Moscow.
Создадим выборку с рейсами, вылетевшими из Москвы
Необходимо сформировать следующий запрос:
SELECT * (тем самым пользователь выберет все поля).
FROM Trip (укажем, из какой таблицы требуется взять информацию.
WHERE
town_from = ‘Moscow’ (определим условия выборки, чтобы программа взяла из столбца с городом отправления значения, которые соответствуют Москве).
После этого пользователь получит выборку из рейсов, которые вылетели из Москвы.
Часто задаваемые вопросы об операторах SQL и их функциях
Зачем нужны операторы SQL при управлении базами данных?
SQL операторы – это команды, которые помогают аналитикам и разработчикам формировать, редактировать и удалять таблицы. Кроме того, они позволяют добавлять и обновлять записи, создавать сложные запросы для получения нужной информации из БД.
Нужно ли иметь какие-то навыки и знания для работы с операторами SQL?
Чтобы применять команды, нужно понимать структуры баз данных. Кроме того, нужно разбираться в синтаксисе языка программирования SQL. Пользователь должен уметь правильно формулировать запросы в соответствии с требованиями и целями конкретного проекта.
В чем заключаются преимущества операторов SQL при обработке данных?
С помощью различных команд аналитик может обработать информацию большого объема. Операторы также обеспечивают гибкость и масштабируемость при работе с БД. С их помощью можно выполнять сложные вычисления и анализировать информацию для принятия правильных и обоснованных решений.
У операторов SQL много сфер применения. Эти команды аналитики используют в финансовом секторе, бизнес-аналитике, электронной коммерции, интернет-платформах, медицине и т.д. И с их помощью осуществляют контроль и управление базами данных.
