数据分析师这么评价Sql
mhr18 2024-12-29 00:00 19 浏览 0 评论
Sql是了不起的发明,40多年了 ,比Java、Python还要早,了不起。
1974年由Boyce和Chamberlin提出,并首先在IBM公司研制的关系数据库系统SystemR上实现。由于它具有功能丰富、使用方便灵活、语言简洁易学等突出的优点,深受计算机工业界和计算机用户的欢迎。1980年10月,经美国国家标准局(ANSI)的数据库委员会X3H2批准,将SQL作为关系数据库语言的美国标准,同年公布了标准SQL。此后不久,国际标准化组织(ISO)也作出了同样的决定。
条条道路通罗马,成为数据分析师的道路也千万条:有从Excel开始的,有从Sql开始的,有从Python开始的,有从R开始的……
笔者建议先掌握Sql,原因有二。
一是,这样能最快就体会数据分析的感觉。你会发现,掌握Sql的学习曲线很平缓,很快就掌握了,很快就能工作产出了。要的就是这种感觉。
二是,数据天然在数据(仓)库里,Sql天然用于与数据交互。况且Python、R等工具获取数据要用Sql,处理数据的原理也是借鉴Sql的。
数据库的众多,也造就Sql的多样,但大同小异。可以从mysql开始入门,逐渐熟悉其他的Sql。
1、经典悠久的Mysql、Sqlserver、Oracle、Postgresql等一众数据库,也是公司OLTP的必选,根据所在公司使用的数据库来选择练习sql。
2、现在比较火热的是大数据领域的,Sparksql、Hivesql等,多数公司都在搭建大数据平台,屏蔽了数据源数据库,这样数据分析师专注写Sparksql,非常高效。
3、还有一类值得关注,Nosql数据库,比如Mongo、ElasticSearch的数据分析也很强悍,性能超强,在上述榜单排名都在前10,尽管语法看着复杂,写起来不方便,还是建议有精力的同学尽快掌握,感受感受。
4、低代码是个趋势,许多数据分析平台支持不写Sql,直接妥妥拽拽就能生成图表,甚是方便。但背后,其实也是封装的Sql,况且还有很多Sql的效果是拖拽不出来的。
这么多的选择,成长之路很长,笔者的经验是:先精一个sql,再下一个sql。这样就先有立身之本,再变得更强大。要精就要练,多练,还要多记在脑海中。除了记下语法函数等,还要记下常用场景的代码片段,这样会让你屡试不爽的,不信你试试。
Sql虽多,但掌握不难。笔者也希望,人人都能写Sql,就像Python和R现在已经进入了中学教材了。
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