В связи с постепенным сдвигом в цифровых технологиях в последние годы каждую секунду генерируются триллионы байтов данных. Некоторые эксперты справедливо говорят: «Данные - это новая нефть!». Данные, генерируемые пользователями, бывают разных форм - они генерируются при просмотре социальных сетей, просмотре фильмов, покупках через онлайн-порталы, транзакциях онлайн-банкинга и т. д.

Так что толку от таких больших объемов данных? Что ж, эти данные организованы в соответствии с потребностями компаний в размещении целевой рекламы, чтобы привлечь клиентов к просмотру и покупке их продуктов. Эти данные используются для анализа поведения клиентов, чтобы компании и предприятия могли улучшить пользовательский опыт, чтобы увеличить свои продажи или повысить качество обслуживания.

Однако генерируемые данные сильно неорганизованы и должны быть очищены, прежде чем они могут быть проанализированы экспертами. Кроме того, еще одной сложной задачей является хранение таких огромных объемов данных. В настоящее время существует несколько решений для больших данных, которые помогают компаниям хранить, систематизировать и анализировать большие объемы данных. Но некоторые уже структурированные данные поступают с веб-сайтов. К ним относятся данные для входа / регистрации, данные кредитной карты, данные профиля пользователя, история покупок в интернете и т. д. Эти данные могут быть повторно использованы компаниями при следующем посещении их веб-сайтов. Очевидно, что для повторного использования его нужно хранить где-то в надежном месте.

Крупные серверные узлы устанавливаются либо в облаке, либо на физических машинах с огромными базами данных. Существует несколько типов баз данных, которые можно использовать для разных целей. А для управления различными типами баз данных вам потребуется определенный набор навыков, называемый управлением базами данных. Давайте сначала обсудим различные типы баз данных.

1. Иерархическая база данных

Этот тип базы данных имеет древовидную структуру, в которой есть родительский узел, а каждый родительский узел имеет несколько дочерних узлов, связанных с ветвями. Родительские узлы представляют данные более высокого уровня, а дочерние узлы представляют информацию более низкого уровня, а ветви представляют отношения между этими узлами.

2. Объектно-ориентированная база данных

У этого типа базы данных есть ключевые компоненты, такие как классы и объекты. Объекты можно определить как экземпляры классов в реальном времени. В них хранятся записи или фактические данные, которые нужно сохранить. У классов есть функции, методы или переменные, которые определяют операции, выполняемые с этими объектами или данными.

3. Сетевая база данных

Этот тип базы данных имеет сетевую структуру. Он поддерживает отношения «многие ко многим» между узлами и был разработан для решения проблем с иерархической базой данных.

4. Реляционная база данных

В таких базах данных данные хранятся в форме записей или таблиц, столбцы которых определяют тип данных, а строки содержат фактическую часть информации. Таблицы могут формировать отношения с другими таблицами на основе условий.

Наиболее распространенным типом базы данных, который активно используется в организациях для хранения данных в организованном, защищенном и надежном виде, является реляционная база данных. Реляционные базы данных обладают высокой масштабируемостью и гибкостью, когда дело доходит до доступа к определенным наборам информации. SQL или язык структурированных запросов - это язык программирования, который используется для запросов к реляционным базам данных и поиска записей или фрагментов информации из таблиц.

Что такое SQL?

Как обсуждалось ранее, SQL - это язык программирования, который можно использовать для запроса данных в реляционных базах данных. Вы можете создавать, обновлять, изменять, удалять и выполнять другие операции с таблицами в реляционных базах данных. SQL - это декларативный язык или, другими словами, это процедурный язык. Это означает, что пользователь может указать, какой тип данных он хочет, вместо того, чтобы указывать его вместе с тем, как их получить.

Проблемы с традиционной файловой системой

До изобретения SQL или других баз данных данные хранились в файловых системах, которые имели множество применений, связанных с неправильным управлением данными. Хотя мы думаем, что файловые системы выглядят аккуратно организованными, с ними связано множество недостатков, когда дело доходит до хранения, доступа и изменения непрерывных объемов данных. Обсудим некоторые из них.

1. Избыточность данных

Избыточность данных означает, что одна и та же информация хранится в одном или нескольких местах, что приводит к ненужному использованию места для хранения. В случае файловых баз данных не было возможности искать дубликаты файлов. Кроме того, как следствие, файловая система подвергается угрозам безопасности и утечкам информации.

2. Зависимость от данных

В файловых системах необходимо соблюдать особую структуру. В случае, если мы меняем формат какой-либо записи, нам нужно обновить форматы всех данных, которые от него зависели. Более того, изменения в структуре баз данных на основе файловой системы в значительной степени влияют на производительность приложений.

3. Обмен данными

Совместное использование данных было серьезной проблемой в файловых системах, поскольку это приводило к серьезным рискам безопасности. Даже если мы использовали такие меры безопасности, как шифрование файлов, их защита паролем, блокирование их частей и т. д. Эти меры недостаточно надежны для обеспечения полной безопасности.

По всем вышеупомянутым причинам возникла острая необходимость в создании новой формы хранения данных, которая решила бы все эти проблемы.

Важность SQL

Давайте рассмотрим несколько важных моментов, которые сделали SQL таким популярным языком запросов.

1. Это повсеместно принято

Когда дело доходит до обработки и организации данных, эксперты и профессионалы обращаются к SQL, не задумываясь. Все популярные базы данных с открытым исходным кодом и бесплатные базы данных поддерживают SQL для запроса информации.

2. Легко научиться

Синтаксис SQL похож на простой естественный язык, и его довольно легко изучить по сравнению со сложным синтаксисом других языков программирования, таких как Java, C ++ и т. Д.

3. Он может обрабатывать большие наборы данных.

По сравнению с Excel и электронными таблицами, SQL может легко обрабатывать большие наборы данных с минимальными усилиями, необходимыми для управления ими.

4. Он дает лучшее представление о наборах данных.

Чтобы извлечь полезную информацию из данных, вам необходимо лучше понять данные. SQL позволяет использовать команды для получения взаимосвязей между наборами данных, чтобы лучше понять их.

5. Это стандарт

SQL - это язык запросов, стандартизированный как ISO, так и ANSI. Он довольно стабилен, без больших обновлений синтаксиса, и как только вы его изучите, вам не нужно особо концентрироваться на новых выпусках.

6. Это актуальный навык

Неважно, хотите ли вы работать в области науки о данных, машинного обучения, управления базами данных, анализа данных и т. д., SQL - это распространенный навык, который пользуется большим спросом на рынке труда.

Зачем изучать SQL в 2021 году?

Давайте пробежимся по нескольким пунктам, которые позволят вам понять, почему SQL является одним из самых важных навыков, которые вы должны запачкать, чтобы оставаться в курсе лучших навыков и технологий.

1. Он имеет множество возможностей обработки, которые определены в наборах, таких как язык определения данных (создание, изменение и удаление схем), язык обработки данных (обновление, вставка, удаление, получение таблиц), язык управления данными (отзыв разрешений или их предоставление). .
2. Он позволяет выполнять проверку целостности баз данных и нормализовать базы данных, чтобы удалить избыточность данных и другие проблемы, связанные с базами данных на основе файловой системы.
3. Просто используя одну строку команды, вы можете получить тщательно отфильтрованные данные вместе с несколькими записями.
4. Когда вы освоите язык, вы сможете использовать сложные запросы, чтобы лучше разбираться в данных.
5. Он имеет простой синтаксис, хорошо масштабируется, обеспечивает высокую безопасность и имеет большое сообщество.
6. Он интерактивен, легко переносится, может создавать несколько представлений таблицы для работы и экспериментов и имеет четко определенный стандарт.

Карьера в SQL

В организациях, ориентированных на данные, существует множество профессий и профессий, требующих использования SQL как навыка. Эти организации ищут специалистов по SQL, которые могут применить свое аналитическое мышление с помощью SQL, чтобы лучше понять огромные блоки данных, которые у них есть. Если вы кандидат, который умеет работать с данными и манипулировать ими, вам определенно следует искать карьеру в программировании SQL. Рынок вакансий, связанных с SQL, можно найти как в облачных организациях, так и в тех, кто использует базы данных локально.

Требуется образование

1. Квалификация, которую рекрутеры ищут в профессионале SQL, может варьироваться от компании к компании. Это во многом зависит от рентабельности инвестиций, требований клиентов, типа работы и т. д.
2. Базовая образовательная квалификация включает степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, информационных технологий или даже курсы специализации в области информационных технологий.
3. Дополнительные сертификаты, такие как разработчик баз данных, администратор, дизайнер, архитектор и т. Д., Добавят цвета вашему портфолио и предоставят вам преимущество над тысячами других кандидатов.
4. Было бы полезно иметь опыт работы с PL / SQL, ETL и т. д.

Дорожная карта для изучения SQL

Предыдущие знания концепций управления базами данных и реляционных баз данных могут быть полезны, однако вам не обязательно знать их, чтобы начать работу с SQL. Вот полный план действий, который поможет вам начать работу с SQL.

1. Начните с изучения основных концепций управления базами данных, таких как типы баз данных, транзакции, реляционные модели, методы нормализации, таблицы, различные ключи в схемах и т. д.

2. После того, как вы изучите основы управления базами данных, вы можете продолжить изучение основных тем и концепций SQL. Некоторые из них -

1. Синтаксис SQL, типы данных, переменные и т. д.
2. Команды Select, Where, And, Or, Not, Order By.
3. Команды вставки, обновления, удаления.
4. Мин, Макс, Счетчик, Среднее, Сумма, команды.
5. Like, In, Between, Top, Group By, команды.
6. Такие соединения, как внутренние, внешние, левые, правые, полные, собственные.
7. SQL, имеющий, существует, любой, все, регистр, нулевые функции и т. д.
8. Команды, относящиеся к базе данных SQL, такие как создание, удаление, резервное копирование и т. д.
9. Команды таблицы SQL, такие как создание, изменение, обновление, удаление и т. д.
10. Ограничения SQL, такие как ненулевое значение, уникальность, проверка, значение по умолчанию, автоинкремент и т. д.
11. Ключи SQL, такие как первичный, уникальный, внешний и т. д.
12. Расширенные концепции SQL, такие как представления, триггеры, функции, PL / SQL, внедрение, хостинг и т. д.
13. После того, как вы приобрели знания по всем вышеперечисленным темам, вы можете приступить к созданию баз данных и таблиц и выполнять команды, которые вы изучили в теории.

Если вы будете следовать этой дорожной карте, вы сможете изучить концепции баз данных, а также команды SQL, которые определенно помогут вам получить хорошее представление обо всей концепции управления базами данных и помогут вам получить преимущество над другими кандидатами для обеспечения безопасности хорошая карьера в СУБД.