Изучение sql с чего начать: С чего начать изучение SQL? — Хабр Q&A

Содержание

Какую СУБД начать изучать в первую очередь? | by Evgeny Vladimirovich | NOP::Nuances of Programming

Гондольеры обсуждают базы данных

Какую систему баз данных стоит изучить в первую очередь? И стоит ли вообще изучать какие-либо СУБД, ведь для этой работы есть специально обученные люди?

Да, разумеется, вы должны уметь пользоваться базами данных! Данные — это основа нашей профессии. Данные управляют приложениями, которые мы создаём. Поэтому вам следуют знать о системах баз данных, как можно больше.

В этой статье, я буду исходить из того, что вы новичок в базах данных.

В наши дни у вас есть выбор из двух основных СУБД. Это либо старая добрая реляционная СУБД, либо новая, но уже обкатанная NoSQL система. Если вдруг вы не понимает о чём идёт речь, я объясню основы каждой системы.

СУРБД — Система Управления Реляционными Базами Данных. Согласно Википедии, реляционная модель — это модель организации данных, в одной или нескольких таблицах, состоящих из строк и столбцов, где каждая строка имеет уникальный идентификационный ключ. Если вы совершенно не понимает о чём идёт речь, представьте себе простую электронную таблицу из строк и столбцов.

Электронные таблицы не сравнятся с мощью СУБД, это лишь упрощённая аналогия, для визуального представления. Связанные между собой данные, хранятся в таблицах внутри базы данных.

Базы данных NoSQL — это группы, различных по типу СУБД, которые хранят связанные данные вместе. Базы данных NoSQL предлагают нам механизм хранения и извлечения данных, отличный от табличного, который используют реляционные базы.

Базы NoSQL можно представить, как большой JSON-документ, или хранилище «ключей». За этим скрыто намного больше, но в качестве введения — этого достаточно. Если вы понятия не имеете, что такое JSON, ключи и значения ― что же, нам предстоит немало потрудиться. И мы сделаем это.

Я рекомендую сначала изучить СУРБД и набраться опыта. После того как вы освоитесь в большинстве баз этого типа, можете переходить к изучению NoSQL.

Ознакомьтесь с этими базами данных: PostgreSQL, MS SQL Server, и MySQL.

  • Администратор баз данных ― как системный администратор, только по базам данных. Администратор ― наблюдает, настраивает, делает резервные копии, поддерживает и обновляет СУБД, которые вы используете каждый день.
  • Разработчик баз данных ― проектирует решения. Такой специалист проводит дни напролёт, погрузившись в базах данных с головой. Пишет ПО, для работы с большими, и не очень, массивами данных. Разработчик проектирует базы данных, а администратор обслуживает их.
  • ETL разработчик ― занимается перемещением данных из одной системы в другую. Аббревиатура ETL расшифровывается, как Extract, Transform, Load (извлечь, преобразовать и загрузить). Данные, извлечённые из одной базы, должны «вписаться» в другую. Для решения таких задач существует специальное ПО, но за три года работы на этой должности, я никогда не использовал его. Мы создавали собственные PL/SQL пакеты в Oracle, которые делали тоже, что и дорогое стороннее ПО. Но разработчики тоже стоят не дёшево, так была ли экономия?

Работая над веб-проектом, вам понадобится организовать интерфейс взаимодействия с данными на постоянной основе. Вы можете делать запросы напрямую к базе данных, или через веб-сервис, который сделает это за вас.

А что, если этот сервис не удовлетворит ваши потребности в полной мере? Что, если вас попросят сделать то, что веб-сервис не поддерживает? Что ж, в обоих случаях пришло время обратится к back-end разработчику, или написать код самому.

Есть три основные категории веб-разработчиков: front-end, back-end и full-stack разработчики. Первые, не особо дружат с базами данных и запросами, но остальные две категории — должны. Тем не менее, даже front-end разработчикам, следует иметь представление о том, как всё устроено, иначе вы можете почувствовать себя не очень ценным сотрудником.

Я рекомендую овладеть навыками full-stack разработчика. Не обязательно быть крутым во всём (я не очень хорош во front-end), но нужно иметь представление обо всех процессах, начиная с того, как данные извлекаются из базы и до момента, когда пользователь увидит их.

Какую СУБД стоит изучить в первую очередь? Вам нужно знать основы их всех, но для начала ― изучайте СУРБД, пока не станете знатоком SQL. Эти базы данных всё ещё очень широко применяются, и они никуда не денутся в обозримом будущем. Вы легко найдёте документацию и большое количество бесплатных обучающих ресурсов.

Я думаю легче всего будет начать с MySQL или MS SQL Server Express ― это бесплатные системы. Для них существует множество уроков по применению, на все случае жизни.

Данные — это основа нашей профессии, так что вперёд, учиться!

Перевод статьи Caleb Rogers: What Database System Should I Learn First?

Как начать изучать язык программирования Transact-SQL и зачем?

Transact-SQL, а в профессионально сленге — просто T-SQL, является расширением языка SQL, который в настоящее время применяется в решениях для баз данных Microsoft. 

Другими словами, T-SQL — это процедурный язык, который значительно расширяет традиционные возможности написания SQL-запросов.

И что немаловажно, благодаря тому, что компания Microsoft самым активным образом поддерживает Transact-SQL, популярность и востребованность этого языка стабильно возрастает.

Поэтому владение T-SQL не только открывает новые карьерные перспективы перед программистами, которые уже работают с SQL, но также крайне полезно для решения разнообразных задач, связанных с созданием бизнес-анализов, генерацией отчетов и всех видов статистики, а также, разумеется — для контроля корректности функционирования баз данных.

Плюс к этому, T-SQL все чаще применяется для создания типичных элементов программирования (циклов, условных выражений и пр), собственных функций, процедур и в работе с переменными. Transact-SQL удобен помимо прочего и тем, что он сравнительно просто комбинируется с обычным языком SQL, что в значительной мере расширяет возможности использования базы данных.

Как начать изучать Transact-SQL?

Многие специалисты освоение данного языка начали с этого онлайн курса по Transact-SQL для начинающих. Курс предполагает углубленное изучение основ программирования на T-SQL и основных элементов программирования на этом языке с обязательным закреплением полученных теоретических знаний на практике.

Поскольку курс всецело ориентирован на начинающих программистов, то на начальном этапе обучения преподаватели также знакомят слушателей с основами SQL. Еще одно преимущество курса: он составлен так, чтобы быть полезным и для уже подготовленных программистов, которые имеют опыт работы с другими базами данных и желают расширить свои познания в области Transact в MsSQL.

Зачем нужен Transact-SQL?

Прежде всего, Transact-SQL, как мы уже отметили, открывает новые возможности. Освоив T-SQL даже начинающий программист уже может самостоятельно автоматизировать запросы к базе данных, создавать динамические решения и даже программировать базу данных так, чтобы определенная часть работы выполнялась как бы сама собой.

Transact также позволяет программисту шире задействовать в работе:

  • циклы и условные выражения;
  • обширную поддержку транзакций;
  • обработку ошибок / исключений;
  • возможность создавать свои собственные функции и процедуры;
  • расширенные функции базы данных (курсоры, триггеры и пр).

Так что, если вы программист, то этот язык понадобится для создания сложных приложений с использованием MsSQL. А если вы аналитик и работаете с большими объемами данных, этот язык будет очень полезен для автоматизации работы с отчетами. Знание — сила. Удачи в учебе и карьерном росте!

Как и зачем учить SQL (пошаговое руководство) в 2021 году

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.

Разница между языками SQL, R или Python: что выбрать дата-сайентисту

Сегодня каждая уважающая себя крупная компания собирает и хранит огромные массивы данных, надеясь извлечь из них коммерческую пользу. Эксперты, которые разбираются в этих массивах и способны показать эффективный результат, могут рассчитывать на быструю карьеру с впечатляющими окладами. Рассказываем, какие инструменты нужно выбрать, чтобы стать успешным аналитиком данных.

Единственная сложность для начинающих аналитиков данных заключается в том, что даже базовые позиции этой сферы предполагают уверенное владение компьютерными языками. Как правило, в объявлениях о вакансиях упоминаются SQL, R и Python. В чем их отличия?

Интересное исследование на эту тему в 2019 году провела специалистка по аналитике данных Женевьева Хейс (Genevieve Hayes). Она проанализировала 100 актуальных объявлений о работе в Data Science, подобрав компании самого разного размера с позициями самого разного уровня. Вакансии руководителей ее не интересовали, только те должности, где нужно работать «руками». В 15% случаев объявления адресовались начинающим специалистам, 44% пришлись на средние позиции, 41% — на старших экспертов.

Во всех трех категориях на первом месте по популярности оказался Python. SQL занял вторую строчку, R — третью. Главный тренд, который отметила Хейс, — это падение позиций SQL с повышением позиции сотрудника. Среди вакансий для начинающих сотрудников этот язык упоминался в 73% случаев, а в самой опытной категории цифра упала до 45%.

Популярность основных языков программирования на разных уровнях экспертизы (Genevieve Hayes, 2019)

Эти результаты говорят о том, что начинающие специалисты должны знать, как сформулировать запрос базе и интерпретировать ответ, понимать принципы обмена данных между хранилищами и т.д. Очевидно, те компании, которые в исследовании Яндекса активно ищут младших экспертов по Data Science, во многом преследуют именно эти цели — наладить грамотную работу с базами, а дальше действовать по ситуации.

С другой стороны, R и Python позволяют работать с данными глубже, чем на уровне базовых запросов и операций. В серьезном статанализе и машинном обучении без этих языков делать нечего — поэтому с повышением должности эксперта от него ждут сильных навыков в этой области.

Тем, кто хочет стать веб-разработчиком с нуля, знание SQL дает отличное понимание работы с бэкендом. Python, в свою очередь, объединяет множество удобных инструментов веб-разработки, позволяющих быстро разворачивать функциональные сайты и мощные порталы. Наконец, R применяется для узких задач — у этого языка довольно специфичная природа, о которой мы расскажем подробнее ниже.

Итак, именно R и Python можно считать главными языками для эксперта по Data Science. Настоящий профессионал сможет работать и с тем, и с другим, но нужно ли новичку браться сразу за все? Исследование Хейс показало, что вне зависимости от уровня сотрудника, главное требование — это знание Python. Это и неудивительно, ведь этот язык достаточно доступен для понимания новичков и невероятно функционален для применения в самых сложных рабочих задачах. Именно поэтому начинающим специалистам стоит начать именно с него, тем более что Python из года в год получает звание лучшего языка для первого знакомства с программированием.

Когда молодой аналитик овладеет базовым набором операций и поймет общую логику работы с данными, ему будет проще перенести ее на другой инструментарий. Так постепенно можно расширять свои компетенции, причем каждый новый язык будет даваться все легче.

Профессия

Аналитик данных

Освойте 100% инструментов, необходимых junior-аналитику: от Google-таблиц до Python и Power BI.

Смотреть программу

Чтобы разобраться со многими вопросами выбора, стоит получше разобраться, что из себя представляют главные рабочие лошадки аналитика. У R и Python много общего, а различия в деталях и определяют специфику каждого языка.

Появление Python и R разделяет два года — первый увидел свет в 1991 году, второй в 1993-м. Оба языка создавались с таким расчетом, чтобы будущие разработчики могли расширять набор их функций с помощью подключаемых библиотек. С этим связано и использование открытого кода — ничто не мешает энтузиастам развивать, дополнять, достраивать и перестраивать.

Главная аудитория Python — это разработчики ПО и веб-разработчики. Именно для этих экспертов создается большинство функциональных модулей, позволяющих загружать данные, проводить с ними сложные операции, моделировать и анализировать. Чтобы стать хорошим веб-разработчиком достаточно собрать набор из десятка библиотек, с помощью которых можно закрыть основной круг базовых задач при сайтостроительстве.

С другой стороны, R вырос из языка S, с которым активно работают специалисты по статистике. Таким образом, его главная сила в сложных статистических функциях, которые используются в академических и высокопрофессиональных задачах.

С точки зрения аналитиков данных и экспертов по Data Science R и Python обладают схожими возможностями. Первый язык чаще выбирают специалисты, которым нужно работать с огромными массивами информации, на втором останавливаются создатели нейросетей и экспериментаторы в области машинного обучения. Следовательно, если вы уже знаете, какая область вам более интересна, вы можете планировать свое профессиональное образование.

Текст: Дмитрий Помогаев

Зачем программисту учить SQL | Techrocks

Если вы хотите научиться создавать современные сайты, то вам нужно освоить с десяток технологий: HTML/CSS для верстки, один из серверных языков (Python, PHP, Java или .NET), JavaScript для браузерных скриптов, и, конечно, не обойтись без SQL — языка для общения с базами данных.

Ведь практически любой сайт, от небольшого блога на WordPress до крупнейших интернет-ресурсов, использует реляционные базы данных.

Даже одностраничники, которые только собирают заявки — должны эти заявки где-то хранить. И проще всего это делать в базах данных.

Есть много разных систем управления базами данных (СУБД): SQLite, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle. Какие-то из них платные, какие-то нет, для работы одних нужен всего лишь файл, а другие позволяют хранить информацию в сотне распределенных кластерах, но все эти базы данных объединяет SQL – язык, который позволяет программе общаться с СУБД.

И даже если вы только начинаете свой путь в веб-разработке, знание SQL это один из первых навыков, который вам стоит освоить наравне с HTML, CSS, JavaScript и каким-нибудь из серверных языков программирования.

Выучить SQL можно по книгам или же на специализированных курсах. И для новичков мы рекомендуем интерактивный онлайн-курс по SQL на сайте Shultais Education.

Курс разбит на 10 учебных блоков, каждый из которых состоит из набора видео-уроков и домашних заданий. Первый свой запрос вы сможете написать уже через 5 минут с начала обучения, а к концу курса сможете уверенно писать многотабличные выборки с группировками, сортировками и функциями.

Полная программа курса:

  1. Простые SQL запросы (4 урока, 26 задач)
  2. Добавление, изменение, удаление данных (3 урока, 20 задач)
  3. Создание таблиц (7 уроков, 37 задач)
  4. Индексы, 4 урока (20 задач)
  5. Изменение таблиц (3 урока, 13 задач)
  6. Поиск текста (2 урока, 12 задач)
  7. Вспомогательные функции (3 урока, 23 задачи)
  8. Группировка данных (3 урока, 17 задач
  9. Многотабличные запросы (13 уроков, 75 задач)
  10. Вложенные запросы (6 уроков, 17 задач)

Проверка заданий происходит в автоматическом режиме прямо на сайте, не нужно ждать преподавателя, система сама укажет на ошибки.

Если же у вас возникнут проблемы, то можно обратиться на форум поддержки и получить ответ от преподавателя или ассистента.

А еще этот курс используют в высшем дистанционном образовании на факультетах прикладной и бизнес-информатики.

PostgreSQL — от теории к практике

PostgreSQL — от теории к практике

Нас часто спрашивают: “С чего начать изучать PostgreSQL? Что позволит стать грамотным и востребованным специалистом?”

В век всеобщей цифровизации практически у каждого есть неограниченный доступ к информации. Обилие ее, как, впрочем, и дефицит, рождает свои проблемы. Одна из них — невозможность выбрать из огромного количества источников действительно полезный. С такими трудностями, в частности, сталкиваются многие начинающие администраторы баз данных. 

С какой книги начать изучение PostgreSQL? На какой блог подписаться? Куда обратиться за помощью, если столкнулся с нестандартной проблемой?

Ниже мы делимся списком источников с комментариями и рекомендациями наших DBA. Надеемся, эта информация будет полезна коллегам, начинающим знакомство с PostgreSQL.

Официальная документация PostgreSQL.

Казалось бы, элементарно — начинай с основ, но по какой-то причине этот многостраничный труд некоторые надеются обойти стороной.

Тем не менее наши DBA, в первую очередь, советуют начинать знакомство с СУБД с изучения официальной документации PostgreSQL. Собранные здесь инструкции написаны DBA, разработчиками PostgreSQL, другими членами сообщества, которые сами регулярно пользуются документацией, а значит, язык, на котором она написана, будет понятен как новичкам, так и продвинутым администраторам.

Книги, статьи.

Спросили у наших DBA, какие книги, учебные пособия они готовы рекомендовать. Получился неплохой список, судите сами.

Для начинающих DBA:

Прекрасное современное учебное пособие для изучения конкретно PostgreSQL;

Отличный учебник, в котором основы изложены четко и понятно;

Хорошая книга про администрированию БД. Помимо перечисления новых фич PostgreSQL 12, книга рассматривает логическую репликацию, кластеризацию, мониторинг, оптимизацию производительности, конфигурацию системы и оптимизацию запросов и представляет собой комплексный справочник по работе с СУБД в целом. Кроме того, он дает представление о процессе перехода с Oracle на PostgreSQL; 

Несмотря на то, что книга не самая свежая — 2015 года издания — это отличное компактное практическое руководство по пониманию методов решения проблем, с которыми вы можете столкнуться при работе с PostgreSQL. 

Для тех, у кого уже есть опыт работы с БД:

Фундаментальная классика в изучении БД. Его книги будут интересны тем, у кого уже есть опыт работы с базами данных и не хватает более широкой картины и системных знаний. В них есть достаточно глубокое погружение в computer science, разбор реляционной теории и т.д. Для новичка они могут быть избыточны, так как в повседневной работе с БД такие знания не обязательны. Если вам все же интересна теория, но не хотелось бы этому посвящать слишком много времени, то Настройка приложений баз данных Б.А.Новикова, Г.Р.Домбровской будет прекрасным компромиссом;

Классика в изучении БД на русском, которая точно пригодится на старте работы с любыми БД. 

Книги, которые помогут углубить ваши знания о работе СУБД:

Здесь приведены как фундаментальные знания по теории транзакций, так и практические примеры, которыми можно воспользоваться в работе с СУБД;

Отличное объяснение про распределенные базы данных.

Развивающимся разработчикам, копающим глубже, пригодятся эти пособия:

Книга фокусируется на прикладных методах обеспечения высокой доступности и производительности БД. Полезна как для разработчиков, так и для начинающих ДБА;

Достаточно обширный труд,  который поможет в разработке сложных решений для БД. Книга содержит интервью с лидирующими в комьюнити разработчиками и предлагает решения для разработчиков, релевантные вне зависимости от языка — будь то PHP, Java или Python.

Для DBA, желающих изучить тему глубже, рекомендуем: 

Книга детально разбирает внутренние механизмы работы БД, такие как кластеризация и таблицы, работа с запросами, FDW,  VACUUM, WAL, логическая репликация и прочее. Не все пригодится на практике, но к ней можно прибегнуть для поиска специфических решений. Отметим отдельно, если вам нужно понять какие-то конкретные внутренние механизмы работы PostgreSQL, не бойтесь заглянуть в исходники, ведь там вы найдете много полезной информации в readme файлах и в комментариях, и при этом не обязательно читать и разбираться в коде;

Хорошая книга для системных инженеров и DBA по траблшутингу;

Книга для тех, кто хочет получить базовые знания о принципах построения компьютерных сетей, способах создания и управления ими. Ее стоит использовать скорее как справочник, чем читать от корки до корки. Актуальное издание можно найти здесь;

К сожалению, это единственная книга про ядро Linux и местами она достаточно устарела. При этом более актуального пособия пока нет, потому она остается хорошей отправной точкой для тех, кто хочет понять, как работает Linux. Для того, чтобы получить более полноценную и  актуальную картину, советуем дополнительно почитать ресурс lwn.net.

Конечно, мы не могли пропустить одну из главных книг о языке C, на котором, помимо PostgreSQL, написаны и другие серьезные БД: 

Конференции.

Участвуя в профессиональных конференциях, вы получаете возможность посетить интересные доклады, обсудить со спикерами волнующие вас вопросы, обменяться опытом и попросить совета у других участников мероприятия.

Многие конференции открывают свободный доступ к видеозаписям докладов, и это хорошая возможность изучить актуальную для вас тему.

Наши ДБА регулярно выступают в качестве спикеров в России и за рубежом. Записи их докладов можно найти на нашем YouTube-канале.

Изучить типичные ошибки разработчиков при работе с PostgreSQL, например, можно по этим выступлениям:

Множество хороших тем рассматривается докладчиками на таких конференциях, как HighLoad++, PGConf.Russia, PGDay Russia, PGConf.EU, а если хотите пообщаться с разработчиками и core team PostgreSQL, рекомендуем PGCon.

Online-митапы, подкасты.

Среди множества онлайн-митапов наши DBA выделяют встречи RuPostgres, которые проходят в прямом эфире по вторникам. Ведущие — Николай Самохвалов (Postgres.ai) и Илья Космодемьянский (Data Egret) — вместе с гостями обсуждают вопросы, связанные с разработкой PostgreSQL, существующими фичами, обновлениями, тематическими мероприятиями. Зрители могут задать вопрос в прямом эфире или предложить тему для будущих встреч. 

Кроме того, существует пара подкастов, которые регулярно приглашают профессионалов сообщества PostgreSQL: Цинковый прод и SDCast. 

Вот несколько примеров с участием наших DBA:

Форумы, блоги, чаты.

Случается, перелопатишь кучу источников, но ответа на свой вопрос не находишь. К счастью, мы работаем с open-source и сообщество PostgreSQL очень открытое, а его участники готовы помочь советом в сложных вопросах.

Пообщаться с другими пользователями PostgreSQL, поделиться опытом можно на форумах, в чатах и блогах специалистов, к примеру:

https://www.postgresql.org/community/irc/ (англ.)

https://www.sql.ru/forum/postgresql  (руc.)

https://use-the-index-luke.com (англ.) — регулярно обновляемый ресурс от Маркуса Винанда,

Postgresteam.slack.com (англ.)

https://www.facebook.com/groups/postgresql/ (рус.)

https://dataegret.com/blog/ (руc./англ.)

https://t.me/pg_sql (англ.)

https://t.me/pgsql (руc.)

https://t.me/dba_ru (руc.)

https://www.depesz.com/ (англ.)

Также существуют тематические мейлинг листы сообщества, в которых можно задать любой вопрос, связанный с функционалом СУБД, и зачастую получить фидбек от самого Тома Лейна или других членов Core Team PostgreSQL. 

Помимо этого, есть ряд блогов опытных разработчиков и DBA, в которых они делятся опытом, кейсами, обсуждают фичи и обновления СУБД: 

Planet postgresql (англ.) — официальный агрегатор блогов по PostgreSQL.

https://habr.com/ru/hub/postgresql/ (руc.)

Утилиты.

Существует ряд утилит для работы с PostgreSQL, которые могут значительно облегчить вашу жизнь. Среди них те, которыми пользуются наши DBA: 

  • pgCenter — инструмент администрирования командной строки для работы с PostgreSQL статистикой;
  • PgBouncer — программа, управляющая пулом соединений PostgreSQL.
  • pgBackRest — инструмент для резервного копирования и восстановления для базы данных PostgreSQL;
  • WAL-G — еще один инструмент для создания резервных копий базы и восстановления из них;
  • Patroni — шаблон для создания собственного индивидуального решения с высокой доступностью с использованием Python и распределенного хранилища конфигураций;
  • pgcompacttable — инструмент для устранения bloat в таблицах и индексах с целью освобождения места на диске без долгих блокировок;
  • pg_repack — еще один инструмент для устранения bloat с минимальными блокировками, работающий несколько другим способом;
  • pg-utils — набор полезных утилит для работы DBA с PostgreSQL.

Стоит отметить, что даже самый полноценный список книг, форумов и утилит не заменит практического применения знаний. Поэтому найдите или придумайте задачу: поставьте  базу и начните играть с настройками, а затем использовать ее. Уверяем, это станет для вас бесценным опытом.

Разумеется, в этом посте представлен далеко не самый исчерпывающий список источников, полезных при работе с PostgreSQL. Да, не все подойдет в вашем конкретном случае и станет актуальным для вашей работы, но мы надеемся, что среди этих источников вы найдете подходящие и интересные вам ресурсы. 

А наши рекомендации позволят вам сэкономить время на поиске полезного материала и сразу перейти к изучению. Познавательного погружения в PostgreSQL!

С чего начать изучение информационной безопасности в 2020 году

Приветствую тебя, дорогой читатель, сегодня поговорим о том, где брать знания и навыки конкретно  из области информационной безопасности, а ещё хотелось бы поделиться собственным опытом, как лично я начинал свой путь.

Вести рассказ предстоит нам по следующим пунктам:

  • Беседа о ресурсах и источниках: принципы, советы
  • О собственном опыте изучения сферы ИБ

Терминология, упомянутая в этой статье:

  1. ИБ — Информационная безопасность.
  2. OC — Операционная система.
  3. ПО  — Программное обеспечение.

Должный уровень: что, зачем и почему – определим основное

Если хотите стать  пентестером или специалистом по ИБ,  нужно иметь познания некоторых базовых вещей.

Желательный ординар знаний должен быть, как минимум, таковым: 

  • Вы должны понимать синтаксис и уметь писать базовые скрипты на таких языках программирования, как : Python, JS, PHP ( включая SQL). Просто быть ознакомленным с синтаксисом HTML и CSS.
  • Иметь познания о принципах работы глобальной паутины – Интернет: суть модели OSI, TCP , IP, Ethernet. Также стоит учесть типы сетей и существующие сетевые устройства.
  • Уметь работать в Windows и UNIX-подобных системах, разбираться в их настройке.

Личное заключение автора состоит  в том, что он пытался несколько раз сделать первые шаги  по просторам ИБ, но у него мало что получалось. После его затянуло программирование, где он достиг определённых успехов, вернувшись к тематике информационной безопасности – стал понимать намного больше, что написано в материалах, представленных ниже  и его это увлекло.  

Операционные системы: что выбрать, кто лучше

Серьёзно говоря, на данный момент на просторах Всемирной паутины уйма скриптов, методов и программ, выискивать каждую, а после проверять, анализировать и составлять перечень должного – очень долго и трудоёмко, поэтому люди объединили всё в одном, создав  специальную OC. 

Строго подходящих под наши задачи, а именно тестирования на проникновения, операционных систем достаточно много, но я выделил два дистрибутива Linux, которые на мой взгляд самые совершенные:

Вторая, лично на мой взгляд походит больше для WEB тестов, потому мой взор упал, как и многих других, именно на Kali.

Сам использую и рекомендую, стоит на втором диске, совместно с гражданской ОС.

«Почему Linux? Создали же какую-то Ninjutsu OS на Windows», — скажут некоторые.

Windows больше для геймеров, блогеров и рядовых пользователей , а Unix-подобные ОС больше подойдут для пентестинга. Так как ядро Linux бесплатное и с открытым исходным кодом, соответственно дистрибутивы на базе Linux тоже являются бесплатными.

Ninjutsu OC не такая проверенная, как Kali или Parrot, например,  внутри Ninjutsu OC могут быть майнеры или другого рода вредоносное ПО, потому склоняюсь к использованию того, что имеет доверие на базе многолетнего использования .

Список полезной литературы: какие книги почитать же

Не дошёл до узко специализированных книг по Reverse или по криптографии, поэтому перечислю перечень известных и обобщенных:

  • Certified Ethical Hacker Review Guide.(Это руководство для экзамена на сертифицированного хакера).
  • Hacking: the Art of Exploitation (Переведена на русский).
  • The Basics of Hacking and Penetration Testing: Ethical Hacking and Penetration Testing Made Easy
  • Gray Hat Hacking The Ethical Hackers Handbook
  • The Shellcoder’s Handbook: Discovering and Exploiting Security Holes (Переведена на русский).
  • RTFM: Red Team Field Manual
  • Kali Linux 2018: Assuring Security by Penetration Testing (Переведена на русский, Читаю сам, перевод местами плохой, приходится самому по смыслу догадываться).
  • Компьютер глазами хакера. 3-е изд. М. Е. Фленов
  • Тестирование на проникновение с помощью Kali Linux 2.0

После этих книг приступайте к узкоспециализированным. Например по Reverse или уязвимостях самой популярной операционной системы для мобильных – Android.

На английском литературу загружаю в переводчик документов.  Если размер книги слишком велик, делю на части. Иногда, перевод странный, но понять можно.

Список можно дополнить, но я оставлю ссылки на библиотеки с книгами. Не советую выбирать старые книги,  информация уже, наверное, устарела с момента их написания:

Обучение за деньги

Курсов много, поэтому выделю парочку хороших, если хотите пройти качественное обучение, то рекомендую сначала проходить первые два:

Информационные порталы: форумы, блоги и много полезного в свободном доступе

  • codeby.net (Первый форум из области ИБ, на который зарегистрировался, много полезных вещей и статей).
  • Habr (Известный и крутой сайт, регистрируемся, выбираем категорию, интересующую вас, и читаем полезные статьи).
  • SecurityLab (Новости, статьи и многое другое).
  • Information Security Squad (Хороший сайт по IT тематике)
  • VLMI

Информационные каналы мессенджеров :

Это список каналов которые мне нравятся:

CTF: что это такое

CTF (Capture the flag) — Захват флага, игры для специалистов по ИБ, полезно и интересно, посмотрите.

Руки ещё не дошли до изучения, но есть что порекомендовать:

Где найти платный контент

Торрент трекеры:

Мотивация: как бензин для двигателя

Ваш запал мотивации будет со временем сходить на нет, дабы его поддерживать , советую фильмы и сериалы про хакеров и ИБ!

Перечислю несколько:

Фильмы:

  • «Кто Я»
  • «Хакер»(2016г)
  • «Кибер»
  • «Пластик»
  • «Сноуден»(2016г)

Сериалы:

  • «Мистер Робот»

Смотреть фильмы и сериалы нужно в перерывах между изучением, или во время нехватки мотивации, но не злоупотреблять. Больше изучайте, чем смотрите!

Рассказ о моём изучении информационной безопасности, как науки

Вы помните коронавирус и как мы сидели дома? Именно в карантин я начал изучать IT углубленно: Python, PHP,  JavaScript. Я скачал курс Python-разработчик от Skillbox и курсы с udemy и прошёл. Скачал полный курс по JavaScript и по PHP от WebForMySelf, прошёл, но всё равно не всегда понимаю этот язык.

Хотелось написать программы, но не было идей, решил снова попробовать ИБ и стал понимать,  что читаю!

Сейчас прохожу PWK (от Offensive Security), читаю книгу «Kali Linux 2018: Assuring Security by Penetration Testing». Я хочу больше углубиться в низкоуровневое программирование(C++) и как устроен компьютер.

В перерывах читаю А.В.Столяров «Программирование: введение в профессию» смотрю «Mr Robot» и читаю статьи на Codeby.

Три раза в неделю занимаюсь спортом, всем, а особенно для людей с сидячей профессией очень советую.

Где использую? К примеру: проверил свой WIFI, настроил везде защищенные пароли, на фрилансе тоже иногда пригождается. Каюсь, пару раз разыгрывал друзей.

Когда ещё больше узнаю, буду защищать что-нибудь.

Желаю находить качественную информацию. Не ленитесь и будьте активными. Удачи всем, пока.

Рекомендую отличную статью по теме «С чего начать изучение Информационной безопасности» — вот она: Welcome to the club, buddy! Или как начать свой путь в ИБ?

Лучший путь сертификации по SQL Server для повышения вашей карьеры и зарплаты в ИТ

Подробнее Руководители, принимающие решения в области технологий, называют бизнес-аналитику и большие данные главными приоритетами в 2019 году.

И причины понятны. Компании полагаются на реляционные базы данных, поскольку они обеспечивают понимание важных бизнес-решений, в результате чего навыки работы с Microsoft SQL Server становятся очень востребованными.

Один из лучших способов продемонстрировать свои знания SQL Server и обеспечить хорошо оплачиваемую должность — пройти путь сертификации по SQL Server, который соответствует вашим карьерным целям.

Наличие сертификатов SQL Server доказывает, что вы можете разрабатывать и поддерживать сложные базы данных и информационные решения, что делает вас ценным активом для работодателей.

Преимущества сертификации SQL Server

Сертификация

SQL Server является ключевым фактором для кандидатов, ищущих должности в разработке, администрировании или анализе баз данных. Работодатели рассматривают сертификаты как реальное доказательство ваших навыков и преданности делу.

Получение сертификатов поможет вам подняться по карьерной лестнице и получить более высокооплачиваемую работу быстрее, чем ваши коллеги.Рассмотрим средние зарплаты в США:

.

Если вы хотите получить повышение в своей нынешней компании или продолжить карьеру, следование пути сертификации SQL Server даст вам практический опыт и профессиональный авторитет.

Хотите начать изучать навыки работы с SQL Server сегодня? Откройте для себя обучающие курсы по SQL Server, которые проходят рядом с вами.

Сколько стоят сертификаты SQL?

Сертификационные экзамены Microsoft

известны своей строгостью и исследуют детали, которые поставят в тупик даже опытных разработчиков SQL и профессионалов в области баз данных.Чтобы получить сертификат SQL Server, вы должны пройти обязательный курс и сдать сертификационный экзамен.

Стоимость сертификационных курсов

SQL составляет от 1785 до 2975 долларов, а стоимость сертификационного экзамена составляет около 165 долларов.

Полный путь сертификации SQL Server

Microsoft предлагает сертификаты, связанные с базами данных, на любом уровне знаний.

Сертификаты

Microsoft Technology Associate (MTA) идеально подходят для профессионалов баз данных начального уровня, в то время как сертификаты Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA) и Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE) предназначены для более продвинутой аудитории.

Чем больше сертификатов вы получите, тем больше у вас будет возможностей занять руководящие должности.

Прочтите, чтобы узнать о лучшем для вас пути сертификации SQL Server и о том, как в кратчайшие сроки получить сертификат SQL Server.

MTA: основы базы данных

Ищете сертификат SQL Server для начинающих?

Если у вас мало или совсем нет опыта, лучше всего начать с сертификации MTA. Сертификация MTA: Database Fundamentals охватывает вводные знания и навыки, связанные с базами данных, включая SQL Server.

Вам не нужен предыдущий опыт работы, чтобы получить этот сертификат, но рекомендуется базовое понимание соответствующих технологий баз данных.

  • Предварительные требования: Базовые знания в области ИТ
  • Рекомендуемая подготовка:

MCSA: администрирование базы данных SQL 2016

Получение этого сертификата демонстрирует ваши навыки в установке, настройке, обслуживании и инициализации баз данных.Он дает вам право на должность архитектора, руководителя разработки или специалиста по инфраструктуре.

Если вы не чувствуете, что обладаете базовыми ИТ-навыками, вы можете сначала пройти один или несколько сертификатов MTA, чтобы подготовиться к экзамену уровня MCSA. Если у вас уже есть базовый опыт работы с базами данных, вы можете пропустить сертификацию MTA.

  • Предварительные требования: Базовые ИТ-навыки и / или сертификат MTA
  • Рекомендуемая подготовка:

MCSA: Разработка базы данных SQL 2016

Этот сертификат подтверждает ваши профессиональные навыки работы с локальными и облачными базами данных.Сдача этого экзамена дает вам право на должность среднего уровня разработчика баз данных.

  • Предварительные требования: Базовые ИТ-навыки и / или сертификат MTA
  • Рекомендуемая подготовка:

MCSA: Разработка бизнес-аналитики SQL 2016

Если вы хотите стать разработчиком бизнес-аналитики, эта сертификация укрепит ваши навыки извлечения, преобразования, загрузки (ETL) и хранилища данных. Это также доказывает, что у вас есть знания для реализации решений бизнес-аналитики с использованием кубов онлайн-аналитической обработки (OLAP), а также многомерных и табличных моделей данных.

  • Предварительные требования: Базовые ИТ-навыки и / или сертификат MTA
  • Рекомендуемая подготовка:

MCSE: Управление данными и аналитика

Эта сертификация экспертного уровня подтверждает, что у вас есть продвинутые навыки в администрировании SQL, создании решений для работы с данными на уровне предприятия и управлении данными как в локальной, так и в облачной средах.

Получение сертификата MCSE: Data Management and Analytics дает вам право на роль аналитика баз данных, проектировщика баз данных или аналитика бизнес-аналитики.

Для получения сертификата необходимо иметь сертификат MCSA и сдать экзамен по выбору. На выбор предлагается 12 факультативных экзаменов MCSE, охватывающих широкий спектр тем, связанных с облаком, анализом больших данных и бизнес-аналитикой.

  • Предварительные требования: Получите MCSA в одном из следующих направлений: SQL Server 2012/2014, Разработка баз данных SQL 2016, Администрирование баз данных, Разработка бизнес-аналитики, машинное обучение, создание отчетов бизнес-аналитики или разработка данных с помощью Azure
  • .

  • Рекомендуемое обучение:

Для подтверждения этого сертификата вам необходимо ежегодно сдавать дополнительный экзамен по выбору.Добавление каждого нового экзамена в ваше резюме подтверждает ваше стремление быть в курсе новых технологий для потенциальных работодателей.

Подготовка к сертификации SQL Server

SQL — универсальный язык программирования, а это значит, что в ближайшее время он никуда не денется. Получение сертификата по SQL Server поможет вам приобрести ценные навыки, которые останутся актуальными на долгие годы.

Как крупнейшая в мире независимая обучающая компания в области ИТ, New Horizons предлагает комплексные учебные курсы по SQL Server на любом уровне знаний, чтобы помочь вам подготовиться к сертификационным экзаменам Microsoft.

Готовы улучшить свою ИТ-карьеру с помощью сертификатов SQL Server? Подготовьтесь сегодня к курсам обучения Microsoft SQL Server от New Horizons или свяжитесь с нами сегодня, чтобы подобрать для вас лучшую сертификацию SQL.

4 шага, чтобы начать практиковать SQL дома | Скайлер Дейл

Фото олии Данилевич из Pexels

Загрузите MySQL и сделайте это самостоятельно

Если вы изучаете SQL впервые, вы, вероятно, пробовали использовать хотя бы один из следующих ресурсов: codeacademy, datacamp и khan академия.Каждый из этих веб-сайтов предоставляет интерактивный практический метод для начинающих изучать SQL.

Это отличные бесплатные ресурсы, и вы обязательно должны их использовать.

Но что будет дальше? Как преодолеть разрыв между «я немного знаю SQL» и «мне комфортно запрашивать и анализировать большие наборы данных в SQL»?

Практика ведет к совершенству — очевидно, — но как новичку получить практику?

В этом посте я расскажу о простых шагах, которые вы можете предпринять, чтобы бесплатно развить свои навыки дома.

Ваша первая задача — загрузить программное обеспечение базы данных.

Конечно, есть варианты для практики SQL онлайн без программного обеспечения. Но есть серьезные преимущества в том, чтобы делать это самостоятельно:

  • Вы получаете опыт загрузки и настройки программного обеспечения.
  • Вы начнете привыкать к редактору SQL, который вы будете использовать, если примените эти навыки в компании.
  • Вы получаете контроль над своими собственными данными и базами данных, которые вы создали.

У вас есть несколько вариантов на выбор, но MySQL является наиболее популярным, поэтому ниже я оставлю несколько примечаний о том, как его настроить.

На самом деле вам нужно загрузить две вещи:

Сервер сообщества MySQL: Это сама база данных. Загрузите здесь: Сервер сообщества MySQL.

MySQL Workbench: Это редактор SQL или «графический интерфейс», который вы можете использовать для взаимодействия с базой данных. Загрузите здесь: MySQL Workbench.

Ниже приведены несколько советов по мере прохождения процесса установки:

  • Не нужно входить в систему или регистрироваться, просто нажмите «Нет, спасибо, начните загрузку».»
  • При появлении запроса выберите« Использовать надежное шифрование пароля ».
  • Вам будет предложено ввести пароль для пользователя« root ». Это вы — убедитесь, что выбрали то, что запомните.
  • Когда вы закончите установку, у вас должно быть приложение «MySQL Workbench». Это то, что вы будете использовать, чтобы начать кодить!

Отлично — теперь у нас есть программное обеспечение, необходимое для начала работы.

Следующим шагом является открытие MySQL Workbench, щелчок по локальному экземпляру и ввод нашего корневого пароля:

Снимок экрана программного обеспечения MySQL.Изображение создано автором.

Теперь, когда мы находимся в рабочей среде, мы можем создать нашу первую базу данных, а затем нашу первую таблицу.

Чтобы создать базу данных, мы просто вводим следующую команду в окне запроса и нажимаем значок молнии для запуска:

 create database testdb; 

Скриншот программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.

Затем мы хотим создать нашу первую таблицу в нашей базе данных. Мы снова откроем вкладку запроса, а затем воспользуемся командой «создать таблицу»:

Снимок экрана программного обеспечения MySQL.Изображение создано автором.

Обратите внимание, что мы включаем имя базы данных («testdb») перед именем таблицы.

Теперь, когда мы знаем, как создать таблицу, пора получить данные для анализа. Есть несколько способов сделать это.

Во-первых, мы можем сами создать данные, используя команду «вставить»:

Снимок экрана программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.

Затем мы можем выполнить наш первый запрос:

Снимок экрана программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.

Обратите внимание, что таблица результатов возвращает только что созданные записи.

Этот метод полезен, потому что он позволяет нам создавать справочные таблицы. Но будет очень вручную создать достаточно данных для практики.

Более масштабируемый вариант — найти файл CSV в Интернете, который мы можем загрузить и импортировать в таблицу. Например, мы можем бесплатно получить данные о COVID19 с сайта kaggle.com.

Затем мы можем щелкнуть правой кнопкой мыши «Таблицы» в базе данных, которую мы хотим использовать, и выбрать «Мастер импорта табличных данных»:

Снимок экрана программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.

Это приводит нас к экрану, на котором мы можем импортировать CSV в новую таблицу. Затем мы можем нажать «Обзор» и найти файл, который мы скачали из Интернета. Наконец, мы определяем имя таблицы и подтверждаем типы данных:

Снимок экрана программного обеспечения MySQL. Изображение создано автором.

Последний способ импортировать данные — это найти в Интернете бесплатные базы данных SQL. Например, на сайте «MySQL Tutorial» есть бесплатный образец базы данных.

Все, что нам нужно сделать, это загрузить, дважды щелкнуть, чтобы открыть его в MySQL, а затем запустить сценарий для создания базы данных.

Это здорово, потому что дает нам базу данных с несколькими таблицами — прекрасную возможность попрактиковаться в объединении данных.

Вы прошли долгий путь. Вы скачали программное обеспечение SQL, узнали, как создавать базы данных и таблицы, а также импортировали данные из различных источников.

Последний шаг — самый полезный, пора практиковаться!

Чтобы быть хорошим аналитиком или ученым, вам нужно интересоваться своими данными. Вам нужно задать правильные вопросы и попытаться понять, что происходит в домене, к которому вы обращаетесь.

Практика не должна быть исключением.

Загрузите наборы данных из различных источников и потренируйтесь объединять их в новые таблицы. Работайте со своими вновь созданными таблицами, чтобы ответить на сложные и интересные вопросы. Изучите передовые методы SQL и выясните, какое отношение они могут иметь к имеющимся у вас данным. Решения Google, когда вы застряли.

Пусть ваша практика будет определяться вашим собственным любопытством и настойчивостью.

В этом посте мы прошли 4 шага по настройке и подготовке к практике SQL дома.Самое замечательное в обучении анализу данных — это то, что вы можете учиться на практике. А выполнение означает: получение данных, их понимание, постановку интересных вопросов и получение значимых идей.

И это самое интересное. Наслаждаться.

П.С. → если вы хотите узнать больше о SQL, Python и науке о данных, подпишитесь на мой бесплатный список рассылки .

Приступаем к изучению SQL

Очень часто мне задают вопрос, могу ли я иметь оператор CASE в предложении WHERE.Существует ряд примеров использования CASE в столбцах SELECT или в ORDER BY, о которых мы забываем, что CASE можно использовать везде, где ожидается выражение. Где я могу использовать…

Недавно я собрал урок о том, зачем нам хранимые процедуры SQL. Это часть моего курса «Распакованные хранимые процедуры». Хранимые процедуры SQL — отличный способ надежно инкапсулировать логику, позволяя клиентской программе легко ее выполнять. Хорошая новость в том, что писать хранимые процедуры SQL не так сложно…

Как следует из слова «Восстановление», эта ошибка сервера Microsoft SQL 3154 связана с резервным копированием SQL.Несмотря на то, что администраторы SQL имеют обширный опыт в настройке и регулировании базы данных SQL и ее резервного копирования, они застревают, когда сталкиваются с ошибкой базы данных SQL 3154, потому что эта ошибка отображается, когда пользователи пытаются восстановить базу данных (БД) SQL…

Читатель недавно спросил об ошибке преобразования типа данных, которую они получили. Поскольку это распространенная проблема, особенно когда числовые данные хранятся с типами данных VARCHAR, я подумал, что вы оцените ответ, которым я поделился с ними.Я использую Windows 10 и SQL SMS 2014. Когда я запускаю запрос, я получаю…

В этом видео мы расскажем, как включить одинарную кавычку в запрос SQL; мы покажем, как избежать одинарной кавычки, чтобы она воспринималась как текст, а не как разделители текста. После того, как вы прочтете эту статью, я бы порекомендовал посмотреть нашу следующую Essential SQL Minute, чтобы узнать больше о…

В этой статье мы узнаем разницу между первичным и уникальным ключами и узнаем, почему оба они важны для поддержания структуры реляционной базы данных.Все примеры для этого урока основаны на Microsoft SQL Server Management Studio и базе данных AdventureWorks2012. Вы можете начать использовать эти бесплатные инструменты, используя мое Руководство «Начало работы с SQL…

».

При изменении одной таблицы на основе содержимого другой может возникнуть соблазн просто использовать оператор слияния, но прежде чем отбросить все другие формы изменения данных, я думаю, вам важно знать разницу между слиянием и обновлением. В чем разница между MERGE и UPDATE? Оба…

В этой статье мы исследуем функции CAST и CONVERT, чтобы понять, есть ли какие-либо существенные различия, о которых стоит знать, когда мы хотим преобразовывать данные из одного типа в другой.Поскольку CAST и CONVERT могут использоваться как взаимозаменяемые в большинстве ситуаций, вы можете задаться вопросом, лучше ли одна функция, чем другая. …

Как внутренние, так и внешние соединения используются для объединения данных из двух или более таблиц; однако есть несколько ключевых отличий! Прочтите эту статью, чтобы узнать о сильных сторонах каждой команды и о том, когда их использовать. Чтобы извлечь максимальную пользу из этого и других наших уроков, обязательно попрактикуйтесь на примерах! Все примеры…

Как объединения, так и объединения можно использовать для объединения данных из двух или более таблиц.Прочтите эту статью, чтобы узнать о сильных сторонах каждой команды и о том, когда их использовать. Чтобы извлечь максимальную пользу из этого и других наших уроков, обязательно попрактикуйтесь на примерах! Все примеры для этого урока основаны на…

Объединения и подзапросы используются для запроса данных из разных таблиц и могут даже использовать один и тот же план запроса, но между ними есть много различий. Знание различий и того, когда использовать соединение или подзапрос для поиска данных из одной или нескольких таблиц, является ключом к овладению SQL.Все примеры…

Для ограничения количества возвращаемых строк можно использовать как TOP, так и OFFSET & FETCH. OFFSET и FETCH могут возвращать аналогичные результаты вверху, но есть различия, которые могут повлиять на то, какой метод лучше всего использовать в вашей конкретной ситуации. Все примеры для этого урока основаны на Microsoft SQL…

Эта статья основана на серии вопросов, которые одна из моих читателей, Нэн, недавно прислала мне относительно DISTINCT, TOP и ORDER BY. Все примеры для этого урока основаны на Microsoft SQL Server Management Studio и базе данных AdventureWorks2012.Вы можете приступить к использованию этих бесплатных инструментов, используя мое руководство «Приступая к работе с…

»

Читатель недавно попросил меня помочь им решить проблему объединения данных из нескольких таблиц в один результат. Интересно то, что в решении использовались три способа объединения данных, которые мы недавно рассмотрели, а именно: СОЕДИНЕНИЯ, операторы набора и подзапросы. Учитывая всеобъемлющий характер этой проблемы, я подумал, что это…

Что такое словарь данных? В SQL Server словарь данных — это набор таблиц базы данных, используемых для хранения информации об определении базы данных.Словарь содержит информацию об объектах базы данных, таких как таблицы, индексы, столбцы, типы данных и представления. Словарь данных используется SQL Server для выполнения запросов и автоматически обновляется…

Вы серьезно относитесь к изучению SQL? Если да, то начните работу с бесплатными инструментами, используя мое Руководство по началу работы с SQL Server. Является ли SQL ценным навыком… востребован ли он? Если бы я сказал, что SQL не является востребованным навыком, вы бы мне поверили? Можно ли с уверенностью сказать, что, поскольку базы данных…

Все примеры для этого урока основаны на Microsoft SQL Server Management Studio и базе данных AdventureWorks2012.Вы можете начать использовать эти бесплатные инструменты, используя мое Руководство по началу работы с SQL Server. Давайте начнем и узнаем о плане запроса. Что такое план запроса? План запроса — это набор шагов, которые…

Что такое триггер базы данных? Триггер базы данных — это специальная хранимая процедура, которая запускается, когда в базе данных происходят определенные действия. Большинство триггеров запускаются при внесении изменений в данные таблицы. Триггеры могут быть определены для запуска вместо или после действий DML (язык манипулирования данными), таких как INSERT, UPDATE,…

Что такое хранимая процедура? Хранимая процедура — это группа из одного или нескольких операторов базы данных, которые хранятся в словаре данных базы данных и вызываются либо из удаленной программы, либо из другой хранимой процедуры, либо из командной строки.Хранимые процедуры обычно называются SPROCS или SP. Функции хранимых процедур и синтаксис команд специфичны для…

В SQL Server есть несколько способов удаления строк из таблицы. Вы можете использовать команды TRUNCATE и DELETE. Хотя конечный результат обеих команд одинаков, есть очень важные различия, о которых вам следует знать. В чем разница между усечением и удалением? Команда TRUNCATE похожа на команду DELETE…

.

Из этой статьи вы узнаете, когда использовать WHERE и HAVING.Оба выполняют одинаковые функции, но для разных целей! Все примеры для этой статьи основаны на Microsoft SQL Server Management Studio и базе данных AdventureWorks2012. Вы можете начать использовать эти бесплатные инструменты, используя мое Руководство по началу работы с SQL Server. Чем отличаются «Где» и «Имея»? …

При организации данных используются предложения GROUP и ORDER BY. Выясните, какой из двух вариантов используется для сортировки данных, а какой — для подсчета и суммирования. Все примеры для этого урока основаны на Microsoft SQL Server Management Studio и базе данных AdventureWorks2012.Можно приступить к работе…

Часто в реляционной базе данных информация, которую вы хотите показать в своем запросе, находится в нескольких таблицах. Возникает вопрос: «Как вы объединяете результаты из более чем одной таблицы?» Все примеры для этого урока основаны на Microsoft SQL Server Management Studio и базе данных AdventureWorks2012. Вы можете…

Сортировка буквенно-цифровых значений с помощью SQL Server Недавно один читатель спросил меня, как отсортировать буквенно-цифровые поля в SQL в естественном порядке.Обычно встречаются буквенно-цифровые значения, которые естественным образом не сортируются с использованием числовых методов. Когда у нас есть числовые поля, мы ожидаем, что значения будут отсортированы в порядковом порядке, например: 1,2,5,7,10,11,15,20,21 Однако когда…

Что такое нулевое значение? В базах данных общая проблема заключается в том, какое значение или заполнитель вы используете для представления отсутствующих значений. В SQL это решается с помощью null. Он используется для обозначения отсутствующих или неизвестных значений. Ключевое слово NULL используется для обозначения этих значений. NULL на самом деле не столько конкретное значение, сколько оно…

Представление базы данных — это доступный для поиска объект в базе данных, который определяется запросом.Хотя представление не хранит данные, некоторые называют представления «виртуальными таблицами». Вы можете запросить представление, как и таблицу. Представление может объединять данные из двух или более таблиц, используя объединения, а также просто…

Быть младшим администратором баз данных — это больше, чем знать SQL. Администратор баз данных работает на стыке базы данных, сервера, группы операций и разработчиков. Администратор баз данных должен понимать концепции всех этих аспектов ИТ, а также уметь использовать знания своей производственной среды для устранения неполадок производительности, оборудования и программного обеспечения…

У каждого есть свои любимые СУБД, а ваша любимая одна из лучших баз данных? Хотя некоторые нереляционные продукты вошли в первую десятку, реляционная парадигма по-прежнему прочно укоренилась в мире баз данных.Однако специализированные типы баз данных, такие как базы данных хранилищ документов и хранилища с широкими столбцами, набирают популярность и становятся ведущими базами данных. Вершина…

Индекс базы данных позволяет запросу эффективно извлекать данные из базы данных. Индексы связаны с конкретными таблицами и состоят из одного или нескольких ключей. Из таблицы может быть построено более одного индекса. Ключи — это причудливый термин для значений, которые мы хотим найти в индексе. The…

Реляционная база данных состоит из нескольких компонентов, из которых таблица является наиболее важной.Таблица базы данных — это место, где хранятся все данные в базе данных, и без таблиц не было бы большого использования для реляционных баз данных. Общая структура таблицы базы данных База данных состоит из одного или нескольких…

Основная задача системы управления базами данных — хранить, извлекать и обрабатывать данные. Чтобы сделать это безопасно и эффективно, несколько основных компонентов работают вместе для достижения этой цели. Это: Базы данных Безопасность Словарь данных Хранилище Обработчик запросов

База данных SQL используется для хранения и извлечения данных. База данных размещается на сервере базы данных и в значительной степени контролируется системой управления базами данных. Все базы данных SQL, будь то MS SQL Server, MySQL, Oracle или Progress, имеют несколько общих компонентов. Это: Таблицы Индексы Представления Хранимые процедуры Триггеры Это разные…

Каковы свойства базы данных ACID? Свойства ACID определяют ключевые свойства базы данных SQL для обеспечения согласованной, безопасной и надежной модификации базы данных при сохранении.КИСЛОТА — это аббревиатура, которая помогает запомнить фундаментальные принципы транснациональной системы. КИСЛОТА означает атомарность, согласованность, изоляция и долговечность. Вот несколько неофициальных определений: Атомарный — транзакция, действующая на…

Как выучить SQL — DataCamp

SQL, также известный как язык структурированных запросов, представляет собой мощный инструмент для поиска в больших объемах данных и возврата конкретной информации для анализа. Изучение SQL имеет решающее значение для любого, кто стремится стать аналитиком данных, инженером данных или специалистом по обработке данных, и полезно во многих других областях, таких как веб-разработка или маркетинг.

Хорошая новость заключается в том, что SQL легко выучить в режиме онлайн всего за один или два месяца — многие начинающие профессионалы в области данных начинают с SQL, а затем переходят на более сложные языки программирования, такие как Python и R. SQL имеет много других преимуществ, в том числе его гибкость для обрабатывать миллионы строк данных и их универсальность для разных дисциплин и отраслей. Анализ данных, выполняемый с помощью SQL, легко поддается аудиту и репликации, особенно по сравнению с инструментами для работы с электронными таблицами.

SQL существует с 1970-х годов и существует надолго.В этой статье мы расскажем вам обо всем, что вам нужно, чтобы начать работу с SQL.

Что нужно знать перед началом работы

SQL и реляционные базы данных

Многие организации используют реляционные базы данных для хранения и обработки больших объемов данных. С помощью SQL (произносится как «продолжение» или «ess-que-ell») вы можете «запрашивать» или задавать вопросы к данным в реляционной базе данных. Другими словами, SQL — это язык программирования, используемый для связи с этими базами данных. Каждая база данных использует свой собственный диалект SQL, но все они используют один и тот же базовый синтаксис.

Различные диалекты SQL

Несмотря на то, что все языки SQL имеют общую базовую структуру, некоторые из конкретных команд и стилей могут отличаться (вроде того, как в разных регионах США газированный сладкий напиток может называться «газировка», «поп» или «Кокс»). При таком большом количестве диалектов SQL может быть трудно понять, с чего начать. Популярные диалекты включают MySQL, SQLite и SQL Server, но мы рекомендуем начать с PostgreSQL — он наиболее близок к стандартному синтаксису SQL, поэтому его легко адаптировать к другим диалектам.Конечно, если у вашей компании уже есть база данных, вам следует изучить совместимый диалект.

4 шага к изучению SQL

Изучение SQL не требует предварительных знаний в области программирования, поэтому отлично подходит для начинающих. Посвятите пару недель этим четырем шагам, и вы окажетесь на пути к карьере аналитика своей мечты.

1. Изучите базовый синтаксис SQL

Вам необходимо понимать основы синтаксиса SQL, включая функции SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY и LIMIT.В разных диалектах SQL используется очень похожий синтаксис, за некоторыми исключениями.

В SQL порядок написания кода отличается от порядка выполнения. Таким образом, вам необходимо понимать правильную структуру запроса и порядок, в котором они должны быть написаны.

Порядок выполнения SQL

TL; DR: вашему запросу всегда будут нужны операторы SELECT и FROM (чтобы определить, какие столбцы вы хотите вернуть из какой таблицы) — остальные необязательны.

2. Пройдите онлайн-курс SQL

Вы можете научиться использовать SQL в производственной среде еще до обращения к базе данных.Лучший способ изучить SQL — это пройти практические курсы, которые знакомят вас с основными понятиями и кодом SQL. Я могу быть предвзятым, но курс DataCamp «Введение в SQL» представляет собой великолепный обзор — это первый курс в нашем треке навыков «Основы SQL». Учебное пособие по SQL от W3Schools, курс Learn SQL от Codecademy и Введение в SQL от Khan Academy также превосходны.

3. Начните практиковаться с реальными данными

Лучший способ освоить SQL — это попрактиковаться в собственной среде, поэтому вам потребуется установить базу данных.Если ваша компания уже использует базу данных, вы должны установить ее в своей системе по соответствующим каналам. Вам (или вашей компании) может быть удобнее работать с дублирующейся базой данных, которая сначала не связана с оперативными данными — и это нормально!

Вы также можете установить бесплатную базу данных, например PostgreSQL (PGadmin), SQLite или MySQL; или следуйте нашему пошаговому руководству по установке SQL Server.

Затем вам понадобятся данные, чтобы поиграть. Желательно, чтобы вы использовали реальные данные своей компании, чтобы начать изучать данные, которые для вас важны.Кроме того, вы можете загрузить общедоступный набор данных через Kaggle или freeCodeCamp Open Data.

4. Подготовьтесь к работе, требующей SQL

Сегодня так много ролей требуют знания SQL, и ежедневное программирование — лучший способ стать экспертом. Прежде чем приступить к подаче заявки на вакансию, вы можете заполнить пробелы в своем репертуаре SQL с помощью DataCamp’s DataCamp’s Data Analysis в оценке навыков SQL. Когда вы подаете заявку на вакансию, обязательно адаптируйте свое резюме к должности, чтобы выделиться. И если вы попадете на желанное собеседование, вы должны знать, как ответить на 13 основных вопросов собеседования по SQL.

Практика, практика, практика!

Изучение SQL похоже на изучение любого другого языка — требуется постоянная практика, чтобы оставаться в курсе и изучать новые вещи! Выделяйте время каждый день или хотя бы раз в неделю, чтобы практиковать свои навыки кодирования SQL. Продолжайте в том же духе, и вы станете суперзвездой SQL в кратчайшие сроки!

Начало работы с программированием на SQL

Изучение программирования SQL важно для нашей карьеры и может помочь увеличить наши доходы, но самое главное — это
будет лучшим вложением, которое вы сделаете для себя.Однако новички не знают точной отправной точки для
начать изучение языка SQL. Изучение SQL полностью зависит от ваших усилий и желания, а все остальное просто
Детали. Эта статья даст несколько советов о том, как изучать SQL, не вдаваясь в технические детали, чтобы вы
можете начать изучение SQL прямо сейчас.

Что такое SQL?

SQL — это сокращение от S tructured Q uery L anguage.SQL в его
простейшее определение, используется для управления, хранения и извлечения данных из систем реляционных баз данных, и это
произносится как «ess-que-el». В 1970 году Эдгар Ф. Кодд изобрел модель реляционной базы данных для систем баз данных, а затем доктор Дональд Чемберлин и его коллеги разработали структурированный английский язык запросов, являющийся предком
современные современные языки запросов к базам данных. SQL был стандартизирован Американским национальным институтом стандартов (ANSI) в
1986 г.Распространенные и популярные поставщики средств управления реляционными базами данных (Oracle, Microsoft SQL Server и т. Д.) По-прежнему
используя SQL, но некоторые из них разрабатывают свои расширенные и функциональные версии SQL. Например, T-SQL
(Transact-SQL) — это расширенная реализация ANSI SQL, которая используется для запросов и управления Microsoft SQL Server.

В следующих разделах статьи мы особенно поговорим о том, как изучать T-SQL.

Первый шаг к программированию на SQL

Прежде всего, вам нужна высокая мотивация для изучения SQL, потому что вы можете не изучить некоторые темы в этом
путешествие, но это не имеет значения, и вы никогда не забудете, что все гуру SQL проходят одни и те же пути и испытывают тонны
неудачников в своих приключениях по изучению SQL.Изучение SQL может помочь нам найти работу или продвинуться по карьерной лестнице.
лестница быстрее. Вам нужно потратить время и приложить усилия для изучения SQL, например, если вы тратите много времени на
Телевидение, вы можете избавиться от этой привычки и использовать это время для изучения SQL.

С чего начать изучение программирования SQL?

Лучший способ начать изучать SQL — это практиковаться самостоятельно. Поэтому установка бесплатной версии базы данных
обеспечивает среду, в которой вы можете много практиковаться.SQL
Экспресс-выпуск — это бесплатная версия SQL Server, поэтому вы можете установить эту версию и начать
практиковаться с ним. Наряду с этим вам может потребоваться графический пользовательский интерфейс, чтобы вы могли быстрее прогрессировать в
изучение SQL. Следующие инструменты являются наиболее популярными для улучшения наших навыков в SQL.

Какая лучшая стратегия изучения программирования SQL?

На мой взгляд, для изучения SQL не требуются какие-либо алгоритмы или знания программирования, нужно только понимание
Понятие реляционной базы данных поможет понять логику SQL-запроса.По возможности вы можете приступить к изучению SQL
с простыми запросами. Например, вы можете попробовать написать очень простой оператор выбора и попробовать его выполнить. А
Оператор select используется для извлечения данных из данных таблицы, и это программа SQL «Hello World». Как
На втором этапе вам нужен правильный и базовый ресурс, который поможет нам в изучении SQL. Некоторые авторы сайтов пишут
невероятно простая серия статей, в которых шаг за шагом рассказываются все основные понятия о программировании SQL, и они
совершенно бесплатно.Серия статей по изучению SQL от соавтора
Эмиль Дркусич — один из лучших, и вы можете начать свое путешествие с этой серии. В то время как
Читая статьи, не забудьте самостоятельно попрактиковаться в приведенных примерах в статьях.

Второй способ: вы можете пройти онлайн-курсы, если не любите читать. На этом этапе вы можете выбрать Udemy или
Coursera, но вы должны учитывать, что уровень курса вам подходит и включает в себя достаточно примеров. Как мы уже указывали
практика — жизненно важная часть обучения SQL.

Другой альтернативный метод — это купить книгу по программированию SQL. Однако все эти методы не будут работать, если вы
не пишите вопросы к себе.

После того, как вы начнете изучать SQL, у вас наверняка возникнут некоторые вопросы. Stackoverflow — это крупнейшее сообщество программистов, и вы можете
найти массу хорошо объясненных ответов на вопросы.

Сколько времени нужно, чтобы изучить программирование SQL?

Это время можно изменить в соответствии с вашими учебными усилиями, но средний учащийся может завершить изучение базового
синтаксис запроса SQL через две-три недели.

Заключение

В этой статье вы узнали несколько советов по программированию SQL для начинающих. Изучение SQL — это не ракетостроение и
каждый может выучить SQL, если у вас есть небольшой интерес к компьютерному программированию. Вот краткие советы, мы
узнал в этой статье:

  • Не торопитесь и желайте выучить SQL
  • Установите бесплатную версию базы данных и потренируйтесь с ней самостоятельно
  • Начните с основных запросов
  • Прочтите статьи, посмотрите онлайн-курсы или купите книгу
  • Попробуйте писать запросы самостоятельно
  • Не стесняйтесь задавать вопросы о платформах SQL

Эсат Эркеч — специалист по SQL Server, который начал свою карьеру более 8 лет назад в качестве разработчика программного обеспечения.Он является сертифицированным экспертом по решениям Microsoft SQL Server.

Большую часть своей карьеры он посвятил администрированию и разработке баз данных SQL Server. В настоящее время он интересуется администрированием баз данных и бизнес-аналитикой. Вы можете найти его в LinkedIn.

Посмотреть все сообщения от Esat Erkec

Последние сообщения от Esat Erkec (посмотреть все)

Лучший способ изучить SQL

Chris Castiglione Подписаться
Учитель в один месяц.Факультет Колумбийского университета, где я преподаю цифровую грамотность. Я пишу о программировании, Интернете и социальном влиянии.

2 мин чтения

Если вы хотите продвинуться по карьерной лестнице в качестве разработчика баз данных, администратора данных или аналитика данных, навыки языка структурированных запросов (SQL) являются обязательными.

Знание SQL — очень востребованный навык, однако его невозможно освоить за пару дней. Итак, вот лучший способ изучить SQL и сделать карьеру в области управления базами данных.

SQL — это язык программирования, который должен изучить каждый человек на планете, не только для технических ботаников. Почему? SQL — простой, легко усваиваемый язык. Он используется для поиска в больших объемах данных. Думайте о SQL как о поиске в базе данных Google. Вы можете использовать SQL для поиска в данных вашей компании и проведения аналитических сравнений, поиска закономерностей в наборах данных или для просмотра и обновления базы данных вашего личного веб-сайта.Это супер мощный инструмент, и если вы еще не изучили его, значит, вы попали в нужное место, потому что в этом руководстве по SQL я покажу вам лучший (и самый быстрый) способ выучить SQL.

Что такое SQL?

SQL — это язык программирования, который используется для управления и создания баз данных. Чтобы понять SQL, вам сначала нужно понять концепцию реляционных баз данных. Реляционные базы данных состоят из набора таблиц, содержащих строки и столбцы данных. Каждый столбец в таблице представляет категорию данных, например имя , Street или Phone , и каждая строка содержит значение данных для пересекающегося столбца.

Ниже приведен пример таблицы базы данных, которую можно запросить с помощью SQL:

Некоторые возможности и функции SQL включают: изменение таблиц и индексов в базе данных, добавление, обновление и удаление строк данных, получение сведений из базы данных для транзакций и аналитики, создание таблиц и создание новых баз данных.

Очень важно понять, что SQL никуда не денется. SQL используется с 1970-х годов, будучи простым в освоении языком, который поможет вам изучить другие более сложные языки программирования, включая Python и JavaScript.

Что означает SQL?

Язык структурированных запросов.

Как начать изучать SQL?

Самое замечательное в SQL заключается в том, что он не требует предварительного опыта разработки программного обеспечения, поэтому это отличный язык программирования для изучения, если вы начинаете программировать. Однако, имея так много ресурсов для изучения SQL, как начать его изучать?

1. Импортировать некоторые данные

Как и все в жизни, важно начать и понимать основы.Начните с установки базы данных MySQL или SQLite. Оттуда вам нужно будет загрузить некоторые данные в базу данных для игры: Загрузите этот пример файла .sql для «пользователей». Перейдите в свою базу данных и ИМПОРТИРУЙТЕ этот файл .sql. Теперь у вас есть данные, с которыми можно поиграть!

2. Изучите основные запросы и команды SQL

Для того, чтобы эффективно выучить SQL, вам сначала придется много читать, что потребует практики SQL-запросов и команд. Ключ в том, чтобы сначала сосредоточиться на изучении простых запросов.

Попробуйте выполнить простую команду вроде этой:

 ВЫБРАТЬ * ИЗ пользователей 

Оттуда «Google» SQL-запросы и отработка базовых функций, таких как SELECT, UPDATE, INSERT и DELETE.

3. Продолжить изучение SQL с помощью онлайн-курсов

Отличный способ начать — изучить бесплатные качественные ресурсы SQL, доступные в Интернете. Начните с этих отличных курсов:

Еще один способ хорошо начать — следовать интерактивным учебным курсам с забавными упражнениями, например, из SQLBolt и SQL Teaching.

Эти сайты предоставляют множество ресурсов для постепенного наращивания ваших знаний по SQL.

Последние мысли об изучении SQL

Путь к овладению SQL полон испытаний и приключений. Тем не менее, есть несколько вещей, которые помогут вам понять, во что вы будете входить, особенно следующее:

Хотя я обычно не люблю сайт W3Schools, я могу порекомендовать их учебник по SQL, потому что он дает вам возможность попрактиковаться в написании и выполнении SQL-запросов в браузере.Попробуйте!

Чтобы узнать, как принимаются бизнес-решения и что движет миром, взгляните на данные. Данные приводят к доказательствам, которые приводят к пониманию, которое помогает улучшить бизнес-результаты. Понимание SQL — ключевой аспект сегодняшнего мира, ориентированного на данные, поэтому важно быть его частью.

Почему вам нужно изучать SQL, если вы хотите работать с данными (обновление 2021 года!)

Зачем нужно изучать SQL?

1.SQL

используется везде .

2.

пользуется высоким спросом , потому что его используют очень многие компании.

3. SQL по-прежнему

самым популярным языком для работы с данными в 2021 году.

Обновление COVID-19: актуален ли этот совет, связанный с карьерой?

Да! Хотя пандемия COVID-19 резко увеличила количество специалистов по обработке данных, работающих из дома, это не заставило компании изменить способ хранения своих данных, который в основном использует системы баз данных на основе SQL.

SQL устарел. Я сказал это.

Впервые я услышал о SQL в 1997 году. Я учился в старшей школе, и в рамках класса вычислительной техники мы работали с базами данных в Microsoft Access. Мы использовали устаревшие компьютеры, и занятия были скучными. Уже тогда казалось, что SQL — это древний язык.

SQL восходит к 1970 году, когда Эдгар Кодд, ученый-компьютерщик, работающий в IBM, написал статью, описывающую новую систему для организации данных в базах данных.К концу десятилетия было построено несколько прототипов системы Кодда, и родился язык запросов — язык структурированных запросов (SQL) — для взаимодействия с этими базами данных.

С тех пор он получил широкое распространение. Изучение SQL — которое, кстати, можно произносить как «продолжение» или «S.Q.L.» — было обрядом перехода для программистов, которым нужно работать с базами данных на протяжении десятилетий.

Но зачем тому, кто хочет устроиться на работу в области данных, тратить время на изучение этого «древнего» языка в 2021 году?

Почему бы не потратить все свое время на освоение Python / R или не сосредоточиться на «более привлекательных» навыках работы с данными, таких как Deep Learning, Scala и Spark?

Хотя знание основ более универсального языка, такого как Python или R, имеет решающее значение, игнорирование SQL значительно затруднит получение работы с данными .Вот три основные причины, почему:

1. SQL повсюду

Почти все крупнейшие технологические компании используют SQL. Uber, Netflix, Airbnb — список можно продолжить. Даже в таких компаниях, как Facebook, Google и Amazon, которые создали свои собственные высокопроизводительные системы баз данных, группы обработки данных используют SQL для запроса данных и выполнения анализа.

Изображение: StackShare.io

И это не только технологические компании: большие и маленькие компании используют SQL. Например, быстрый поиск работы в LinkedIn покажет вам, что больше компаний ищут навыки SQL, чем навыки Python или R.SQL может быть старым, но он повсеместен.

Data Scientist и бывший студент Dataquest Викнеш получил свою первую работу в качестве аналитика данных. Он быстро обнаружил, что ежедневно использует SQL: «SQL настолько распространен, что пронизывает все здесь. Это похоже на то, как синтаксис SQL сохраняется во времени и пространстве. Все использует SQL или производные от SQL ».

2. SQL пользуется спросом

Если вы хотите получить работу в области данных, ваше внимание должно быть сосредоточено на навыках, которые нужны работодателям.

Чтобы продемонстрировать важность SQL именно в рабочих местах, связанных с данными, в начале 2021 года я проанализировал более 32 000 вакансий, рекламируемых на Indeed, и проанализировал ключевые навыки, упомянутые в объявлениях о вакансиях с «данными» в заголовке.

SQL — это наиболее востребованный технический навык для работы с данными. (Данные: Indeed.com, 29.01.2021)

Как мы видим, SQL — это самый востребованный навык среди всех вакансий в данных, который встречается в 42,7% всех объявлений о вакансиях.

Интересно, что доля заданий с данными, содержащих SQL, на самом деле, кажется, увеличивается! Когда я проводил такой же анализ в 2017 году, SQL также был самым востребованным навыком, но он был указан в 35,7% рекламных объявлений.

Если вы ищете свою первую работу в области данных, оказывается, что знание SQL даже на больше, чем на .

Большинство должностей начального уровня в области данных — это роли аналитиков данных, поэтому я взглянул на объявления о вакансиях с надписью «аналитик данных» в названии, и эти цифры еще более убедительны:

SQL — это, пожалуй, самый важный требовать навыков для ролей аналитика данных. (Данные: Indeed.com, 29.01.2021)

Для ролей аналитика данных SQL снова является наиболее востребованным навыком, составляющим 57,4% всех должностей аналитика данных. SQL появляется в 1,5 раза больше объявлений о вакансиях «аналитик данных», чем Python, и почти в 2 раза.В 5 раз больше объявлений о вакансиях, чем R.

Нет никаких сомнений в том, что если вы ищете роль аналитика данных, изучение SQL должно быть в верхней части вашего списка дел.

На самом деле , даже если вас интересуют более продвинутые роли, навыки SQL имеют решающее значение .

Я провел такой же анализ в объявлениях о вакансиях «Data Scientist» и «Data Engineer», и хотя SQL не является основным навыком для любой из этих должностей, он все еще фигурирует в 58,2% объявлений о вакансиях в Data Science и 56.4% объявлений о вакансиях инженера по обработке данных.

SQL входит более чем в половину всех рабочих ролей DS (слева) и DE (справа) (данные: Indeed.com, 29.01.2021)

Это означает, что даже если вы Python уже освоив, вы пропустите 3 из 5 вакансий в области науки о данных и инженера данных, если у вас тоже нет навыков SQL в своем резюме.

Короче говоря: да, вам нужно изучить SQL, для любая роль в индустрии науки о данных. (Вы делаете , а не , но вам нужна сертификация SQL!)

Это не только повысит вашу квалификацию для этой работы, но и выделит вас среди других кандидатов, которые сосредоточились только на «сексуальных» вещах, таких как машинное обучение на Python.

3. SQL — это

, по-прежнему — лучший язык для работы с данными.

SQL более популярен среди специалистов по обработке данных и инженеров по данным, чем даже Python или R. Фактически, это один из наиболее часто используемых языков во всей технологической индустрии!

На приведенной ниже диаграмме «наиболее часто используемые» технологии из опроса разработчиков StackOverflow 2020 года мы видим, что SQL затмевает даже Python с точки зрения популярности. Фактически, это третий по популярности язык среди всех разработчиков:

Источник: StackOverflow 2020 Developer Survey

Но нас больше интересуют вакансии в области науки о данных, поэтому давайте фильтруем вещи. немного дальше вниз.Если мы углубимся в необработанные данные опроса 2020 года, мы обнаружим, что SQL еще более важен и широко используется в контексте работы с данными.

В полном наборе данных, который здесь опубликовал StackOverflow, мы видим, что среди разработчиков, работающих с данными (включая специалистов по анализу данных, аналитиков данных, администраторов баз данных, инженеров данных и т. Д.), более 70% используют SQL — больше, чем на любом другом языке.

Источник данных: StackOverflow 2020 Survey

И если мы отфильтруем еще дальше, до всего специалистов по обработке данных и аналитиков, мы увидим, что SQL — , по-прежнему самая популярная технология.65% специалистов по обработке данных и аналитиков данных заявили, что они использовали SQL, по сравнению с 64% для Python и 28% для R.

Источник данных: StackOverflow 2020 Survey

Другими словами: SQL является наиболее часто используемым языком в наука о данных, согласно данным более 10 000 профессионалов в области данных, которые ответили на опрос StackOverflow 2020 года.

Несмотря на ажиотаж вокруг NOSQL, Hadoop и других технологий, SQL остается самым популярным языком для работы с данными и одним из самых популярных языков для разработчиков всех мастей.

Итак, как лучше всего изучать SQL?

Теперь, когда мы почему должны изучать SQL, возникает очевидный вопрос: как?

В Интернете есть буквально тысячи курсов по SQL, но большинство из них не подготовят вас к использованию SQL в реальном мире. Лучший способ проиллюстрировать это — посмотреть на запросы, которые вас учат писать:

Запросы, приведенные выше, демонстрируют сложность SQL, преподаваемого в конце курсов SQL на трех наиболее популярных сайтах онлайн-обучения.Проблема в том, что реальный SQL так не выглядит. Реальный SQL выглядит так:

Когда вы отвечаете на бизнес-вопросы с данными, вы часто пишете SQL-запросы, которые должны объединять данные из множества таблиц, превращая их в окончательную форму.

Конечным результатом является то, что студенты оказываются неподготовленными к получению желаемой работы, как и в этом недавнем сообщении на форуме по науке о данных:

Что мы делаем с этим

Здесь, в Dataquest, мы считаем, что компетенция SQL это один из ключевых навыков для любого, кто хочет получить работу в области данных.

Мы не предлагаем вам изучать SQL вместо Python и / или R, а вместо этого тщательно выучите SQL как второй язык, чтобы научиться писать запросы на высоком уровне.

Мы понимаем, что изучение SQL невероятно важно для науки о данных, и поэтому предлагаем ряд интерактивных курсов по SQL. В наших разделах Data Analyst и Data Scientist:

Наш путь Data Engineering также включает несколько уникальных курсов:

Мы также собрали загружаемую шпаргалку по SQL в качестве полезного справочника по основам SQL.

Наши интерактивные курсы написаны с целью вооружить наших учеников необходимыми навыками на нужном им уровне. Вы не будете тратить время на просмотр видео — вместо этого вы напишете свои первые запросы за считанные минуты и будете на пути к овладению самым важным навыком работы с данными.

Хотя мы начинаем с нуля, наши курсы выходят за рамки основ, поэтому вы можете стать мастером SQL. В качестве примера приведенное выше «реальное» изображение SQL взято из нашего промежуточного курса SQL.

Вы можете зарегистрироваться и пройти первую миссию в каждом курсе бесплатно, и мы рекомендуем вам попробовать их и сообщить нам, что вы думаете.

Изучайте SQL правильно!

  • Написание реальных запросов
  • В браузере
  • По расписанию

Зачем пассивно смотреть видеолекции, если можно учиться на практике?

Мы любим SQL!

Надеюсь, я убедил вас, что владение SQL является ключом к началу вашей карьеры в области данных.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.