أهمية استخدام SQL في علم البيانات

من أجل إجراء تحليلات البيانات مع البيانات المخزنة في قواعد البيانات العلائقية مثل: (Oracle) و(Microsoft SQL) و(MySQL) تكون هناك حاجة إلى (SQL)، وتُعد (SQL) ضرورية أيضًا لإجراء اندفاعات البيانات وإعدادها ولذلك عند التعامل مع أدوات البيانات الضخمة المختلفة وسوف تستخدم (SQL).

ما هي لغة البرمجة SQL

لغة (SQL): هي لغة الاستعلام الهيكلية وهي لغة استعلام تهدف إلى إدارة قواعد البيانات المترابطة، وضم الجداول معًا وتصفية النتائج بعبارات (WHERE) وعبارات (ORDER BY)، وهي لغة تعريفية ممّا يعني أنّها تتعلق أكثر بما تريد القيام به من كيفية القيام بذلك.

تسمح لك (SQL) بالوصول إلى قاعدة البيانات والتفاعل معها مباشرة دون الحاجة إلى استخدام لغة برمجة أخرى، وهذا يعني أنّه يمكنك تشغيل استعلامات معقدة دون كتابة التعليمات البرمجية بلغة البرمجة المعتمدة لديك، وبدلاً من ذلك يمكنك استخدام بناء جملة (SQL) والحصول على ما تريد من قاعدة البيانات، كما أنّه مقنع لهذا السبب وحده ولكن هناك أسباب أخرى تجعل (SQL) مهمة لعلماء البيانات، وهي أنها مهارة يدوية ويمكن أن تساعدك في العديد من المشاريع.

ملاحظة:“SQL” هي اختصار لـ “Structured Query Language”.

ما هي أهمية SQL في علوم البيانات

• علم البيانات هو دراسة وتحليل البيانات، ومن أجل تحليل البيانات هناك حاجة إلى استخراجها من قاعدة البيانات، وهذا هو المكان الذي يأتي فيه دور (SQL)، حيث تُعد إدارة قواعد البيانات المرتبطة جزءًا مهمًا من علوم البيانات.

• في حين أنّ العديد من الصناعات الحديثة وجهت إدارة منتجاتها باستخدام (NoSQL)، تظل (SQL) الخيار المثالي للعديد من (CRM) وأدوات ذكاء الأعمال والعمليات المكتبية.

• تم تصميم العديد من منصات قواعد البيانات على غرار (SQL)، وهذا لأنّه أصبح معيارًا للعديد من أنظمة قواعد البيانات، حيث في الواقع تستفيد أنظمة البيانات الضخمة الحديثة مثل: (Hadoop) و(Spark) من (SQL)؛ للحفاظ على أنظمة قواعد البيانات المرتبطة ومعالجة البيانات المنظمة، وبينما يوفر (Hadoop) ميزات لمجموعة (SQL)، يوفر (Impala) و(Apache Drill) إمكانات استعلام تفاعلية.

• يستخدم (Apache Spark) نظام (SQL) القوي في الذاكرة لتسريع معالجة الاستعلامات.

ما هي مهارات SQL المطلوبة لعلوم البيانات

1. معرفة نموذج قاعدة البيانات المترابطة

نظام نموذج قاعدة البيانات المترابطة (RDBMS): هو المفهوم الأساسي والأهم بالنسبة لعالم البيانات الطموح، ومن أجل تخزين البيانات المنظمة يجب أن تعرف (RDBMS) بعمق، كما يمكن بعد ذلك الوصول إلى البيانات واستردادها ومعالجتها من خلال (SQL)، ونظام (RDBMS) هو معيار لكل منصة بيانات وحتى منصات البيانات الضخمة المتقدمة تتكون من قسم (RDBMS) لمعالجة المعلومات المنظمة.

ملاحظة:“RDBMS” هي اختصار لـ “Relational Database Model”.

2. معرفة أوامر SQL

• لغة استعلام البيانات.

• لغة معالجة البيانات.

• لغة تعريف البيانات.

• لغة التحكم في البيانات.

3. قيمة Null

يتم استخدام (Null) لتمثيل قيمة مفقودة، والحقل الذي يتضمن على قيمة خالية فارغ في جدول ومع ذلك تختلف القيمة الخالية عن القيمة الصفرية أو الحقل الذي يحتوي على مسافات فارغة.

4. جداول البحث

بمساعدة جداول البحث الخاصة يمكن لمحرك بحث قاعدة البيانات تحديد موقع القيم في صف بسهولة، وباستعمال فهرسة (SQL) ويمكن تحميل البيانات بسرعة في قاعدة البيانات.

5. جداول الارتباط

جداول الارتباط هي أهم مفاهيم قواعد البيانات المترابطة التي يجب أن يعرفها عالم البيانات، وهناك نوعان من الارتباط وهما: الانضمام الداخلي والرابط الخارجي، ثم يتم تقسيمها بعد ذلك إلى داخلي ويسار ويمين وكامل.

6. المفتاح الأساسي والخارجي

يمثل المفتاح الأساسي قيمًا فريدة في قاعدة البيانات، وبمساعدة المفتاح الأساسي يمكن تمييز كل سطر وسجل من قاعدة البيانات، ومن ناحية أخرى يتم استخدام المفتاح الخارجي لربط جدولين معًا.

7. الاستعلام الفرعي SubQuery

الاستعلام الفرعي هو البحث المتداخل المضمن في بحث آخر، وهناك أربعة استعلامات فرعية مطلوبة في (SQL – SELECT) و(INSERT) و(UPDATE) و(DELETE)، وسيرجع المعلومات إلى الاستعلام الأساسي.

8. إنشاء الجداول

يستخدم (Data Science) الجداول العلائقية المنظمة وبالتالي من الضروري معرفة كيفية إنشاء الجداول في (SQL).

أسباب تفضيل SQL في علم البيانات

1. SQL قوية

(SQL) هي لغة قوية، حيث يمكن اعتمادها لنقل البيانات وتكوين جداول جديدة وإدراج البيانات في الجداول واسترداد نتائج البحث كما يشبه بناء جملة (SQL) لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) ممّا يسهل على المطورين المألوفين بـ (SQL) تعلم (Python).

تسمح لك (SQL) بالاستفسار عن قاعدة البيانات وإرجاع النتائج بتنسيق يمكن قراءته بسهولة حتى لا تضطر إلى المرور عبر كل صف يدويًا أو استخدام أدوات أخرى مثل: البرامج النصية لـ (Excel) أو (R)، مباشرةً على خادم قاعدة البيانات للحصول على المعلومات المطلوبة، وإنّها أداة فعالة تسمح لك بالحصول على الإجابات التي تحتاجها بسرعة دون الحاجة إلى قضاء ساعات لا حصر لها من وقتك في تجربة خوارزميات مختلفة وكتابة التعليمات البرمجية.

2. SQL مألوفة

من السهل أن تنسى مدى أهمية (SQL) عند العمل باستخدام أدوات علم البيانات مثل: (Python) و(R) و(Spark)، وأنّ (SQL) هي لغة أساسية للعمل مع قواعد البيانات، و(SQL) هي لغة قياسية للتفاعل مع قواعد البيانات وهذا يعني أنّه إذا كنت تعرف كيفية كتابة البحث في (SQL)، فيمكن استخدام نفس المهارات في أي تطبيق أو أداة قاعدة بيانات وليس فقط المكتوبة بلغة (Python) أو (R).

علاوةً على ذلك نظراً لأنّ (SQL) تم تصميمه بشكل صريح لتخزين البيانات في جداول مترابطة فليس من المستغرب أن تستخدمه العديد من اللغات المختلفة كطريقة افتراضية للتفاعل مع تلك الجداول.

3. SQL قابلة للمشاركة

إنّها لغة يمكن استخدامها لمشاركة البيانات، ويحتاج علماء البيانات إلى فهم هذه اللغة لأنّها تسمح لهم بالعمل مع أشخاص آخرين في مؤسستهم لديهم مهارات مختلفة ولكنهم يحتاجون إلى الوصول إلى نفس المعلومات، وهذا يعني أنّك إذا كنت تعمل في مشروع مع فريق هندسي وتحتاج إلى تزويدهم ببعض البيانات، فإنّ (SQL) هي طريقة جيدة للقيام بذلك لأنّها ستتيح لهم الوصول والمرونة.

4. SQL مشتركة

(SQL) هي لغة يستخدمها علماء البيانات والمحللون ومستخدمو الأعمال للبحث عن البيانات، وإنّها اللغة الأكثر شيوعًا للاستعلام عن مستودعات البيانات ومجموعات البيانات، وعلى الرغم من أنّ (SQL) ليست الطريقة الوحيدة للوصول إلى (Hadoop) إلّا أنّها غالبًا ما تستخدم لهذا الغرض.

تدعم جميع الأدوات الأساسية المستخدمة لتحليل البيانات وعلى سبيل المثال (Tableau) الاستفسار عن قواعد البيانات المترابطة باستخدام بناء جملة (SQL)، ونظراً لأنّ (SQL) هي اللغة التي تستخدمها مستودعات البيانات ومحترفو ذكاء الأعمال فهي اختيار ممتاز إذا كنت ترغب في مشاركة البيانات معهم.

(SQL) هي أيضًا اللغة التي يستخدمها علماء البيانات في أغلب الأحيان، حيث إذا كنت تعمل مع فريق من علماء البيانات فقد يكون من المفيد مشاركة نفس بنية الاستفسار، كما سيسهل ذلك على أعضاء فريقك فهم ما يفعله بعضهم البعض والتواصل بشأن المشاريع.

5. استخدام SQL لاستكشاف بياناتك

يُعد (SQL) ملائمًا لأنه يُستخدم في العديد من مهام علوم البيانات، كما يمكن استخدام (SQL) لاستكشاف بياناتك وفهمها بشكل أفضل وتنظيف بياناتك وإعداد البيانات للتحليل، وبناء نماذج فوق مجموعة البيانات المنظَّمة والمُعدَّة وتصور نتائجك وإعداد تقرير عنها.

الكثير من اللغات الأخرى لها نفس القدر من الأهمية في حد ذاتها ولكن ليس لديها نطاق واسع من الاستخدامات التي تنطبق عبر مراحل مختلفة من المشروع، وهذا ما يجعل (SQL) قيمة للغاية وإنّها ليست مجرد أداة لعلماء البيانات ويستخدمه أيضًا مهندسو البرمجيات ومحللو الأعمال.

يحتاج عالم البيانات إلى (SQL) من أجل التعامل مع البيانات المنظمة، ويتم تخزين هذه البيانات المنظمة في قواعد البيانات المترابطة، لذلك من أجل الاستعلام عن قواعد البيانات هذه يجب أن يكون لدى عالم البيانات معرفة جيدة بـ (SQL).