Structured Query Language (SQL) is an indispensable tool for data scientists. It provides the means to manage, manipulate, and analyze data stored in relational databases. Mastering SQL not only enhances efficiency in handling large datasets but also equips you to extract actionable insights. Here, we’ll discuss some of the best SQL statements to streamline common data science tasks, from data extraction to aggregation and transformation.
1. SELECT: Data Extraction Made Simple
The SELECT statement is foundational for querying data from a database. With its versatility, you can retrieve specific columns, apply filters, and sort results.
This statement allows you to filter data using the WHERE clause and arrange it with ORDER BY. For example, selecting sales data for a specific year can be achieved with this straightforward syntax.
2. GROUP BY and Aggregations: Summarizing Data
Data aggregation is central to many data science tasks. The GROUP BY clause, combined with aggregate functions like SUM, AVG, COUNT, MIN, and MAX, is essential for summarizing data.
This query can help compute metrics like average sales per region or the number of customers per category.
3. JOIN: Combining Data from Multiple Tables
Data often resides in multiple tables, necessitating joins. SQL provides various join types (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN) to merge datasets.
Using joins, you can connect tables to enrich your data, such as merging customer details with purchase histories.
4. CASE: Conditional Logic in Queries
The CASE statement introduces conditional logic, enabling the creation of new derived columns based on existing data.
This is particularly useful for creating classifications or labels directly in the query.
5. CTEs and Subqueries: Structuring Complex Queries
Common Table Expressions (CTEs) and subqueries simplify complex SQL tasks by breaking them into manageable parts.
Using a CTE:
CTEs improve readability and allow the reuse of intermediate results in the main query.
6. WINDOW Functions: Advanced Analytics
Window functions are powerful for performing calculations across rows related to the current row, such as rankings or running totals.
These are ideal for scenarios like identifying the top-performing products in each category.
7. INSERT, UPDATE, DELETE: Data Manipulation
For modifying data, INSERT, UPDATE, and DELETE statements are invaluable.
Insert new data:
Update existing records:
Delete unwanted rows:
These commands maintain database integrity and keep the dataset relevant for analysis.
8. UNION and UNION ALL: Combining Results
When working with multiple queries, UNION combines results into a single output, ensuring uniqueness, while UNION ALL includes duplicates.
This is helpful for consolidating data from different sources.
9. PIVOT and UNPIVOT: Reshaping Data
SQL allows for reshaping data with PIVOT and UNPIVOT, converting rows into columns or vice versa for easier analysis.
This approach is useful for creating summary tables for reporting.
10. EXPLAIN and Performance Optimization
Lastly, the EXPLAIN statement helps optimize query performance by revealing execution plans.
This ensures your queries are efficient and scalable for large datasets.
Conclusion
SQL’s robustness and versatility make it a cornerstone of data science workflows. By mastering these key statements, data scientists can efficiently manage data extraction, transformation, and analysis tasks. Whether handling large-scale databases or generating quick insights, SQL remains an invaluable ally in the data-driven world.
لمعظم مهام علوم البيانات SQL أفضل عبارات
SQL تعد لغة الاستعلامات المنظمة
أداة لا غنى عنها لعلماء البيانات
فهي توفر الوسائل اللازمة لإدارة البيانات المخزنة في قواعد البيانات العلائقية ومعالجتها وتحليلها، فإتقان لغة الاستعلامات المنظمة لا يعزز الكفاءة في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة فحسب بل يزودك أيضاً بأدوات لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ
SQL سنناقش هنا بعضاً من أفضل عبارات
لتبسيط مهام علوم البيانات الشائعة من استخراج البيانات إلى التجميع والتحويل
استخراج البيانات بطريقة مبسطة . 1 : SELECT
أساسية لاستعلام البيانات من قاعدة البيانات SELECT تعد عبارة
فبفضل تنوعها يمكنك استرداد أعمدة معينة وتطبيق عوامل التصفية وفرز النتائج
تتيح لك هذه العبارة تصفية البيانات
ORDER BY وترتيبها باستخدام WHERE باستخدام عبارة
فعلى سبيل المثال يمكن تحقيق تحديد بيانات المبيعات لسنة معينة باستخدام هذا النحو البسيط
2. والتجميعات : تلخيص البيانات GROUP BY
يعد تجميع البيانات أمراً أساسياً للعديد من مهام علوم البيانات
جنباً إلى جنب مع وظائف التجميع GROUP BY فمثلاً تعتبر جملة
SUM و AVG و COUNT و MIN و MAX :مثل
ضرورية لتلخيص البيانات
يمكن أن يساعد هذا الاستعلام في حساب مقاييس مثل متوسط المبيعات لكل منطقة أو عدد العملاء لكل فئة
3. دمج البيانات من جداول متعددة :JOIN
غالباً ما توجد البيانات في جداول متعددة مما يستلزم عمليات الضم
أنواعاً مختلفة من عمليات الضم SQL ويوفر
(INNER JOIN و LEFT JOIN و RIGHT JOIN و FULL OUTER JOIN)
لدمج مجموعات البيانات
باستخدام عمليات الضم يمكنك ربط الجداول لإثراء بياناتك مثل دمج تفاصيل العملاء مع سجلات الشراء
4. المنطق الشرطي في الاستعلامات :CASE
CASE يقدم بيان
منطقاً شرطياً مما يتيح إنشاء أعمدة مشتقة جديدة استناداً إلى البيانات الموجودة
هذا مفيد بشكل خاص لإنشاء التصنيفات أو العلامات مباشرة في الاستعلام
5. تعبيرات الجدول الشائعة والاستعلامات الفرعية: هيكلة الاستعلامات المعقدة
SQL تبسط تعبيرات الجدول الشائعة والاستعلامات الفرعية مهام
المعقدة من خلال تقسيمها إلى أجزاء يمكن إدارتها
:استخدام تعبيرات الجدول الشائعة
تعمل تعبيرات الجدول الشائعة على تحسين قابلية القراءة وتسمح بإعادة استخدام النتائج الوسيطة في الاستعلام الرئيسي
6. وظائف النافذة: التحليلات المتقدمة
تعتبر وظائف النافذة قوية لإجراء الحسابات عبر الصفوف المتعلقة بالصف الحالي مثل التصنيفات أو الإجماليات الجارية
هذه مثالية لسيناريوهات مثل تحديد المنتجات ذات الأداء الأعلى في كل فئة
7. الإدراج والتحديث والحذف: معالجة البيانات
لتعديل البيانات تعتبر عبارات الإدراج والتحديث والحذف لا تقدر بثمن
:إدراج بيانات جديدة
:تحديث السجلات الموجودة
:حذف الصفوف غير المرغوب فيها
تحافظ هذه الأوامر على سلامة قاعدة البيانات وتحافظ على أهمية مجموعة البيانات للتحليل
8. دمج النتائج :UNION ALL و UNION
النتائج UNION عند العمل مع استعلامات متعددة يجمع
في إخراج واحد مما يضمن التفرد
التكرارات UNION ALL بينما يتضمن
وهذا مفيد لدمج البيانات من مصادر مختلفة
9. إعادة تشكيل البيانات : UNPIVOT و PIVOT
UNPIVOTو PIVOT بإعادة تشكيل البيانات باستخدام SQL يسمح
وتحويل الصفوف إلى أعمدة أو العكس لتسهيل التحليل
هذا النهج مفيد لإنشاء جداول ملخصة لإعداد التقارير
10. وتحسين الأداء EXPLAIN
في تحسين أداء الاستعلام EXPLAIN تساعد عبارة
من خلال الكشف عن خطط التنفيذ
وهذا يضمن أن تكون استعلاماتك فعالة وقابلة للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة
ختــــاماً
وتنوعها تجعلها حجر الزاوية SQL إن قوة
في سير عمل علوم البيانات، فمن خلال إتقان هذه العبارات الرئيسية يمكن لعلماء البيانات إدارة مهام استخراج البيانات وتحويلها وتحليلها بكفاءة، وسواء كنت تتعامل مع قواعد بيانات واسعة النطاق
SQLأو تقوم بإنشاء رؤى سريعة فإن
تظل حليفاً لا يقدر بثمن في عالم مدفوع بالبيانات
Data World 