Owlstown Lite

dr inż. Michał Malinowski

bazy grafowe, sztuczna inteligencja, cyberbezpieczeństwo
Go to full site
Home
Publikacje
Referaty
Ludum
Dydaktyka
CV
Kursy
Gry planszowe - storytelling
Wiedza
Indeks
Raporty
Paczka
Diagramy
🔍

SQL – Język zapytań

Fundament Pracy z Bazami Danych

December 01, 2024
[Picture]
SQL - DQL (SELECT)
SQL, czyli Structured Query Language, to język zapytań używany do zarządzania danymi w relacyjnych bazach danych. Pozwala na tworzenie, odczytywanie, modyfikowanie oraz usuwanie danych w tabelach, a także na projektowanie struktury tych tabel. Jego prostota i efektywność sprawiają, że jest powszechnie stosowany w systemach zarządzania bazami danych na całym świecie.

Główne zastosowania SQL

SQL jest narzędziem, które znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach informatyki i analizy danych. Najczęściej wykorzystywany jest do:
  • Tworzenia i definiowania struktur baz danych, takich jak tabele, widoki czy procedury składowane.
  • Wprowadzania i aktualizacji danych w bazach.
  • Wyszukiwania informacji według określonych kryteriów.
  • Kontrolowania dostępu do danych poprzez definiowanie uprawnień użytkowników.
  • Analizy danych poprzez agregacje, sortowanie i filtrowanie.

Struktura języka SQL

SQL składa się z różnych podjęzyków, które odpowiadają za konkretne aspekty pracy z bazami danych:
  1. DDL (Data Definition Language) – służy do tworzenia i modyfikowania struktury bazy danych, w tym tabel i widoków.
  2. DML (Data Manipulation Language) – odpowiada za wprowadzanie i manipulowanie danymi w tabelach.
  3. DQL (Data Query Language) – koncentruje się na odczycie danych, głównie za pomocą instrukcji zapytań.
  4. DCL (Data Control Language) – pozwala zarządzać uprawnieniami użytkowników do danych.
  5. TCL (Transaction Control Language) - służy do zarządzania transakcjami w bazach danych, zapewniając spójność danych. Transakcje to grupy operacji, które muszą być wykonane w całości lub wcale.

Najważniejsze funkcje SQL

SQL jest wszechstronny, a jego najważniejsze funkcje obejmują:
  • Tworzenie tabel i struktur bazy danych – umożliwia zaplanowanie, jak dane będą przechowywane.
  • Przeszukiwanie danych – pozwala na szybkie i precyzyjne znajdowanie informacji w dużych zbiorach danych.
  • Agregacja danych – umożliwia wykonywanie operacji, takich jak liczenie, sumowanie czy obliczanie średnich.
  • Łączenie danych z wielu źródeł – ułatwia analizę danych znajdujących się w różnych tabelach.
  • Zarządzanie użytkownikami – pozwala na definiowanie uprawnień do pracy z bazą danych.

Zalety SQL

SQL zyskał ogromną popularność dzięki swoim zaletom, takim jak:
  • Łatwość nauki – prosty składniowo język, który szybko można opanować.
  • Wszechstronność – używany w wielu systemach zarządzania bazami danych, od prostych narzędzi open-source po zaawansowane rozwiązania korporacyjne.
  • Szerokie możliwości – pozwala na zaawansowaną analizę i zarządzanie danymi w relacyjnych bazach danych.
  • Standaryzacja – SQL jest międzynarodowym standardem w pracy z bazami danych.

Ograniczenia SQL

Choć SQL ma wiele zalet, posiada również pewne ograniczenia:
  • Brak wsparcia dla nieliniowych struktur danych – SQL najlepiej sprawdza się w relacyjnych bazach danych, ale nie jest optymalny dla danych w formie grafów czy dokumentów.
  • Zależność od optymalizacji – w przypadku bardzo dużych zbiorów danych nieoptymalne zapytania mogą znacząco obniżyć wydajność.
  • Złożoność zaawansowanych operacji – bardziej skomplikowane analizy wymagają zaawansowanej znajomości SQL i jego rozszerzeń. 

Wykorzystanie SQL w kontekście sztucznej inteligencji

SQL odgrywa istotną rolę w projektach związanych ze sztuczną inteligencją (AI). Jego zastosowanie w tym obszarze obejmuje różnorodne aspekty, wspierając efektywne zarządzanie danymi oraz ich analizę. Oto najważniejsze sposoby wykorzystania SQL w kontekście AI:
  • Przygotowanie danych do trenowania modeli AI
    Modele AI wymagają ogromnych ilości danych, które często są przechowywane w relacyjnych bazach danych. SQL umożliwia szybkie i precyzyjne filtrowanie, łączenie oraz agregowanie danych, przygotowując je do dalszego przetwarzania w narzędziach takich jak Python, R czy TensorFlow.
  • Eksploracja danych i wizualizacja
    SQL jest używany do eksploracyjnej analizy danych, pozwalając na identyfikację wzorców, zależności i wartości odstających. Takie informacje są kluczowe dla budowania i optymalizacji modeli AI.
  • Feature Engineering
    SQL wspiera proces tworzenia nowych cech (features) na podstawie istniejących danych. Dzięki zapytaniom można generować metadane, grupować dane w segmenty czasowe, czy też przekształcać dane w formę gotową do użycia przez algorytmy uczenia maszynowego.
  • Integracja z narzędziami analitycznymi
    SQL jest kompatybilny z wieloma platformami analitycznymi i narzędziami do modelowania AI. Umożliwia integrację z frameworkami, takimi jak Apache Spark, co przyspiesza przetwarzanie danych i ich analizę.
  • Zarządzanie danymi w czasie rzeczywistym
    W aplikacjach AI opartych na strumieniowym przetwarzaniu danych (np. systemach rekomendacji czy monitoringu sieci), SQL pomaga w tworzeniu zapytań, które efektywnie obsługują dane przychodzące w czasie rzeczywistym.
SQL to podstawowe narzędzie w pracy z bazami danych, niezależnie od branży czy wielkości organizacji. Jego wszechstronność i efektywność sprawiają, że pozostaje niezastąpiony w zarządzaniu danymi w cyfrowym świecie. 

Przykładowe zapytania SQL

# 1. Wybieranie danych z tabeli
# Pobranie listy wszystkich klientów, którzy mieszkają w Warszawie
SELECT imie, nazwisko, miasto
FROM klienci
WHERE miasto = 'Warszawa';

# 2. Łączenie tabel (JOIN)
# Połączenie tabel klienci i zamowienia, aby uzyskać listę zamówień z danymi klientów
SELECT klienci.imie, klienci.nazwisko, zamowienia.numer_zamowienia, zamowienia.kwota
FROM klienci
JOIN zamowienia ON klienci.id_klienta = zamowienia.id_klienta;

# 3. Agregacja danych
# Obliczenie średniej kwoty zamówień dla każdego klienta
SELECT klienci.imie, klienci.nazwisko, AVG(zamowienia.kwota) AS srednia_kwota
FROM klienci
JOIN zamowienia ON klienci.id_klienta = zamowienia.id_klienta
GROUP BY klienci.imie, klienci.nazwisko;

# 4. Filtrowanie danych z użyciem funkcji agregujących
# Pobranie klientów, którzy złożyli więcej niż 5 zamówień
SELECT klienci.imie, klienci.nazwisko, COUNT(zamowienia.id_zamowienia) AS liczba_zamowien
FROM klienci
JOIN zamowienia ON klienci.id_klienta = zamowienia.id_klienta
GROUP BY klienci.imie, klienci.nazwisko
HAVING COUNT(zamowienia.id_zamowienia) > 5;

# 5. Sortowanie wyników
# Pobranie listy wszystkich zamówień, posortowanej od największej do najmniejszej kwoty
SELECT numer_zamowienia, kwota
FROM zamowienia
ORDER BY kwota DESC;
[PDF]
#SQL #BazyDanych #StructuredQueryLanguage #RelacyjneBazyDanych
[Embed URL]