بهترین روش های SQL برای مبتدیان: کار با چند جدول داده

SQL یک زبان قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و دستکاری بزرگ است مجموعه داده ها، آن را به یک مهارت ضروری برای تحلیلگران داده و دانشمندان داده تبدیل می کند. اگرچه ابزارهایی مانند PySpark قابلیت های پردازش موازی را در محیط هایی مانند Databricks ارائه می دهند، SQL به دلیل بهینه سازی عملکرد و سادگی آن بسیار موثر است.

این مقاله به این موضوع می‌پردازد که چرا SQL برای کار با مجموعه داده‌های بزرگ در پایگاه‌های داده SQL ترجیح داده می‌شود و بهترین روش‌ها را برای مدیریت چندین جدول، به‌ویژه هنگام انجام اتصال‌ها و بررسی‌های کیفیت داده ارائه می‌دهد.

اگر با SQL برای تجزیه و تحلیل داده ها مبتدی هستید، این مقاله بسیار آموزنده خواهد بود.

استفاده از SQL برای تجزیه و تحلیل داده ها در پایگاه های داده مبتنی بر SQL، مانند کاتالوگ Databricks، دارای چندین مزیت است:

زبان اعلامی و بهینه سازی ها: SQL یک زبان اعلانی است که به کاربران این امکان را می دهد تا مشخص کنند چه داده هایی را می خواهند به جای اینکه چگونه آن ها را بازیابی کنند. موتورهای SQL اجرای پرس و جو را بهینه می کنند، که برای مدیریت کارآمد مجموعه داده های بزرگ بدون نیاز به بهینه سازی کد گسترده مفید است. سادگی و خوانایی: پرس و جوهای SQL، به ویژه برای عملیات رایج مانند اتصال، تجمع و فیلتر، مختصر و اغلب خواناتر از کد PySpark معادل هستند. قابلیت‌های Pushdown: Databricks SQL و Spark SQL به عملیات‌ها اجازه می‌دهند تا به سمت پایین به … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی