SQL для всех: зачем его учить?

SQL (Structured Query Language) – язык структурированных запросов, стандартизированный язык для извлечения, обновления, добавления и удаления данных. С его помощью управляют реляционными базами данных (наборами данных с определенными связями между ними), пишут запросы в БД (например, «найди e-mail клиентов с именем Михаил»).

C помощью языка SQL мы можем “общаться” с базами данных так же, как взаимодействуем человеческим языком с другими людьми.

Для чего пригодится SQL?

Возможность «общения» с БД не безгранична. Представьте, что обученной собаке дали команду, которую она не знает, или слишком сложную задачу. Так и базы данных, понимают узкий перечень запросов. Чаще всего, с помощью SQL решают следующие задачи.

Извлечение данных

Допустим, в вашей БД контакты 10 000 клиентов, и задача найти все контакты, которые добавлены в базу данных 25 февраля. С помощью SQL это получится сделать быстрее, чем вручную.

Изменение данных

Мы нашли контакты, добавленные 25 февраля, но оказалось, что произошел сбой и в выборку попали 5000 лишних пользователей. SQL поможет быстро исправить ошибки на огромном массиве данных. Но будьте осторожны! Внося изменения в базе размером 20 000 контактов, легко наделать еще больше ошибок.

Добавление данных

SQL помогает быстро добавлять в базу большие объемы информации. Например, вам потребовалось загрузить 20 000 контактов конкурентов для дальнейшего анализа. Делать это с помощью SQL быстрее и приятнее!

Почему именно SQL?

Популярный вопрос: зачем использовать SQL для аналитики, когда есть другие инструменты: Excel и Google-таблицы, Яндекс Метрика и Google Analytics, Tableau.

Слишком много информации

Приложения и сайты собирают терабайты данных о пользователе, а когда пользователей 50 000 или 500 000, то перечисленные инструменты могут не справиться (в том же Excel ограничено количество строк).

Проверяем слишком сложную гипотезу

Например, аналитику дали задачу получить данные, соответствующие сразу 10-20 условиям, и далеко не все сервисы подходят для такой задачи.

Быстрее

Чем больше и сложнее задача по сбору аналитики, тем больше времени занимает процесс настройки. К счастью, SQL справляется со всем этим гораздо быстрее!

Чувствительные данные

Некоторые данные не получится загрузить для корректного анализа в системе аналитики. Например, банковские транзакции (представьте, сколько их совершается ежедневно), работать с ними в Excel или Google Analytics будет проблематично.

Компании не используют конкретный инструмент

В одной компании используют Google Analytics, в другой — Яндекс Метрику, а SQL универсален и применим везде.

Валидация данных

Иногда отчеты в других системах аналитики выглядят подозрительно (например, сильная и неожиданная просадка посетителей сайта). С помощью SQL можно быстро проверить, все ли показатели учтены корректно, или же при формировании отчета произошел сбой.

Скорость, скорость, еще раз скорость

Продакт-менеджеру или маркетологу приходится оперативно добывать данные, чтобы проверить гипотезу. Самому написать 2-3 запроса гораздо быстрее, чем просить аналитика.

Работа с первичными данными

Взаимодействовать с необработанными данными полезно для понимания процессов компании. Работая только с готовыми отчетами, вы рискуете потерять информацию, которая хранится в БД. Зная, какие данные о пользователе собираете, легче строить и проверять гипотезы.

Что такое MySQL, PostgreSQL SQLite?

Часто новичков ставят в тупик такие аббревиатуры как MySQL PostgreSQL, SQLite. Это варианты систем управления реляционными базами данных (СУБД), которые используют компании в своих продуктах. Представьте их как различные инструменты: у каждой свои преимущества и нюансы работы, отличается функционал. Главное, все из них понимают базовые команды SQL, а значит, знать типы запросов важно каждому аналитику, продакт-менеджеру и даже маркетологу.