שפת SQL, ובהרחבה Structured Query Language – שפת שאילתות מובנית, היא שפה שנועדה לטפל ולעבד שפת SQL, ובהרחבה Structured Query Language – שפת שאילתות מובנית, היא שפה שנועדה לטפל ולעבד בבסיסי נתונים מורכבים על ידי הצפה של תשובות לשאילתות. לדוגמה, דמיינו לעצמכם שיש לכם טבלה עם נתונים על העיר בה אתם מתגוררים – גיל, מין, הרכב משפחתי, מצב משפחתי, שכונת מגורים, הכנסה למשפחה ועוד, ואתם רוצים להגיע לנתונים מדויקים ובחיתוכים, כלומר לבצע שאילתות. לדוגמה – לכמה משפחות בשכונה מסוימת בעיר שלכם יש שלושה ילדים, מהו הגיל הממוצע בעיר או לכמה גברים מעל גיל 60 בעיר יש ילד עד גיל 10. אז מה זה SQL? שפה לניהול של נתונים בצורה מאורגנת, מהירה ויעילה – שמאפשרת לנו לתת לכל שאלה תשובה.. הבשורה הטובה היא, שמדובר בשפה קלה יחסית ללימוד ושימושית מאוד. ואם שאלתם עת עצמכם מה זה SQL לעומת אקסל ולמה אנחנו צריכים ללמוד שפה חדשה, אז בפסקה הבאה תמצאו את התשובה.
רגע, מה ההבדל בין SQL לטבלאות אקסל?
לאחר שענינו על השאלה מה זה SQL, עולה השאלה מה ההבדל בין שפת התכנות הזו לגיליונות אקסל. זה נכון שניתן לאסוף מידע בגיליונות אקסל, ואפילו מידע רב, אך שפת SQL נועדה להתמודד עם נתונים בהיקפים גדולים בהרבה. אם גיליונות אקסל ואפילו גיליונות גוגל הופכים להיות לא נוחים לעבודה ומסורבלים כשמעמיסים עליהם יותר מדי מידע – זה בגלל שהם לא מיועדים למסדי נתונים גדולים. אם נאמר את האמת – מדובר בפתרון הבסיסי ביותר, ואולי אפילו חובבני. במסדי הנתונים של SQL ניתן להכניס מידע במיליוני תאים ואפילו מיליארדי תאים, ולשלוף נתונים בתוך שניות ספורות, מבלי להרגיש כל עומס, איטיות או קושי בניהול ובעדכון. באתרים השונים בהם אנשים מזינים שאלות או מחפשים מידע, לדוגמה ויקיפדיה, הגולש אינו חשוף לשפת SQL.
מהם השימושים בשפת SQL?
שפת SQL היא כיום הדרך המקובלת לניהול של מסדי נתונים גדולים. חברות, ארגונים ועמותות שמנהלים מספר רב של לקוחות או אנשי קשר, ישתמשו בשפה זו. לדוגמה, גופי ממשל כמו משרד הביטחון, עמותות גדולות שמסייעות לעשרות אלפי משפחות או חברות מסחריות שרוצות לקבל נתונים על הלקוחות. שימוש נוסף לשפת SQL הוא לצורך העלאה ועדכון של תוכן באתרי אינטרנט, כשרוצים לשמור את תוכן האתר ולעדכן את הדפים דרך שליפה של תוכן מבסיס הנתונים שמחובר אל האתר. אתרים שעושים שימוש בשאילתות מאחורי הקלעים, עובדים גם כן בשאילתות SQL. לדוגמה, אתר ויקיפדיה. אלו הם השימושים העיקריים בשפה:
- שליפה מהירה של נתונים – שימוש בפקודות לשליפת נתונים מהירה לפי קריטריונים מסוימים
- ניתוח נתונים – ביצוע אנליזה על כמויות גדולות של נתונים, כולל חישובים סטטיסטיים ופעולות בסיסיות יותר כמו ממוצעים, סכומים וכו'
- הוספה, עדכון ומחיקה של נתונים – עדכון נתונים קיימים, הוספת נתונים חדשים ומחיקת נתונים ישנים ממסדי נתונים
- ניהול מסד נתונים – שליטה על מבנה הטבלאות, הגדרת אינדקסים, יצירת קשרים בין טבלאות
האם יש יתרון בלימוד שפת SQL?
- SQL היא שפה פשוטה ללמידה – SQL היא שפה פשוטה ללמידה ולעבודה. הפשטות והשימושיות שלה הופכות אותה לאופציה מצוינת ומתגמלת עבור מתחילים.
- שפה שימושית – חברות קטנות וארגונים בינוניים, וכמובן חברות טכנולוגיה רבות, משתמשות ב-SQL. למעשה – כל חברה וכל אתר שהלקוח מבצע חיפוש בתחומם כדי לקבל את השירות. בין היתר, AIRBNB, אובר, פייסבוק, אמזון, גוגל, נטפליקס ועוד.
- שפה שנתמכת ברוב המערכות – SQL היא שפה סטנדרטית ולכן נתמכת על ידי רוב מערכות ניהול מסדי הנתונים המודרניות (MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server)
- שפת SQL כאן כדי להישאר – שפת SQL היא השפה הפופולרית ביותר בקרב אנשי Data scientists ואנליסטים, ונמצאת בשימוש יותר משפות רבות אחרות.
האם כדאי ללמוד SQL?
בהחלט! שפת SQL היא אחת השפות החשובות וגם הבסיסיות בעולם הנתונים, ואם יש לכם כוונה להיכנס לתחום הדאטה ואפילו פיתוח תוכנה, שפת SQL היא כלי עבודה הכרי. בנוסף, גם אנשי שיווק, פיננסים ותוכן משתמשים בשפה זו. מדובר במקצוע מבוקש במגוון רחב של תעשיות, והשכר מצוין.
במה עובד מי שסיים לימודי SQL?
תחום העיסוק של בוגרי SQL הוא תחום ניתוח נתונים, ופיתוח בעזרת שפת SQL. החברות שמחכות לבוגרי קורס SQL הן חברות הייטק, חברות סטארט-אפ, חברות במגזר הציבורי ובמגזר הפרטי, ואלו כמובן לא חייבות להיות חברות העוסקות במחשבים או בשירותי תוכנה, אלא לנהל כמויות של מידע שרלוונטי לכל עולמות התוכן ולכל המגזרים. לדוגמה:
טכנולוגיה ופיתוח תוכנה – מפתחים, אנליסטים, ואנשי DevOps עובדים באופן אינטנסיבי עם SQL במסדי נתונים
חברות פיננסים – ניתוח נתונים פיננסיים באמצעות SQL, ולרוב מדובר בדרישת סף
חברות שיווק ודיגיטל -ניתן לבצע ניתוח נתוני שיווק ומכירות באמצעות SQL
תעשיות בתחום הבריאות, הלוגיסטיקה ועוד – ניהול מסדי נתונים ענקיים של נתונים רפואיים, לקוחות או מלאי
