Sfatare i miti di SQL: 6 bugie sull'SQL a cui devi smettere di credere

L'SQL esiste da decenni, eppure continuano a circolare malintesi su di esso. Alcuni pensano che sia obsoleto o che non sia adatto alle sfide dei dati di oggi. Ma queste affermazioni sono davvero vere? Continuate a leggere per esplorare i miti più comuni su SQL e distinguere i fatti dalla finzione.

Ci sono molte idee sbagliate su SQL (Structured Query Language). Con tutto il rumore delle nuove tecnologie, alcuni credono che l'SQL sia diventato irrilevante e incapace di gestire le attuali esigenze di dati, ma non potrebbe essere più lontano dalla verità.

In questo post sfateremo i miti più comuni sull'SQL, ne chiariremo le capacità e dimostreremo perché è ancora un'abilità vitale nel mondo tecnologico di oggi.

Mito n. 1: SQL sta diventando obsoleto

Alcuni pensano che l'SQL stia scomparendo con l'avvento delle nuove tecnologie. Si pensa che l'SQL sia vecchio e che verrà sostituito da qualcosa di più recente.

SQL non è obsoleto. È ancora uno dei linguaggi di database più utilizzati e popolari. Le aziende di quasi tutti i settori utilizzano ancora SQL per la gestione e l'analisi dei dati. In effetti, SQL si è evoluto nel tempo ed è ancora essenziale per le applicazioni di piccole e grandi dimensioni.

Secondo il sondaggio StackOverflow 2024 Developer Survey, SQL continua a essere una delle competenze più richieste dai professionisti dei dati, con una percentuale significativa di intervistati che lo indica come una tecnologia chiave utilizzata nel loro lavoro quotidiano.

Dalle startup alle grandi aziende, SQL rimane la spina dorsale di molti sistemi di gestione dei dati. Per ulteriori approfondimenti sulle tendenze attuali dei database, consultate: Tendenze dei database: SQL è ancora il re?

Ma la rilevanza di SQL non è l'unica cosa che viene spesso fraintesa. Parliamo di quanto sia realmente accessibile.

Mito n. 2: L'SQL è troppo complesso per i principianti

Molte persone sono intimorite dall'idea di imparare l'SQL. Spesso sembra un linguaggio complesso, pieno di termini tecnici che sembrano difficili da capire.

In realtà l'SQL è abbastanza accessibile. È stato progettato per facilitare l'interazione con i database utilizzando comandi semplici e leggibili come

Ecco un esempio di una semplice query per mostrare quanto sia facile:

SELECT first_name, last_name FROM customers WHERE city = 'New York';

Questa query recupera il nome e il cognome dei clienti che vivono a New York. Il comando SELECT viene utilizzato per specificare le colonne desiderate (per recuperare i dati dalle tabelle) e la clausola WHERE filtra i dati in base alla condizione fornita. È un modo semplice per prelevare dati da un database.

Iniziate con query semplici e aumentate gradualmente la complessità. Esercitarsi utilizzando strumenti o corsi gratuiti, come quelli offerti da LearnSQL.it. Per un percorso di apprendimento strutturato, prendere in considerazione il SQL per principianti corso. La pratica pratica è la chiave per imparare SQL in modo efficace.

Anche con le conoscenze di base di SQL si possono fare molte cose, come estrarre dati da un database di clienti o generare semplici report. Queste applicazioni pratiche rendono l'SQL una competenza preziosa, anche per i principianti.

Mito n. 3: SQL è solo per i database relazionali

Si pensa che l'SQL sia utilizzato solo con i database tradizionali, come MySQL o PostgreSQL.

Sebbene sia vero che l'SQL è nato con i database relazionali, si è evoluto nel tempo. Oggi l'SQL può essere utilizzato su diverse piattaforme, compresi i database cloud e gli ambienti ibridi. SQL è versatile e adattabile a molti casi d'uso.

Esempi della versatilità di SQL:

• Database cloud: SQL è ampiamente utilizzato in ambienti cloud come Amazon RDS e Google BigQuery, consentendo agli utenti di interrogare i dati archiviati nel cloud.
• Laghi di dati: SQL viene utilizzato con i data lake, come AWS Lake Formation, per gestire grandi volumi di dati non strutturati e strutturati.
• Ambienti ibridi: SQL viene utilizzato anche in configurazioni ibride in cui i dati on-premise interagiscono con quelli ospitati nel cloud, fornendo funzionalità di interrogazione dei dati senza soluzione di continuità.

SQL fa parte dei moderni stack di dati. Funziona bene con i data lake, i servizi cloud e persino con gli strumenti utilizzati per l'analisi dei dati. Ecco perché SQL rimane rilevante, indipendentemente dall'ambiente.

Mito n. 4: Gli strumenti moderni rendono l'SQL obsoleto

Alcuni pensano che i moderni strumenti per la gestione dei dati, come gli strumenti di BI (Business Intelligence), abbiano reso superfluo l'SQL.

Molti strumenti di BI si basano pesantemente su SQL. Strumenti come Power BI, Tableau e Looker utilizzano SQL per connettersi ai database ed estrarre i dati per le visualizzazioni.

Power BI utilizza le query SQL per connettersi ai database e consente agli utenti di scrivere SQL direttamente nei loro modelli di dati. Ciò significa che gli utenti che conoscono l'SQL possono creare analisi più complesse e precise. Consultate questo articolo per saperne di più su SQL e Power BI.

Il processo di connessione dei dati di Tableau si basa spesso su query SQL. Gli utenti possono sfruttare l'SQL per filtrare, unire o trasformare i dati prima ancora che raggiungano la fase di visualizzazione.

LookML di Looker, utilizzato per modellare i dati, spesso si traduce in query SQL in background per eseguire l'analisi dei dati. Per saperne di più sull'analisi dei dati in Looker, consultate questo articolo.

Conoscere l'SQL rende più potente l'utilizzo di questi strumenti, perché è possibile scrivere query personalizzate per ottenere esattamente ciò di cui si ha bisogno. Amplifica le capacità degli strumenti di BI, offrendo un maggiore controllo sui dati e più opzioni di personalizzazione per dashboard e report. Ad esempio, è possibile eseguire join o aggregazioni complesse utilizzando SQL, operazioni che non sono sempre possibili attraverso le interfacce drag-and-drop degli strumenti di BI.

L'SQL non è obsoleto, ma è il motore silenzioso che sta alla base di molti strumenti moderni per fornire agli utenti la flessibilità e il controllo di cui hanno bisogno per ottenere il massimo dai loro dati.

Mito n. 5: SQL non è scalabile per i Big Data

Esiste il mito che i database SQL non siano in grado di scalare per grandi insiemi di dati. Molti pensano che SQL non sia in grado di gestire la complessità o le dimensioni dei big data.

SQL può scalare, grazie a tecniche moderne come lo sharding, il partizionamento e i database SQL distribuiti. Con la giusta configurazione, i database SQL possono gestire milioni di transazioni e grandi volumi di dati.

Prendiamo ad esempio Facebook. Facebook utilizza MySQL, un popolare database SQL, per gestire enormi quantità di dati degli utenti. Per scalare utilizza lo sharding.

Se volete migliorare la scalabilità, prendete in considerazione l'indicizzazione delle tabelle e il partizionamento. Questo aiuta il vostro database SQL a funzionare meglio, anche con set di dati più grandi.

Mito n. 6: SQL non è utile per i ruoli non tecnici

Questo mito è comune tra i professionisti aziendali e i product manager, che pensano che l'SQL sia solo per gli sviluppatori o gli analisti di dati.

L'SQL può essere molto utile per i ruoli non tecnici. Immaginate di poter estrarre i vostri dati senza aspettare il team IT. Con una conoscenza di base dell'SQL, i product manager, gli addetti al marketing, i responsabili delle vendite e gli analisti aziendali possono ottenere informazioni dirette dai dati, accelerare il processo decisionale e aumentare la produttività.

Con l'SQL, gli utenti non tecnici possono prendere autonomamente decisioni basate sui dati. Possono eseguire query che rispondono a domande specifiche sulla loro attività, comprendere il comportamento dei clienti, monitorare le prestazioni dei prodotti o valutare il successo di una campagna di marketing. Potendo interagire con i dati, possono ottenere le informazioni di cui hanno bisogno senza dover aspettare che qualcun altro generi un report.

Un marketer può utilizzare SQL per analizzare i dati di una campagna, scoprire quali sono i canali più performanti o i segmenti di pubblico più reattivi. Può modificare la propria strategia in tempo reale per ottenere il massimo impatto. Un product manager può usare SQL per tracciare l'utilizzo delle funzionalità, vedere come gli utenti interagiscono con il prodotto e identificare le aree di miglioramento. Un responsabile delle vendite può utilizzare SQL per segmentare i clienti in base alle prestazioni di vendita, in modo da concentrarsi sui clienti di alto valore o rivolgersi a gruppi demografici specifici in modo più efficace.

Questi sono solo alcuni esempi di come chi ricopre ruoli non tecnici può utilizzare l'SQL per ottenere approfondimenti e prendere decisioni migliori. Conoscendo solo un po' di SQL, i professionisti non tecnici possono diventare più autonomi e proattivi con i dati e prendere decisioni più rapide e informate.

Conclusione

L'SQL è ancora potente, versatile e rilevante. Continua a essere uno strumento fondamentale per la gestione, l'interrogazione e l'analisi dei dati in diversi settori. Che siate principianti o professionisti, SQL ha qualcosa da offrire e i miti sui suoi limiti sono spesso lontani dalla verità.

Se siete interessati a saperne di più, prendete in considerazione il percorso" SQL dalla A alla Z". Questo percorso di apprendimento completo copre tutto ciò che è necessario sapere su SQL, dalle basi agli argomenti avanzati, attraverso una serie di corsi pratici.

Imparerete a scrivere query efficaci, a manipolare i dati e a comprendere concetti SQL complessi in modo accessibile. I corsi sono progettati per essere interattivi, consentendovi di mettere in pratica ciò che imparate e di ricevere un feedback in tempo reale.

Inoltre, potete provarlo gratuitamente per verificare se è adatto a voi. Iniziate a padroneggiare SQL oggi stesso e prendete il controllo delle vostre capacità di analisi dei dati!