[SQL] Chapter 1. SQL을 활용한 분석

SQL로 시작하는 데이터 분석 

SQL (Structered Query Language)

• 뛰어난 연산 처리 능력을 갖춘, 널리 사용되고 필요에 따라 유연하게 사용 가능한 데이터 분석 도구
• 장점
  • 많은 데이터가 이미 데이터베이스에 저장되어 있다.
    • 데이터를 스프레드시트에 저장하기보다 DB에 로드하는 편이 저장/연산 측명에서 좋다.
• 단점
  • DB에 저장되어야 사용 가능

SQL 문법 종류

• DDL (Data Definition Language)
  • 데이터베이스에서 테이블, 뷰, 사용자 및 기타 오브젝트를 생성하고 수정하는 데 사용
  • 구조를 생성/수정
  • CREATE, ALTER, DROP
• DCL (Data Control Language)
  • 접근 제어에 사용
  • GRANT, REVOKE : 권한을 주거나 취소할 때 사용
• DML (Data Manipulation Language)
  • 데이터 자체를 다르는데 사용
  • INSERT, UPDATE, DELETE

SQL vs R, Python

	코드가 실행되는 장소 / 요구되는 컴퓨터 성능	데이터 저장/구성 방식	반복 유무
SQL	- DB 서버에서 실행 - 대용량 데이터로 분석할 때 DB 서버에서 실행하는 것이 좋다. - 새로운 데이터 업데이트 할 때 좋다.	- 모든 데이터가 구조에 맞게 저장	- 반복을 위한 코드가 따로 없어 내부적으로 데이터셋 반복
R, Python	- 주로 로컬에서 실행	- 다양한 방법으로 데이터 저장 - 데이터 프레임 사용	- for문

• 서로 보완 가능
• SQL, R, Python 결정 고려 사항
  • 데이터가 어디에 저장되어 있는가?
  • 데이터 용량?
  • 데이터를 어디에 사용할 것인가? (보고서, 시각화, 통계 분석)
  • 데이터가 새로운 값으로 변경되거나 최신화될 필요가 있는가?
  • 팀 혹은 조직에서 어떤 도구를 사용하며, 그 규정을 따른느 것이 얼마나 중요한가?