R vs. SQL – Was solltest du lernen?

Eine neue Sprache zu lernen, kann einschüchternd sein. Egal ob gesprochen oder programmiert – du willst sicher sein, dass sich der Aufwand lohnt, dass der Einstieg machbar ist und dass du dranbleibst. Wenn deine Wahl auf R oder SQL eingegrenzt ist, hilft dir dieser Artikel zu entscheiden, womit du starten solltest. 

Wir erklären dir, wofür beide Sprachen gedacht sind und wie sie eingesetzt werden, welche Vorteile sie bieten, wofür du sie nutzen kannst und wie sie bei wichtigen Kriterien im Vergleich abschneiden. 

Was sind R und SQL?

Starten wir mit den Grundlagen: Was verbirgt sich hinter diesen beiden Sprachen? R Programming ist eine Programmiersprache und eine Softwareumgebung, die vor allem für statistische Berechnungen und die Erstellung von Grafiken genutzt wird. Das System besteht aus zwei Teilen: der R-Sprache selbst (darauf beziehen sich die meisten, wenn sie von R sprechen) und einer Laufzeitumgebung.

SQL (Structured Query Language) ist hingegen eine Programmiersprache, mit der vor allem Datenbanken abgefragt werden. Wir verwenden SQL, um mit relationalen Datenbanken zu kommunizieren. Mit SQL können wir Informationen abrufen, sortieren, aktualisieren und verwalten. Es wird mit vielen bekannten relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS) eingesetzt, zum Beispiel Oracle, Microsoft SQL Server und MySQL. 

Überblick: Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen R und SQL 

Wir schauen uns die Stärken beider Sprachen gleich im Detail an. Zunächst bekommst du jedoch einen kurzen Überblick über die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede.

Zweck 

R und SQL sind beides Programmiersprachen, dienen aber unterschiedlichen Zwecken. R ist eine Sprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Visualisierungen, während SQL für das Verwalten und Manipulieren von Daten in relationalen Datenbanken entwickelt wurde.

Datentypen

R ist darauf ausgelegt, mit komplexen, strukturierten Datensätzen zu arbeiten, wie sie in der Statistik üblich sind. SQL ist hingegen für Daten gedacht, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind. Das bedeutet: R eignet sich besonders für Aufgaben wie Datenvisualisierung und statistisches Modellieren, SQL hingegen für das Abfragen und Aktualisieren von Daten in einer Datenbank.

Wie sie genutzt werden

R ist eine universelle Programmiersprache und kann daher für vielfältige Aufgaben eingesetzt werden – von Datenaufbereitung über statistische Analysen bis hin zu Visualisierungen. SQL ist eine domänenspezifische Sprache, die speziell für die Arbeit mit Daten in relationalen Datenbanken konzipiert wurde. Entsprechend nutzt man SQL typischerweise für Abfragen und Updates in Datenbanken, während R bei allgemeinen Analyseaufgaben zum Einsatz kommt.

Nutzende

Beide Sprachen sind bei Datenanalysten und anderen Datenprofis weit verbreitet und vergleichsweise leicht zu lernen. Außerdem profitieren sowohl R als auch SQL von einer großen, aktiven Community, was den Zugang zu Unterstützung und Ressourcen erleichtert.

Vorteile von R

Es gibt mehrere gute Gründe, R zu lernen. Als leistungsfähige, weit verbreitete Open-Source-Sprache für Datenanalysen bringt R klare Vorteile mit sich, darunter: 

1. R ist äußerst vielseitig und flexibel – du kannst damit Daten aufbereiten, statistisch auswerten und grafisch darstellen.
2. Es gibt eine große, aktive R-Community mit zahlreichen Ressourcen, Dokumentationen und Support, die dir beim effektiven Lernen und Anwenden helfen.
3. R wird sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie breit eingesetzt – ideal, wenn du eine Karriere in Data Science, Forschung oder verwandten Bereichen anstrebst.
4. R bietet viele integrierte Funktionen und Packages, mit denen du komplexe Analysen, etwa im Machine Learning, ohne langen, komplizierten Code durchführen kannst.
5. Die Sprache ist plattformunabhängig und läuft auf jedem Betriebssystem – ein echtes Plus für die Datenanalyse.

Vorteile von SQL

Viele Vorteile von SQL ähneln denen von R: 

1. SQL ist unverzichtbar für alle, die mit Datenbanken arbeiten. Ob du Data Analyst, Data Scientist oder Webentwickler werden willst – ohne solides SQL-Wissen geht es kaum.
2. SQL ist weit verbreitet und eröffnet Jobchancen in vielen Branchen. Vom Startup bis zum Konzern setzen Unternehmen auf SQL, um Daten zu verwalten und zu analysieren.
3. SQL ist vielseitig: Du kannst Datenbanken erstellen und ändern, Daten einfügen und aktualisieren sowie Daten abfragen und analysieren.
4. SQL ist im Vergleich zu vielen anderen Sprachen relativ leicht zu lernen. Viele Einsteiger verstehen die Grundlagen in kurzer Zeit.
5. SQL hilft dir, effizienter und produktiver mit Daten zu arbeiten: Du kannst Daten schnell abrufen, verändern und analysieren – das spart Zeit und Aufwand.

Typische Einsatzszenarien: R vs. SQL

Jetzt, da wir die Grundlagen kennen, schauen wir uns an, wofür beide Sprachen genutzt werden und wo sie sich überschneiden. Ausführliche Artikel zu Einsatzbereichen von SQL und dazu, was du mit R machen kannst, findest du separat. 

Datenanalyse

R und SQL werden häufig für Datenanalysen eingesetzt. Der Hauptunterschied: R ist speziell für statistische Berechnungen und Analysen entwickelt, SQL hingegen für das Verwalten und Abfragen von Daten, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind. 

R ist stark bei komplexen statistischen Auswertungen und Visualisierungen, während SQL besonders gut mit großen Datensätzen und Basisoperationen wie Filtern, Sortieren und Aggregieren umgeht. Am Ende sind beide Tools extrem nützlich für Datenanalyse. 

Datenaufbereitung

Beide Sprachen eignen sich zur Datenmanipulation – also dem Extrahieren, Umformen und Strukturieren von Informationen. In R kannst du Daten unter anderem mit Funktionen wie subset(), with() und within() sowie mit Packages wie data.table, ggplot2, reshape2 und readr bearbeiten.

Für relationale Daten ist SQL eines der effektivsten Werkzeuge. Operationen wie LIMIT, DISTINCT, Aggregationen, GROUP BY und mehr helfen dir, Daten über verschiedene Tabellen und Datenbanken hinweg zu strukturieren. 

Vergleich: SQL vs. R

So schneiden beide Sprachen bei bestimmten Aufgaben ab:

Datenmanagement

Datenbanken stehen im Zentrum des Datenmanagements – daher ist SQL hier die naheliegende Wahl. SQL ist die Sprache, mit der wir relationale Datenbanken aufbauen und per Abfragen mit ihnen interagieren. Obwohl R typischerweise für Analyse, Statistik und Visualisierung genutzt wird, wird es zunehmend auch zum Verwalten von Daten und Dateien eingesetzt.

Geschwindigkeit bei der Datenmanipulation

Vergleicht man die Ausführungsgeschwindigkeit verschiedener Funktionen, zeigen sich Unterschiede zwischen R und SQL. In einer Auswertung mehrerer Performance-Benchmarks war R bei einigen Aufgaben, etwa einfachen Datenbankabfragen, deutlich schneller, während es beim Erstellen temporärer Variablen und beim Aggregieren unter Bedingungen spürbar langsamer war. Fazit: R ist bei manchen Manipulationsaufgaben extrem flott, SQL liefert dafür über alle Aufgaben hinweg stabile Performance. 

Grafische Möglichkeiten

R ist speziell für grafische Datenanalyse entwickelt. Entsprechend einfach erstellst du vielfältige Visualisierungen wie Histogramme, Balken- und Streudiagramme und vieles mehr. SQL selbst ist kein Visualisierungstool und fokussiert sich auf die Organisation von Daten. Es gibt jedoch zahlreiche Tools, mit denen du SQL-Daten in aussagekräftige Visualisierungen verwandelst.  

R vs. SQL – Was solltest du lernen?

Wie triffst du nun die Entscheidung? Wie gesehen gibt es Überschneidungen, aber die primären Einsatzbereiche unterscheiden sich. R ist für statistische Daten und Analysen konzipiert. SQL ist primär für das Verwalten und Manipulieren von Daten in Datenbanken gedacht. 

Beide lassen sich jedoch hervorragend kombinieren. Du kannst zum Beispiel mit SQL Daten aus einer Datenbank extrahieren und sie anschließend in R analysieren und visualisieren. Du kannst mit R auch Datenbanken ansprechen oder verwalten und SQL-Abfragen direkt aus R heraus ausführen. Zahlreiche R-Packages erleichtern die Arbeit mit Datenbanken via SQL. Wenn dich die Kombination aus R und SQL reizt, ist das problemlos machbar.

Am Ende hängt die Wahl von deinen Zielen ab. Willst du statistisch analysieren und visualisieren, ist R die richtige Wahl. Arbeitest du vorrangig mit Datenbanken, führt an SQL kein Weg vorbei. Wenn du unsicher bist, lerne beide – sie ergänzen sich in vielen Szenarien ideal.

Du kannst mit beidem direkt bei DataCamp starten. Schau dir unsere Kurse Introduction to SQL und Introduction to R an.