Cos'è SQL? Il linguaggio essenziale per la gestione dei database

Come si è evoluto SQL negli anni

Una delle cose interessanti di SQL è che le sue basi fondamentali rimangono le stesse, anche se esiste da quasi 50 anni. Comandi come SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE e così via sono rimasti in gran parte invariati.

Questo non significa che non ci siano stati cambiamenti. Sono emerse nuove funzionalità che rendono più facile usare i comandi di base, rendendo SQL ancora più potente e intuitivo. Inoltre, con l'emergere di nuovi RBDMS, sia proprietari (appartenenti a un'azienda come Microsoft) sia open source (liberi per chiunque), sono apparsi diversi dialetti di SQL.

Cronologia dell'evoluzione di SQL

Ecco una timeline che mostra gli sviluppi chiave di SQL nel corso degli anni:

Dialetti SQL e differenze di sintassi

Tutti i linguaggi SQL condividono la stessa struttura di base dello standard SQL e i comandi chiave sono in genere simili. Tuttavia, ci sono differenze di sintassi tra i vari dialetti. Si può paragonare alle lingue naturali, dove dialetti come l'inglese americano, britannico e australiano convivono con l'inglese standard.

I dialetti SQL, come PostgreSQL, MySQL, SQLite e SQL Server, hanno ciascuno elementi sintattici unici compatibili con il rispettivo RDBMS. Imparare un dialetto come PostgreSQL, che segue da vicino la sintassi SQL standard, è un ottimo punto di partenza per imparare SQL, rendendo più facile adattarsi ad altri dialetti e sistemi di database.

L'ascesa della data science

Uno dei ruoli chiave della data science è trovare e prevedere tendenze, perciò è diventata un pilastro del mondo moderno guidato dai dati. Nel 2012, Harvard Business Review ha definito la data science “il lavoro più sexy del XXI secolo”. Avanti veloce fino al 2021, e Forbes ha riportato che il settore della data science sarebbe cresciuto di circa il 28% entro il 2026.

Man mano che il campo della data science è diventato più importante, lo sono diventati anche i linguaggi di programmazione più usati dai data scientist, tra cui SQL.

Dati e SQL vanno di pari passo. Chiunque voglia accedere, esaminare, manipolare o comunque trarre insight da dati strutturati (dati archiviati in database relazionali) deve conoscere SQL.

Oggi i dati sono la risorsa più preziosa al mondo e la data science ne aumenta il valore. Di conseguenza, SQL, che è sempre stato popolare, è diventato ancora più importante negli ultimi anni.

Chi usa SQL?

Molte persone usano SQL regolarmente, da chi lavora con i dati per professione a chi vuole solo un modo migliore per gestire un piccolo database o ottenere insight. In fondo, perché affidarsi a Excel quando SQL e i database SQL offrono un modo molto più elegante per esaminare i dati?

Le aziende di ogni forma e dimensione usano SQL. Tra le aziende che si affidano a SQL per gestire i database ci sono Microsoft, Dell e Google. E non solo aziende tech: qualsiasi impresa che usa database relazionali usa SQL. Pensa a grandi nomi come Nike e Spotify accanto a realtà retail più piccole e molte altre.

SQL serve a chiunque debba creare, modificare o comunicare con database relazionali. Per via della centralità e dell'importanza della tecnologia, RDBMS e SQL si trovano in tutti i settori e ambiti.

Carriere con SQL

Grazie alle sue capacità di ordinamento e analisi dei dati, SQL è una competenza indispensabile per molti professionisti, tra cui (ma non solo):

• Amministratori di database

• Data analyst

• Data scientist

• Web designer

• Specialisti nella gestione di server

• Tecnici di hosting

• Specialisti di business intelligence

• Software engineer

• Sviluppatori

• Analisti finanziari

• Ricercatori

• E altro ancora…

Avere anche solo una conoscenza pratica di base di SQL è utile in una miriade di altri settori e professioni. Vista l'importanza dei dati oggi, non sorprende che un numero crescente di datori di lavoro cerchi candidati con competenze di database indicate nel CV.

A volte, questi datori di lavoro provengono da settori inattesi, come il giornalismo. Quando i giornalisti si sono trovati di fronte ai Panama Papers, una massa enorme di file e documenti complessi da analizzare, si sono rivolti ai sistemi di database per farsi aiutare.

Allo stesso modo, marketer, pubblicitari e specialisti di digital marketing usano spesso database relazionali per dare senso a informazioni come bounce rate, profondità di scroll e click-through. Per queste carriere, che in molti modi rappresentano il futuro del marketing, saper usare SQL è particolarmente utile.

Upskilling con SQL

Indipendentemente dal settore in cui lavori, le competenze SQL possono darti un vantaggio. Fare upskilling e imparare SQL è un ottimo modo per avanzare nella carriera attuale e aggiungere un'altra abilità al tuo toolkit tecnico.

Anche imparare le basi di SQL per interrogare i database e trovare informazioni può renderti un dipendente più prezioso o aiutarti a trovare un nuovo lavoro.

SQL in pratica: esempi di codice

Ecco alcuni esempi di codice per illustrare la potenza e la funzionalità di SQL. Questi esempi usano un ipotetico database di pazienti per mostrare query SQL comuni.

1. Visualizzare tutti i record in una tabella

Per vedere il contenuto della tabella patients:

SELECT * FROM patients;

Output:

| patient_id | first_name | last_name | gender | birth_date |
|------------|------------|-----------|--------|------------|
| 1          | John       | Doe       | M      | 1980-01-01 |
| 2          | Jane       | Smith     | F      | 1985-05-23 |
| 3          | Bob        | Brown     | M      | 1975-09-12 |
| 4          | Alice      | Johnson   | F      | 1990-03-17 |
| 5          | Charlie    | Davis     | M      | 1992-07-04 |

2. Filtrare i record per genere

Per trovare nome e cognome di tutti i pazienti di sesso maschile:

SELECT first_name, last_name, gender 
FROM patients 
WHERE gender = 'M';

Output:

| first_name | last_name |
|------------|-----------|
| John       | Doe       |
| Bob        | Brown     |
| Charlie    | Davis     |

3. Ordinare i risultati

Per ottenere l'elenco di tutti i pazienti ordinato per cognome:

SELECT first_name, last_name, gender 
FROM patients 
ORDER BY last_name;

Output:

| first_name | last_name |
|------------|-----------|
| Bob        | Brown     |
| Charlie    | Davis     |
| John       | Doe       |
| Alice      | Johnson   |
| Jane       | Smith     |

4. Aggregare i dati

Per contare il numero di pazienti per genere:

SELECT gender, COUNT(*) as count 
FROM patients 
GROUP BY gender;

Output:

| gender | count |
|--------|-------|
| M      | 3     |
| F      | 2     |

5. Usare le join

Supponiamo di avere un'altra tabella, appointments, per tracciare gli appuntamenti dei pazienti:

CREATE TABLE appointments (
    appointment_id INT,
    patient_id INT,
    appointment_date DATE,
    doctor_name VARCHAR(50)
);

Per trovare tutti gli appuntamenti insieme ai nomi dei pazienti:

SELECT p.first_name, p.last_name, a.appointment_date, a.doctor_name 
FROM patients p
JOIN appointments a ON p.patient_id = a.patient_id;

Output:

| first_name | last_name | appointment_date | doctor_name |
|------------|-----------|------------------|-------------|
| John       | Doe       | 2024-01-15       | Dr. Smith   |
| Jane       | Smith     | 2024-02-20       | Dr. Adams   |
| Bob        | Brown     | 2024-03-10       | Dr. Lee     |

6. Aggiornare i record

Per aggiornare le informazioni di un paziente, ad esempio cambiando il cognome del paziente con patient_id 1 in "Doe-Smith":

UPDATE patients 
SET last_name = 'Doe-Smith' 
WHERE patient_id = 1;

7. Eliminare i record

Per eliminare il record di un paziente con patient_id pari a 5:

DELETE FROM patients 
WHERE patient_id = 5;

Basi di SQL e SQL avanzato

Come per qualsiasi competenza, c'è una grande differenza tra ciò che possono fare i principianti in SQL e ciò che possono fare esperti con anni di esperienza con questo linguaggio specifico di dominio.

Per esempio, poniamo che tu ti sia iscritto al corso di DataCamp Introduction to SQL. Imparerai le basi della sintassi SQL e le fondamenta per interrogare e aggregare informazioni nei database relazionali: abbastanza per iniziare a lavorare subito con i database.

Dall'altro lato dell'equazione dei database relazionali, ci sono esperti di SQL (alcuni dei quali sono docenti DataCamp) che hanno lavorato per anni con il linguaggio.

Con competenze SQL avanzate, si può manipolare rapidamente e con precisione i dati, creare database ed eseguire query complesse senza dover controllare se il codice è corretto. Questo include la creazione di diagrammi entità-relazione (ERD), l'ottimizzazione degli indici delle query e l'esecuzione di query gerarchiche.

SQL, però, è una competenza per la vita. Una volta padroneggiate le basi, è facile fare upskilling e continuare ad aggiungere conoscenze, imparando a fare cose sempre più avanzate o complesse. Anche se ti senti a tuo agio con SQL, DataCamp può portarti oltre con corsi intermedi e avanzati.

In sintesi

Come vedi, SQL è un linguaggio di programmazione importante. Senza di esso non potremmo comunicare con i database relazionali né ottenere quel tipo di insight che dà a aziende e organizzazioni un vantaggio competitivo.

SQL è uno strumento utile per chiunque e un must assoluto per chi lavora con i dati, tra cui data analyst e data scientist, marketer, professionisti della finanza e molti altri.

Se sei pronto a iniziare a imparare SQL, dai un'occhiata all'ampia offerta di corsi singoli e percorsi professionali di DataCamp.