R và SQL - Nên học cái nào?

Việc học một ngôn ngữ mới đôi khi có thể khiến bạn e ngại. Dù là ngôn ngữ nói hay ngôn ngữ lập trình, bạn sẽ muốn chắc chắn rằng mình đang học thứ gì đó đáng công, dễ tiếp cận và đủ hấp dẫn để bạn theo đuổi. Nếu bạn đã thu hẹp lựa chọn xuống R và SQL, bài viết này sẽ giúp bạn quyết định nên học cái nào trước. 

Chúng tôi sẽ đề cập mọi điều bạn cần biết về hai ngôn ngữ và cách sử dụng của chúng, cũng như ưu điểm của mỗi cái, bạn có thể dùng chúng để làm gì, và so sánh hai bên theo một số yếu tố then chốt. 

R và SQL là gì?

Bắt đầu với những điều cơ bản: hai ngôn ngữ này là gì? R Programming là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm được dùng chủ yếu cho tính toán thống kê và tạo đồ họa. Hệ thống này gồm hai phần: bản thân ngôn ngữ R (điều mà đa số người ta nghĩ tới khi nói về R) và môi trường chạy thời gian thực.

Mặt khác, SQL (Structured Query Language) là một ngôn ngữ lập trình được dùng chủ yếu để đặt câu hỏi (truy vấn) đối với cơ sở dữ liệu. Chúng ta dùng SQL để giao tiếp với cơ sở dữ liệu quan hệ. Với SQL, chúng ta có thể truy cập, truy xuất, sắp xếp và cập nhật thông tin. SQL được dùng với nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) nổi tiếng như Oracle, Microsoft SQL Server và MySQL. 

Tổng quan khác biệt và tương đồng giữa R và SQL 

Chúng ta sẽ phân tích chi tiết ưu điểm của hai ngôn ngữ này trong suốt bài viết, nhưng trước hết hãy điểm nhanh những điểm giống và khác nhau chính giữa SQL và R.

Mục đích 

R và SQL đều là ngôn ngữ lập trình, nhưng được dùng cho các mục đích khác nhau. R là ngôn ngữ và môi trường phần mềm cho tính toán thống kê và đồ họa, trong khi SQL là ngôn ngữ để quản lý và thao tác dữ liệu lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Kiểu dữ liệu

R được thiết kế để làm việc với các tập dữ liệu phức tạp, có cấu trúc, như những gì thường dùng trong phân tích thống kê. Ngược lại, SQL được thiết kế để làm việc với dữ liệu lưu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Điều này có nghĩa R phù hợp hơn cho các nhiệm vụ như trực quan hóa dữ liệu và mô hình hóa thống kê, còn SQL phù hợp hơn cho các nhiệm vụ như truy vấn và cập nhật dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

Cách sử dụng

R là ngôn ngữ lập trình đa dụng, nghĩa là nó có thể dùng để thực hiện nhiều tác vụ, bao gồm thao tác dữ liệu, phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Ngược lại, SQL là ngôn ngữ chuyên biệt cho một lĩnh vực, được thiết kế riêng để làm việc với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Do đó, SQL thường được dùng cho các tác vụ như truy vấn và cập nhật dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, trong khi R dùng cho các tác vụ phân tích dữ liệu tổng quát hơn.

Người dùng

Cả hai ngôn ngữ đều được các nhà phân tích dữ liệu và những chuyên gia làm việc với dữ liệu sử dụng rộng rãi, và cả hai đều tương đối dễ học và sử dụng. Bên cạnh đó, R và SQL đều có cộng đồng người dùng và nhà phát triển lớn, năng động, giúp bạn dễ dàng tìm kiếm hỗ trợ và tài nguyên để làm việc với các ngôn ngữ này.

Ưu điểm của R

Có một số ưu điểm khi chọn học R Programming. Là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi cho phân tích dữ liệu, có vài lợi thế khá rõ ràng để cân nhắc. Bao gồm: 

1. Đa năng và linh hoạt cao, cho phép người dùng thực hiện nhiều tác vụ thao tác dữ liệu, phân tích thống kê và trực quan hóa đồ họa.
2. Cộng đồng người dùng R lớn và năng động, đồng nghĩa có rất nhiều tài nguyên trực tuyến, tài liệu và hỗ trợ để giúp bạn học và sử dụng ngôn ngữ hiệu quả.
3. R được dùng rộng rãi trong cả học thuật và công nghiệp, nên học và sử dụng R sẽ hữu ích nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, nghiên cứu, hoặc các lĩnh vực liên quan khác.
4. R có nhiều hàm và gói tích hợp sẵn giúp thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp, như học máy, mà không cần viết từ đầu những đoạn mã dài và rối.
5. Ngôn ngữ độc lập nền tảng, có thể dùng trên mọi hệ điều hành, khiến nó trở thành công cụ linh hoạt cho phân tích dữ liệu.

Ưu điểm của SQL

Chúng ta sẽ thấy nhiều ưu điểm của việc học SQL tương tự như khi học R: 

1. SQL là thiết yếu cho bất kỳ ai làm việc với cơ sở dữ liệu. Dù bạn muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, hay nhà phát triển web, hiểu vững SQL là điều cần thiết khi làm việc với dữ liệu.
2. Đây là một ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi, và học nó có thể mở ra cơ hội việc làm ở nhiều ngành. Nhiều công ty, từ startup nhỏ đến tập đoàn lớn, dùng SQL để quản lý và phân tích dữ liệu của họ.
3. SQL là ngôn ngữ linh hoạt mà bạn có thể dùng để thực hiện nhiều tác vụ, bao gồm tạo và chỉnh sửa cơ sở dữ liệu, chèn và cập nhật dữ liệu, cũng như truy vấn và phân tích dữ liệu.
4. SQL tương đối dễ học so với nhiều ngôn ngữ lập trình khác. Nhiều người mới bắt đầu lập trình có thể nắm cơ bản SQL trong thời gian ngắn.
5. SQL có thể giúp bạn làm việc với dữ liệu hiệu quả hơn. Với SQL, bạn có thể nhanh chóng truy xuất, thao tác và phân tích dữ liệu, tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức.

Những trường hợp sử dụng phổ biến của R và SQL

Giờ khi đã biết đôi chút về hai ngôn ngữ này, hãy xem mỗi cái được dùng để làm gì và chúng giao thoa ở đâu. Bạn có thể đọc chi tiết hơn về SQL dùng để làm gì và bạn có thể làm gì với R trong các bài viết riêng. 

Phân tích dữ liệu

R và SQL đều là các ngôn ngữ thường được dùng cho phân tích dữ liệu. Khác biệt chính là R là ngôn ngữ được thiết kế riêng cho tính toán thống kê và phân tích dữ liệu, trong khi SQL là ngôn ngữ dùng để quản lý và truy vấn dữ liệu lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ. 

R là công cụ mạnh để thực hiện các phân tích thống kê phức tạp và tạo trực quan hóa, còn SQL phù hợp hơn khi làm việc với tập dữ liệu lớn và thực hiện các thao tác cơ bản như lọc, sắp xếp và tổng hợp dữ liệu. Cuối cùng, cả hai đều là công cụ vô cùng hữu ích cho phân tích dữ liệu. 

Thao tác dữ liệu

Cả hai ngôn ngữ này đều hữu ích cho thao tác dữ liệu, tức là quá trình trích xuất thông tin và biến đổi nó để dễ diễn giải hoặc tổ chức hơn. Với R, bạn có thể thao tác dữ liệu theo nhiều cách, chẳng hạn dùng các hàm như subset(), with(), và within(), cũng như các gói như data.table, ggplot2, reshape2 và readr.

Khi nói đến thao tác dữ liệu quan hệ, SQL là một trong những công cụ hữu ích nhất. Các phép như Limit, Distinct, Aggregation, Groupby và nhiều hơn nữa có thể giúp bạn tổ chức dữ liệu của mình trên các cơ sở dữ liệu khác nhau. 

So sánh SQL và R

Hãy xem so sánh cách hai ngôn ngữ này thể hiện ở một số tác vụ:

Quản lý dữ liệu

Cơ sở dữ liệu là trọng tâm của quản lý dữ liệu, điều này khiến SQL trở thành lựa chọn hiển nhiên cho nhiệm vụ này. Đó là ngôn ngữ nền tảng cho phép chúng ta xây dựng và tương tác với cơ sở dữ liệu quan hệ thông qua truy vấn. Mặc dù R thường được dùng cho phân tích dữ liệu, thống kê và trực quan hóa, nó ngày càng phổ biến như một công cụ để quản lý dữ liệu và tệp.

Tốc độ thao tác dữ liệu

Khi so sánh tốc độ của các chức năng khác nhau, bạn sẽ thấy nhiều khác biệt giữa R và SQL. Trong một phân tích các điểm chuẩn hiệu năng, R nhanh hơn đáng kể ở một số tác vụ như truy vấn cơ bản đối với cơ sở dữ liệu, trong khi lại chậm hơn khá nhiều khi tạo biến tạm và thực hiện tổng hợp dựa trên điều kiện. Vì vậy, trong khi R cực nhanh ở một số tác vụ thao tác dữ liệu, SQL lại ổn định trên mọi tác vụ. 

Khả năng đồ họa

R được thiết kế chuyên biệt cho phân tích dữ liệu đồ họa. Vì thế, bạn có thể dễ dàng tạo hàng loạt trực quan hóa cho dữ liệu của mình, chẳng hạn như biểu đồ tần suất (histogram), biểu đồ cột, biểu đồ phân tán và nhiều loại khác. So với đó, bản thân SQL không thực sự là công cụ đồ họa, nó tập trung hơn vào việc tổ chức dữ liệu. Nhưng điều đó không có nghĩa là không có các công cụ khác nhau giúp bạn chuyển dữ liệu SQL thành những trực quan hóa mạnh mẽ.  

R vs SQL - Bạn nên học cái nào?

Vậy khi phải quyết định nên học cái nào, bạn chọn ra sao? Như chúng ta đã thấy, dù có một số điểm giao nhau, hai công cụ có mục đích chính khác nhau. R được thiết kế để làm việc với dữ liệu thống kê và thực hiện phân tích dữ liệu. Còn SQL chủ yếu được thiết kế để quản lý và thao tác dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. 

Tuy nhiên, R và SQL có thể dùng cùng nhau theo nhiều cách. Ví dụ, bạn có thể dùng SQL để trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu rồi dùng R để phân tích và trực quan hóa dữ liệu đó. Bạn cũng có thể dùng R để tạo và quản lý cơ sở dữ liệu, hoặc kết nối tới cơ sở dữ liệu hiện có và chạy truy vấn SQL trực tiếp từ trong R. Có nhiều gói R giúp việc làm việc với cơ sở dữ liệu bằng SQL trở nên dễ dàng, nên nếu bạn quan tâm đến việc dùng cả R lẫn SQL cùng nhau, điều đó hoàn toàn khả thi.

Cuối cùng, lựa chọn giữa R và SQL sẽ phụ thuộc vào nhu cầu và mối quan tâm cụ thể của bạn. Nếu bạn quan tâm đến phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu, R là lựa chọn tốt. Nếu bạn muốn làm việc với cơ sở dữ liệu, SQL sẽ phù hợp hơn. Nếu còn phân vân, bạn có thể cân nhắc học cả hai, vì chúng có thể sử dụng cùng nhau theo nhiều cách khác nhau.

Bạn có thể bắt đầu với cả hai ngay tại DataCamp. Xem các khóa học Introduction to SQL và Introduction to R của chúng tôi.