Владение sql что это

Что такое SQL?

Язык структурированных запросов (SQL) – это язык программирования для хранения и обработки информации в реляционной базе данных. Реляционная база данных хранит информацию в табличной форме со строками и столбцами, представляющими различные атрибуты данных и различные связи между значениями данных. Инструкции SQL можно использовать для хранения, обновления, удаления, поиска и извлечения информации из базы данных. Можно также использовать SQL для поддержания и оптимизации производительности базы данных.

Почему SQL так важен?

Язык структурированных запросов (SQL) – популярный язык запросов, который часто используется во всех типах приложений. Аналитики данных и разработчики изучают и используют SQL, потому что это решение хорошо интегрируется с различными языками программирования. Например, они могут внедрять SQL-запросы с языком программирования Java для создания высокопроизводительных приложений обработки данных с основными системами баз данных SQL, такими как Oracle или MS SQL Server. Решение SQL также довольно просто в освоении, так как в его утверждениях используются общепринятые английские ключевые слова.

История SQL

Решение SQL было изобретено в 1970-х годах на основе реляционной модели данных. Изначально оно было известен как структурированный английский язык запросов (SEQUEL). Позднее этот термин был сокращен до SQL. Компания Oracle, ранее – Relational Software, стала первым поставщиком, предложившим коммерческую систему управления реляционными базами данных SQL.

Каковы компоненты системы SQL?

Системы управления реляционными базами данных используют язык структурированных запросов (SQL) для хранения данных и управления ими. В системе хранится несколько таблиц базы данных, связанных друг с другом. MS SQL Server, MySQL или MS Access являются примерами систем управления реляционными базами данных. Ниже перечислены компоненты такой системы.

Таблица SQL

Таблица SQL – это базовый элемент реляционной базы данных. Таблица базы данных SQL состоит из строк и столбцов. Инженеры баз данных создают связи между несколькими таблицами базы данных, чтобы оптимизировать пространство для хранения данных.

Например, инженер баз данных создает таблицу SQL для продуктов в магазине:

Идентификатор продукта

Название продукта

Идентификатор цвета

Затем инженер базы данных связывает таблицу продуктов с таблицей цветов с идентификатором цвета:

Идентификатор цвета

Название цвета

Операторы SQL

Инструкции SQL, или SQL-запросы, являются действительными инструкциями, понятными системам управления реляционными базами данных. Разработчики программного обеспечения создают инструкции SQL, используя различные языковые элементы SQL. Элементы языка SQL – это такие компоненты, как идентификаторы, переменные и условия поиска, которые формируют правильную инструкцию SQL.

Например, следующая инструкция SQL использует команду SQL INSERT для хранения матраса марки A стоимостью 499 долларов США в таблице с именем Mattress_table с именами столбцов brand_name и cost:

ВСТАВКА В MATTRESS_TABLE (brand_name, cost)

Хранимые процедуры

Хранимые процедуры – это набор из одной или нескольких инструкций SQL, хранящихся в реляционной базе данных. Разработчики программного обеспечения используют хранимые процедуры для повышения эффективности и производительности. Например, они могут создать хранимую процедуру обновления таблиц продаж вместо написания одной и той же инструкции SQL в разных приложениях.

Как работает SQL?

Реализация языка структурированных запросов (SQL) включает серверную машину, которая обрабатывает запросы к базе данных и возвращает результаты. Процесс SQL проходит через несколько программных компонентов, включая указанные ниже.

Парсер

Синтаксический анализатор начинает с токенизации или замены некоторых слов в инструкции SQL специальными символами. Затем он проверяет инструкцию на наличие указанного ниже.

Корректность

Анализатор проверяет соответствие инструкции SQL семантике или правилам SQL, которые обеспечивают правильность инструкции запроса. Например, синтаксический анализатор проверяет, заканчивается ли команда SQL точкой с запятой. Если точка с запятой отсутствует, синтаксический анализатор возвращает ошибку.

Авторизация

Парсер также проверяет, что пользователь, выполняющий запрос, имеет необходимые полномочия для манипулирования соответствующими данными. Например, только пользователи с правами администратора могут иметь право удалять данные.

Реляционный движок

Реляционный движок, или обработчик запросов, создает план наиболее эффективного извлечения, записи или обновления соответствующих данных. Например, он проверяет наличие похожих запросов, повторно использует предыдущие методы обработки данных или создает новый. Он записывает план в промежуточном представлении инструкции SQL, называемой байтовым кодом. Реляционные базы данных используют байтовый код для эффективного поиска и модификации баз данных.

Движок хранения

Ядро хранения или ядро базы данных – это программный компонент, который обрабатывает байтовый код и выполняет предполагаемую инструкцию SQL. Система считывает и сохраняет данные в файлах базы данных на физическом диске. По завершении механизм хранения возвращает результат запрашивающему приложению.

Что такое команды SQL?

Команды языка структурированных запросов (SQL) – это специальные ключевые слова или инструкции SQL, которые разработчики используют для управления данными, хранящимися в реляционной базе данных. Команды SQL можно классифицировать указанным ниже образом.

Язык определения данных

Язык определения данных (DDL) относится к командам SQL, которые проектируют структуру базы данных. Инженеры баз данных используют DDL для создания и изменения объектов базы данных в соответствии с бизнес-требованиями. Например, инженер баз данных использует команду CREATE для создания объектов базы данных, таких как таблицы, представления и индексы.

Язык запроса данных

Язык запросов данных (DQL) состоит из инструкций по извлечению данных, хранящихся в реляционных базах данных. Программные приложения используют команду SELECT для фильтрации и возврата определенных результатов из таблицы SQL.

Язык управления данными

В инструкциях языка управления данными (DML) записывается новая информация или изменяются существующие записи в реляционной базе данных. Например, приложение использует команду INSERT для сохранения новой записи в базе данных.

Язык управления данными

Администраторы баз данных используют язык управления данными (DCL) для управления или авторизации доступа к базе данных для других пользователей. Например, они могут использовать команду GRANT, чтобы разрешить определенным приложениям манипулировать одной или несколькими таблицами.

Язык управления транзакциями

Реляционный механизм использует язык управления транзакциями (TCL) для автоматического внесения изменений в базу данных. Например, база данных использует команду ROLLBACK для отмены ошибочной транзакции.

Что такое стандарты SQL?

Стандарты SQL – это набор формально определенных рекомендаций языка структурированных запросов (SQL). Американский национальный институт стандартов (ANSI) и Международная организация по стандартизации (ISO) приняли стандарты SQL в 1986 году. Поставщики программного обеспечения используют стандарты ANSI SQL для создания программного обеспечения баз данных SQL для разработчиков.

Что такое внедрение SQL-кода?

SQL-инъекция – это кибератака, которая включает в себя обман базы данных с помощью SQL-запросов. Хакеры используют внедрение SQL-кода для извлечения, изменения или повреждения данных в базе данных SQL. Например, они могут заполнить SQL-запрос вместо имени человека в форме отправки, чтобы выполнить внедрение SQL-кода.

Что такое MySQL?

MySQL – это система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом, предлагаемая Oracle. Разработчики могут загружать и использовать MySQL без оплаты лицензионного сбора. Они могут устанавливать MySQL в разных операционных системах или облачных серверах. MySQL – популярная система баз данных для веб-приложений.

Сравнение SQL и MySQL

Язык структурированных запросов (SQL) – это стандартный язык для создания баз данных и управления ими. MySQL – это программа реляционных баз данных, использующая SQL-запросы. Хотя команды SQL определяются международными стандартами, программное обеспечение MySQL постоянно обновляется и совершенствуется.

Что такое NoSQL?

NoSQL относится к нереляционным базам данных, которые не используют таблицы для хранения данных. Разработчики хранят информацию в различных типах баз данных NoSQL, включая графики, документы и ключевые значения. Базы данных NoSQL популярны в современных приложениях, поскольку они масштабируются по горизонтали. Горизонтальное масштабирование означает увеличение вычислительной мощности за счет добавления большего количества компьютеров с программным обеспечением NoSQL.

Сравнение SQL и NoSQL

Язык структурированных запросов (SQL) обеспечивает единый язык обработки данных, но реализация NoSQL зависит от разных технологий. Разработчики используют SQL для транзакционных и аналитических приложений, тогда как NoSQL подходит для гибких и интенсивных приложений.

Что такое SQL-сервер?

SQL Server – это официальное название системы управления реляционными базами данных Microsoft, которая обрабатывает данные с помощью SQL. MS SQL Server имеет несколько выпусков, каждая из которых предназначена для конкретных рабочих нагрузок и требований.

Как AWS поддерживает SQL?

Microsoft SQL Server на AWS позволяет разработчикам запускать рабочие нагрузки Microsoft SQL на AWS. Система баз данных SQL лучше работает с масштабируемыми вычислительными ресурсами AWS. Используя MS SQL на AWS, компании достигают более высокой доступности сервисов, поскольку AWS имеет самую широкую глобальную инфраструктуру в 24 регионах. SQL Server на AWS интегрируется с более чем 230 сервисами безопасности, соответствия требованиям и управления для защиты данных от внешних угроз. Некоторые другие способы поддержки SQL AWS включают указанное ниже.

• Клиенты используют сервис Сервис миграции баз данных Amazon, чтобы упростить перенос баз данных SQL в AWS.
• Магазин эластичных блоков Amazon (EBS) предоставляет высокопроизводительное блочное хранилище для критически важных SQL-приложений.

Начните работу с SQL Server на AWS, зарегистрировав аккаунт AWS уже сегодня.

Что такое SQL и где его используют

Для работы привычных нам приложений нужны данные, которые необходимо где-то хранить. Самый удобный способ хранения — это базы данных (БД). Чтобы работать с БД, искать и изменять в них нужные данные, разработчики используют язык SQL.

SQL (Structured Query Language, или язык структурированных запросов) — это язык программирования, который позволяет делать запросы к данным, фильтровать и сортировать информацию с помощью этих запросов и работать со структурой самой базы.

Профессия «Аналитик данных»

• Изучите востребованную в каждой компании профессию и помогайте бизнесам расти и развиваться
• Научитесь собирать, обрабатывать, изучать и интерпретировать данные с помощью SQL и Google Sheets
• Освойте когортный анализ и визуализацию данных с помощью Superset и библиотек Python

Где используют SQL

SQL используют везде, где нужно хранить информацию: в онлайн-библиотеках, интернет-магазинах, государственных сервисах, банках, чат-ботах, мобильных приложениях и много где еще.

Компании используют SQL для управления данными — пользовательскими профилями, контентом, товарами в интернет-магазинах. Многие организации также используют SQL для управления данными о клиентах, заказах, инвентаре и финансовых операциях. Это помогает им проводить анализ и принимать стратегические решения.

Хекслет тоже хранит данные о своих курсах и пользователях в базах. Вот так, например, выглядит база данных зарегистрированных студентов (все имена вымышлены):

Чтобы разобраться, зачем нужен SQL и как он упрощает жизнь разработчикам, давайте представим работу одного из этих сервисов. Пусть это будет приложение о питании с функцией подсчета калорий, белков, жиров и углеводов и учета приема пищи: по дням недели и времени, а также по размеру порции.

Данные этого приложения будут храниться в двух таблицах: в первой мы посчитаем калорийность, а во вторую запишем время приема пищи и граммовку.

SQL придет на помощь тогда, когда мы захотим, к примеру, проанализировать среднюю калорийность завтраков и обедов. Для этого мы просто сделаем запрос к базе данных, и программа предоставит нам всю необходимую информацию.

Если бы мы не использовали SQL, нам пришлось бы самим вычислять среднюю калорийность и создавать для этого дополнительные строки в таблицах. В этом плане SQL значительно экономит время и силы разработчикам.

Особенности SQL

1. В сравнении с другими языками программирования, SQL понятный и обладает простым синтаксисом — комплексом правил, который объясняет, как писать код. Если у вас достаточный уровень английского, вы прочтете его почти как обычный текст. Или, как минимум, без особого труда догадаетесь, о чем речь.
2. В императивных языках программирования, таких как Python или JavaScript, мы пишем последовательность действий, алгоритм команд. Но SQL — декларативный язык, и на нем мы прописываем, что хотим получить. То есть обозначаем не путь, а результат. А программа, которая выполняет этот запрос, сама получает и возвращает нужные нам данные, модифицирует их или выполняет другую заданную команду.
3. Существует два типа баз данных: нереляционный (NoSQL) и реляционный (SQL). В первом варианте базы данных информация хранится без структурированности и четких связей. В SQL все иначе — данные расположены в таблицах по строкам, где каждая ячейка введена по шаблону.

Кто использует SQL и сколько зарабатывают такие специалисты

SQL — основной инструмент в работе с базами данных. Поэтому владение SQL — навык, который необходим во многих сферах: администраторам базы данных или DBA (Database administrator), дата-аналитикам, продуктовым маркетологам, менеджерам по продажам, тестировщикам, программистам и многим другим. То есть всем, кто тоже отчасти опирается в своей работе на данные.

Читайте также:

Причина такой популярности простая: данные часто хранятся в базах данных, и самый родной для них язык — это SQL. И если нужно, например, проанализировать динамику продаж, то самостоятельно получить всю необходимую информацию с помощью SQL будет довольно быстро.

При всей своей простоте, в мире пока нет аналога, способного полноценно заменить SQL. Поэтому специалисты, которые им владеют, будут востребованы на рынке труда еще долгие годы.

По информации сайта hh.ru, в августе 2023 года было представлено более 550 активных вакансий для администраторов базы данных. Джуниору DBA компании предлагают от 60 тысяч рублей, мидлу — в диапазоне 80 — 100 тысяч. А сеньор может претендовать на 150 тысяч рублей и выше.

При этом SQL-разработчикам предлагают в среднем от 100 тысяч рублей по России. Для сеньора SQL Developer зарплата будет начинаться уже от 200 тысяч.

Конечно, это средние значения по стране и все зависит от региона работы. Однако даже по этим цифрам видно — специалистам со знанием SQL в России не только предлагают конкурентоспособную заработную плату, но и варианты для развития.

Какие есть операторы в SQL и для чего они нужны

Предположим, что мы начинаем работать с реляционной БД, где вся информация располагается в таблицах по строкам. Первая вещь, которая нам нужна, — определить, как мы будем хранить эти данные. И это наш базовый слой операторов SQL, которые помогают в проектировании баз данных:

CREATE DATABASE — создает базу данных.

CREATE TABLE — создает новую таблицу внутри базы данных.

DROP DATABASE — удаляет базу данных.

DROP TABLE — удаляет таблицу в базе данных.

Есть также USE , который указывает, в какой именно базе данных будет проходить дальнейшая работа.

На этом этапе мы решаем, таблицы с какой информацией нам нужны. Если это персональные данные, то названиями колонок и строк в таблице могут быть: имя и фамилия, номер телефона, возраст. В случае с информацией о товарах — название, цена, тип и прочее. Все зависит от наших запросов.

Теперь, когда мы создали таблички, нужно как-то добавлять туда данные, читать их, удалять и изменять. Это следующая группа операторов SQL:

INSERT — добавляет данные в таблицу. Работает в паре с INTO , который указывает на конкретную таблицу.

DELETE — удаляет данные из таблицы. Работает в союзе с FROM , который конкретизирует таблицу. Например, команда DELETE FROM USERS удалит все строки в таблице USERS .

SELECT — определяет список столбцов: вычисляемых и существующих. Если нужно выбрать все столбцы (их еще называют атрибуты), то пишется SELECT * . А после FROM указывается название таблицы.

UPDATE — обновляет данные. Оператор указывает на саму таблицу, а следом применяет SET , после которого мы вводим новые значения для атрибутов. А чтобы обозначить конкретные строки, необходимо использовать WHERE .

JOIN — объединяет значения нескольких таблиц. Он бывает: внутренний INNER и внешний OUTER . Последний включает в себя правый RIGHT OUTER , левый LEFT OUTER и полный FULL OUTER JOIN .

ORDER BY сортирует результаты запроса. По умолчанию сортировка строк в таблице проводится в порядке возрастания. А чтобы сделать ее по убыванию, нужно добавить DESC .

Еще есть операторы контроля доступа. Представьте ситуацию: вы работаете в большой компании, где только несколько бухгалтеров, администраторов баз данных, могут смотреть информацию и делать запись о зарплатах. Если вам понадобится доступ к этой базе с зарплатами, то администраторы могут дать вам право ее просматривать с помощью операторов доступа GRANT , REVOKE , DENY .

Мы разобрали основные и самые базовые операторы при работе с данными в таблицах. Есть и другие, вспомогательные, которые конкретизируют работу в системе. Подробнее о них мы говорим на треке SQL для разработчиков — пройдите его, чтобы узнать об операторах более подробно.

Что такое СУБД и как они работают

Системы управления базами данных или сокращенно СУБД — это программы, которые позволяют создавать базы данных, администрировать их, а также обеспечивают надежность хранения данных и работу с ними.

Другими словами, СУБД — это посредник между пользователем и базой данных. Он получает SQL-запрос и переводит его в сложные операции, необходимые для выполнения задачи. Именно СУБД осуществляет введенную нами команду удаления, сортировки, сохранения и прочего.

СУБД работает примерно так:

Пользователь отправляет SQL-запрос → Система управления базами данных обрабатывает его → Пользователь получает необходимые данные

Один из примеров использования СУБД — онлайн-магазины. В них СУБД помогает хранить и обрабатывать данные о товарах, клиентах, заказах и другой связанной информации.

Если бы мы были продавцами, и мы захотели бы найти фиолетовые носки с рюшами 43 размера, искать вручную пришлось бы долго. Плюс в реальной жизни нам будет нужно:

• Скрыть товар с продаж на период довоза
• Ввести новые размерные сетки и цвета
• Переписать состав продуктов действующих товаров
• Удалить распроданные наименования и многое другое.

А если в таблице произойдет какой-то сбой или не сохранятся изменения? Да, все пришлось бы делать заново.

С системой управления базами данных такие проблемы минимизированы. Система берет управление на себя и выполняет все операции очень эффективно. Благодаря СУБД даже новички-программисты могут создавать приложения для работы с данными.

Система управления базами данных дает много преимуществ:

• Позволяет использовать данные в базе данных нескольким пользователям или приложениям одновременно.
• Обеспечивает безопасность и надежность хранения данных, дает возможность разграничивать права доступа.
• Минимизирует несогласованность данных. Такое может возникнуть, когда в одной компании несколько менеджеров хранит в базе данных контакты партнеров с разными наименованиями. Это как если бы вы записали в книге контактов один и тот же номер телефона под двумя разными именами.
• Увеличивает производительность пользователя. Это возможно благодаря довольно легкому пути: инструменты для поиска или изменения данных помогают в короткие сроки выполнить необходимые команды.

Читайте также:

Какие виды СУБД бывают и чем они различаются

Существует много видов и классификаций СУБД. И каждый из них подходит для разных типов баз данных. Но хорошая новость в том, что базовый уровень SQL везде одинаковый. И если научитесь основам языка, вам будет легче перейти с одной СУБД на другую. Нельзя сказать, что они идентичны, но очень похожи.

Например, БД классифицируют по количеству пользователей, типу хранимых данных, их структурированности или месту расположения. Давайте разберем по порядку.

По количеству пользователей:

• Однопользовательская, в которой одновременно может работать только один специалист
• Многопользовательская — в ней одновременно работает большое количество пользователей.

По типу языка запросов:

• С поддержкой SQL, в которой данные хранятся в таблицах
• С поддержкой NoSQL — нереляционные СУБД, где действуют языки запросов, основанные на программировании и предназначенные для работы с большими БД.

По принципу хранения базы данных:

• Централизованная (локальная), где все данные расположены на одном сервере
• Распределенная, в которой данные хранятся на разных серверах, в том числе и облачном (Yandex Object Storage и прочие).

По видам информации, которую можно хранить в базе данных:

• Специализированные — содержат данные по конкретной теме
• Универсальные — хранят данные из разных областей.

По типу использования базы данных во времени:

• Оперативная (транзакционная, производственная) — для повседневных операций
• Аналитическая — для хранения и расширенного анализа данных, к примеру, бизнес показателей.

По степени структурированности данных:

• Неструктурированные хранятся в необработанном виде и формате
• Полуструктурированные обработаны лишь отчасти
• Структурированные — отформатированный вариант неструктурированных данных.

По типу хранения, запроса и обработки данных в базе:

• Встраиваемая — ее внедряют в приложение и используют для управления БД внутри него
• Клиент-серверная — это когда база данных и СУБД хранятся на едином сервере, к которому подают запросы разные пользователи (например, интернет-магазин, где покупатели подбирают товары по фильтрам)
• Файл-серверная — вариант, когда БД хранится на одном сервере, а СУБД установлена на устройствах, с которых пользователи отправляют запросы к базе данных (например, CRM на корпоративных сервисах).

Еще системы управления базами данных делятся на платные и бесплатные, кроссплатформенные или те, которые работают, например, только на Linux или мобильных устройствах. Есть те, что легко встраиваются в приложения, и другие — большие и с целым комплексом операций для установки.

Например, в приложение о питании нет смысла встраивать систему управления базами данных, предназначенную для обработки огромного количества информации. И наоборот — в корпоративной системе необходимо использовать большую транзакционную СУБД.

Легко ли изучить SQL

На базовом уровне, который должен знать практически каждый разработчик, а также в идеале и продуктовые менеджеры, выучить SQL не особо сложно. Как минимум, научиться выполнять простые запросы по типу: создать таблицу, добавить в нее данные, изменить их или удалить. Но чтобы вы с гордостью могли сказать «я эксперт в базах данных», изучить нужно многое.

Если вы уже работали с одним из языков программирования, например, С или Java, то, скорее всего, вы привыкли писать алгоритмы, и декларативная модель с ее структурированным видом сначала может показаться непривычной. В SQL же нужно описывать результат, и это может быть необычно. В первую очередь нужно понять, что такое таблицы и какие между ними связи. Если это преодолеть, дальше будет легче.

С чего начать изучать SQL

Для старта стоит изучить основы проектирования баз данных. Возвращаясь к частям языка SQL, первое — создание и изменение таблиц. Это значит, что нам нужно разложить свою задачу на составляющие. На этом этапе мы разбираемся, как будем хранить информацию. Это и называется проектированием баз данных: какие таблицы нужны, из каких столбцов они будут состоять и как будут связаны друг с другом.

Второй пункт — практическая работа с данными: запросы, которые выбирают определенные данные, удаляют их, изменяют и так далее. Как говорят из своего опыта специалисты, начавшие путь с самостоятельного изучения SQL, стартовать нужно сразу с практических задач онлайн — учиться правильно ставить команды. Можно попробовать с сайтов sql-ex.ru , pgexercises.com и sql-tutorial.ru .

Только после этого можно приступать к книгам. Например, « Освой самостоятельно SQL за 10 минут » Бена Форта, « Введение в системы баз данных » Криса Дейта или « SQL. Полное руководство » Джеймса Гроффа и Пола Вайнберга.

Но главный минус книг — информация в них обновляется медленнее, чем развиваются технологии баз данных. Поэтому самый простой и эффективный способ разобраться и изучить SQL — пройти специализированный курс от проверенных специалистов. На нем можно не только познакомиться с базовыми операциями, но и изучить тонкости манипуляций.

Профессия «Аналитик данных»

• Изучите востребованную в каждой компании профессию и помогайте бизнесам расти и развиваться
• Научитесь собирать, обрабатывать, изучать и интерпретировать данные с помощью SQL и Google Sheets
• Освойте когортный анализ и визуализацию данных с помощью Superset и библиотек Python

Владение SQL — важный навык для продакт-менеджера

Большинство команд используют коробочные инструменты продуктовой аналитики для работы с данными о том, как люди взаимодействуют с продуктом. При этом ни одна система аналитики (даже такая универсальная, как Amplitude или Mixpanel) не сможет исчерпывающе ответить на все вопросы о продукте.

Более гибкий подход, способный дать больше инсайтов на потраченное время, состоит в том, чтобы обращаться к собираемым данным напрямую, через SQL-запросы. Это позволит в том числе выйти за пределы стандартных кейсов и задач, решаемых через инструменты построения графиков, однако потребует и определенных навыков, и понимания структуры хранящихся данных.

Владение SQL — обязательный навык для продуктового аналитика, но владение им может существенно повысить эффективность работы и продакт-менеджера, и других участников продуктовой команды. Иногда SQL явно включают в требования к соискателю позиции продакта, но чаще — в числе общих требований в области “data analysis skills”.

И все же многие продакт-менеджеры пока не владеют SQL. В день публикации этого материала мы провели опрос в телеграм-канале . По его итогам видно, что 26% респондентов работают продакт-менеджерами, при этом владеют SQL лишь на базовом уровне. 19% продактов не владеют SQL совсем.

В большинстве случаев задачу достать и интерпретировать те или иные данные все же решают аналитики по просьбе продакта (в лучшем случае) или другого участника команды. Но такая ситуация не кажется оптимальной по нескольким причинам.

• Аналитик далеко не всегда погружен в бизнес-контекст. Продакт далеко не всегда может корректно сформулировать то, что и зачем он хочет узнать. Могут быть и другие факторы, влияющие на качество постановки и выполнения задачи. Так или иначе, результаты могут оказаться не слишком полезными, если один плохо объяснил, а другой — плохо понял.
• Даже при условии эффективной коммуникации между продактом и аналитиком, может возникнуть ситуация, в которой потенциальные ценные находки, всплывающие по ходу выполнения задачи, останутся незамеченными. Перегруженный другими запросами аналитик будет скорее прямолинейно решать очередную поставленную задачу, чем проявлять исследовательский интерес.
• Ответы аналитика придется подолгу ждать из-за большой загрузки аналитики рутинными задачами. К тому же дополнительная нагрузка тормозит выполнение основных задач аналитиком. Наконец, когда на основе полученных ответов (почти неизбежно) возникнут новые вопросы — придется ставить подзадачу и снова погружать аналитика в контекст.

Список потенциальных проблем, возникающих из-за ограниченной способности продакт-менеджера самостоятельно обращаться к данным, не исчерпывается перечисленными выше. Это лишь лежащие на поверхности примеры.

В этом материале обсудим то, как владение SQL может помочь продактам повысить свою эффективность (а заодно и дать шанс аналитикам заниматься своей работой, а не чужой).

• Насколько SQL нужен продактам и для решения каких задач? (#)
• Какие уровни владения SQL можно выделить? (#)
• Кому еще в продуктовой команде полезно владеть SQL, кроме аналитика и продакта? (#)

GoPractice благодарит экспертов, которые поделились своим опытом для этого материала:

• Анастасия Присяжная — Product Owner, Digital Health.

• Валерия Плотникова — руководитель отдела развития мобильных приложений Home Credit Bank.

• Максим Адамов — Senior Product Manager, Exness.

• Александр Зеленский — Product Manager, Womanly Corp.

Чтобы глубже разобраться в том, как создаются, развиваются и масштабируются продукты, пройдите обучение в симуляторах GoPractice.

→ «Симулятор SQL для продуктовой аналитики» поможет освоить SQL и применять его для решения продуктовых и маркетинговых задач.

→ «Симулятор управления продуктом на основе данных» поможет научиться принимать решения с помощью данных и исследований при создании продукта.

→ «Симулятор управления ростом продукта» поможет найти пути управляемого роста и масштабирования продукта. Вы построите модель роста и составите стратегию развития продукта.

→ Не знаете с чего начать? Пройдите бесплатный тест для оценки навыков управления продуктом. Вы определите свои сильные стороны и слепые зоны, получите план профессионального развития.

→ Еще больше ценных материалов и инсайтов — в телеграм-канале GoPractice.

Насколько SQL нужен продактам и для решения каких задач?

Валерия Плотникова

Для продакта SQL дает возможность глубоко разбираться и участвовать в формировании и развитии важных продуктовых метрик и понимать их связь с метриками бизнесовыми. Эти знания помогают себя чувствовать уверенно при расчетах юнит-экономики и не собирать лишнего.

Чтение таблиц, понимание типов собираемых данных, разбор этих данных — все это позволит определить полезные метрики для конкретного продукта, а не «притягивать за уши» к популярным, но бесполезным метрикам.

В своей работе не могу полагаться только на популярные системы аналитики, поскольку не всегда есть возможность проверить правильность разметки событий в продукте «по наследству», и не все данные можно в них собирать и трекать. Для понимания воронок это полезно, а вот чтобы иметь возможность копаться глубже, лучше иметь свою БД.

Или, например, когда запускаю новый продукт, могу сразу представить структуру таблиц и данные, что мне потребуются. В таких случаях помогал сбор логов с бэкенда и передача в какую-нибудь удобную для меня табличку.

Для работы с этими данными я использовала SQL.

Александр Зеленский

Продакт-менеджер должен быть погружен в структуру данных. Так он сможет быстрее выполнять рутинные задачи и не прибегать к помощи аналитиков. Это значительно сокращает Time to value в его работе. К тому же обращаться к аналитикам по каждому мелкому запросу — не очень этично. У них может быть свой пул более важных для продукта задач.

Я использовал SQL для самых частотных задач: подсчитать Retention по когортам, ARPU на день N, воронки, активации в сценарии, DAU/MAU. Очень частотная задача — пойти и пообщаться с пользователями из определенных сегментов. Чтобы подобрать их по заданным параметрам, надо выгрузить их через SQL-запросы.

Я бы сказал, что SQL — ежедневная потребность. Вы обращаетесь к нему, когда нужно придумать какую-то фичу, провалидировать гипотезу, найти точки роста и так далее.

Максим Адамов

Если в команде нет аналитика, то для продакта это обязательный скилл в 99% продуктов и команд.

Есть две категории задач, которые продакт-менеджер может решать с помощью SQL самостоятельно.

Первая — это ad hoc задачи, то есть когда нужно что-то быстро посмотреть и проверить. Например, у нас постоянно возникают какие-то гипотезы, которые можно быстро провалидировать, используя SQL. Сколько в среднем инвесторов в одном фонде, как они торгуют, что используют и так далее. Иногда получается это сделать во время встречи, не откладывая решение надолго. У нас в команде нет выделенного аналитика, поэтому все такие простые вещи я делаю сам.

Вторая категория — более трудоемкие, но не регулярные задачи. Например, построить дашборды, чтобы регулярно отслеживать динамику какой-либо метрики и так далее. Например, как только мы определили NSM для нашего продукта, я собрал дашборд, чтобы команда могла отслеживать динамику.

Какие уровни владения SQL можно выделить?

Александр Зеленский

На мой взгляд, первый уровень знания SQL — это владение функцией GROUP BY. Вы можете сегментировать свои запросы, сегментировать своих пользователей. Даже такой начальный уровень уже позволяет делать более качественные выводы из данных, которые будут отражаться на принимаемых решениях в продуктах.

Переход к условному middle — понимание, как работает JOIN: INNER JOIN, OUTER JOIN. Еще один маркер — умение визуализировать процесс построения желаемой таблицы, чтобы было понимание, как с меньшим количеством JOIN получить таблицу с искомыми данными.

Когда вы уже достигли высшего пилотажа, то понимаете, как оптимизировать запросы. Именно efficiency, то есть выполнение задачи с наименьшими ресурсами, является, на мой взгляд, ключевым маркером владения SQL на уровне senior.

Валерия Плотникова

Знания уровня junior — базовое понимание, как строить SELECT-запросы, как извлечь максимум пользы из таблиц с данными, не дожидаясь вечно занятых аналитиков. Объем «Симулятора SQL» в целом покрывает все эти базовые потребности, и их чаще всего достаточно для продакт-менеджера.

Middle-уровень, думаю, это работа уже не просто с SELECT, а уверенный навык делать записи в таблицы и ничего не сломать, писать простенькие скрипты, уметь перестраиваться на синтаксис других СУБД.

Middle+ — это, наверное, когда вы спокойно можете идти работать аналитиком.

Максим Адамов

Самый базовый уровень — сделать запрос по одной таблице, применяя нужные условия и фильтры. Например, чтобы подсчитать активных пользователей по дням или подсчитать количество новых заказов за неделю за начала года.

Чуть более сложный уровень — когда всех данных нет в одном месте, они разбросаны по разным таблицам, и нужно сделать запрос с определенным условиями. Скажем, вы хотите сделать выборку только тех новых пользователей, которые купили на сумму больше, чем Х денег и зарегистрировались в период Y.

Следующий уровень — использование функций и подзапросов. Например, для подсчета Retention часто требуется несколько подзапросов. Или когда нужно посчитать распределение данных, сделать сводную таблицу и так далее.

Дальше уже начинается дата-анализ, моделирование и прочее, что для продакта не так актуально и полезно при ежедневной работе над продуктом.

Анастасия Присяжная

Я бы выделила четыре уровня:

• Для выгрузок. Делаешь SELECT, один JOIN и фильтруешь через WHERE.
• Для базовой аналитики. Несколько JOIN в запросе (важно: без ошибок в видах JOIN), используешь подзапросы, функцию CASE и агрегаторы.
• Использование CTE и оконных функций. Этого достаточно для того, чтобы ответить практически на любой вопрос с помощью SQL.
• Создание новых таблиц и изменение существующих, проработка структуры базы.

Кому еще в продуктовой команде полезно владеть SQL, кроме аналитика и продакта?

Александр Зеленский

Я бы сказал так: SQL нужен любому человеку, который принимает решения и который хочет перейти от субъективного знания к объективному. Например, маркетологу, User Acquisition менеджеру. В командах с широкой зоной ответственности — еще и руководителям команд. Во всех этих случаях вам нужны данные для принятия решений, поэтому вам нужен SQL.

Анастасия Присяжная

SQL полезно знать маркетологам и UX-исследователям. Им достаточно знать на базовом уровне.

Отдельно добавлю, что если есть возможность использовать Tableau и другие дашборд-инструменты, обязательно комбинируйте их с SQL для визуализации результата. Не нужно пытаться искать финальные ответы на вопросы на основе только SQL-запросов, но важно и визуализировать с помощью дашбордов, хотя бы в Google Sheets.

Максим Адамов

Я считаю, что для остальных членов продуктовой команды, владение SQL — это менее важный навык. Он может быть полезен в рамках развития T-shape компетенций.

Мы будем рады, если вы поделитесь с нами своими размышлениями по теме работы с SQL на позиции продакт-менеджера или в продуктовой команде. Пишите нам на dima@gopractice.io.

Образовательные
продукты

Бесплатный тест навыков в управлении продуктом

Оцените свои навыки в управлении продуктом за один час

Симулятор управления продуктом на основе данных

Пройдите симулятор управления продуктом на основе данных

Симулятор управления ростом и масштабированием

Усильте знания и навыки в симуляторе управления ростом продукта

Симулятор SQL для продуктовой аналитики

Научитесь применять SQL в работе над продуктом и маркетингом

Новый симулятор управления ML/AI-проектами

Подписка
на новости и
материалы
Получайте знания там, где вам удобно

Делимся новостями GoPractice и новыми материалами для профессионального развития в нашей почтовой рассылке и в телеграм-канале

Разработчик sql: полное руководство по найму

SQL (Structured Query Language) — это структурированный язык запросов, используемый для взаимодействия с базами данных. SQL позволяет создавать, модифицировать, управлять и извлекать данные из реляционных баз данных, которые являются основой большинства современных систем управления базами данных (СУБД), таких как MySQL, Oracle, PostgreSQL и SQL Server.

База данных SQL — это структурированная коллекция данных, которую можно легко доступиться, модифицировать или удалить с помощью SQL-запросов. В SQL базе данных данные обычно организуются в таблицы, состоящие из строк (записей) и столбцов (поля).

Что такое SQL запросы?

SQL запросы — это инструкции, которые передаются базе данных для выполнения определенной операции. Существуют различные типы SQL запросов:

• DDL (Data Definition Language) — команды для создания, изменения и удаления структуры данных (таблиц, индексов). Примеры: CREATE, ALTER, DROP.
• DML (Data Manipulation Language) — команды для работы с данными (вставка, удаление, обновление данных). Примеры: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
• DCL (Data Control Language) — команды для управления правами доступа к данным. Примеры: GRANT, REVOKE.

Кто такой SQL разработчик?

SQL разработчик — это специалист по программированию, который специализируется на написании и оптимизации SQL-запросов, а также управлении и обслуживании баз данных SQL. Он необходим в любой организации, где требуется обработка больших объемов данных. SQL разработчики работают в тесной связи с командами разработки программного обеспечения, чтобы обеспечить эффективное, надежное и быстрое хранение и извлечение данных.

Рекомендуем к прочтению: ​​​​6 расширений для IT рекрутеров при поиске контактов на Linkedin

Обязанности программиста SQL

Обязанности SQL разработчика могут варьироваться в зависимости от организации, но обычно включают следующее:

• Создание и оптимизация SQL запросов и процедур.
• Разработка и обслуживание баз данных.
• Гарантирование безопасности и целостности данных.
• Мониторинг производительности и оптимизация баз данных для достижения максимальной эффективности.
• Сотрудничество с командами разработчиков для интеграции баз данных с приложениями.

Требования к опыту

Вакансии на позицию SQL разработчика обычно требуют следующий опыт:

• Знание SQL на продвинутом уровне, включая написание сложных запросов и оптимизацию производительности.
• Опыт работы с одной или несколькими СУБД (MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQL Server и т. д.).
• Понимание принципов реляционных баз данных и нормализации данных.
• Навыки работы с инструментами для моделирования и анализа данных.
• Владение одним или несколькими языками программирования, такими как Java, Python, PHP, может быть преимуществом.

SQL разработчик зарплата в России

По данным портала hh.ru, средняя зарплата SQL разработчика в России на 2023 год составляет около 120 000 — 150 000 рублей в месяц, но может варьироваться в зависимости от региона, размера и отрасли компании, а также уровня опыта специалиста.

Собеседование разработчика SQL: 15 вопросов для интервью

При подготовке к собеседованию на позицию SQL разработчика, стоит ожидать вопросов, которые оценивают ваше понимание SQL и способность решать задачи с использованием этого языка. Вот примеры некоторых вопросов:

1. Что такое SQL?
2. Какие основные типы SQL запросов вы знаете?
3. Как создать таблицу в SQL?
4. Как вставить данные в таблицу SQL?
5. Как обновить данные в таблице SQL?
6. Какие основные типы соединений (JOIN) в SQL вы знаете?
7. Как работает оператор GROUP BY в SQL?
8. Какие различные типы индексов в SQL вы знаете?
9. Как вы оптимизируете производительность SQL-запросов?
10. Что такое транзакция в SQL?
11. Что такое SQL Injection и как его предотвратить?
12. Какие методы резервного копирования данных вы знаете?
13. Что такое подзапросы в SQL и как они работают?
14. Какие вы знаете функции агрегирования в SQL?
15. Как можно управлять доступом к данным в SQL?

Какие компетенции необходимо оценить рекрутеру при собеседовании разработчика SQL?

При собеседовании SQL разработчика, рекрутеру стоит оценивать следующие компетенции:

• Технические навыки: Понимание и владение SQL и реляционными базами данных, навыки программирования, способность решать задачи и оптимизировать производительность.
• Аналитические навыки: Способность анализировать требования и трансформировать их в эффективные SQL-запросы.
• Навыки работы в команде: SQL разработчики часто работают в команде и должны уметь эффективно общаться и сотрудничать с другими разработчиками.
• Обучаемость: Технологии быстро меняются, поэтому способность быстро учиться и адаптироваться к новым инструментам и методам является важным качеством.
• Ориентация на результат: Способность работать в условиях сроков и приоритизировать задачи для достижения бизнес-целей.

Наше агентство по подбору ИТ-персонала предлагает вам найти квалифицированных SQL разработчиков за срок менее 2 недель. Свяжитесь с нами прямо сейчас, чтобы узнать подробнее о возможностях расширения вашего будущего проекта. Мы обеспечиваем подбор лучших кандидатов по разумной цене. За 10 лет работы в этой сфере мы успешно заполнили свыше 5500 вакансий и сформировали 25+ команд с нуля. Проверьте отзывы от наших клиентов об агентстве и убедитесь в нашей компетентности! Если требуются дополнительные рекомендации, пишите нам в Telegram.