Ti sei mai ritrovato a scavare in un database, cercando di estrarre le informazioni di cui hai bisogno, ma sentendoti come se stessi solo grattando la superficie? È qui che entra in gioco SQL.

SQL, o Structured Query Language, è un potente strumento che ti consente di comunicare con i database ed estrarre i dati di cui hai bisogno in modo strutturato ed efficiente. In qualità di data scientist, sapere come utilizzare SQL in modo efficace è fondamentale per l'accesso e l'analisi dei dati.

In questo articolo tratteremo sette concetti SQL essenziali che ti forniranno una solida base per lavorare con i database. Sia che tu stia appena iniziando il tuo viaggio nella scienza dei dati o che stia cercando di rispolverare le tue abilità, questi concetti ti prepareranno per il successo.

Quindi iniziamo!

Istruzione SELEZIONA

• L'istruzione SELECT è uno strumento essenziale per il recupero dei dati da un database. Ti consente di specificare quali colonne desideri recuperare o utilizzare *per selezionare tutte le colonne. Puoi anche utilizzare una clausola WHERE per filtrare i risultati e operatori logici come AND, OR e NOT per creare filtri più complessi.
• Ad esempio, supponiamo di voler recuperare dalla tabella "clienti" tutti i clienti che vivono nella città di New York:

SELECT * FROM customers WHERE city = 'New York';

SELECT first_name, last_name, email FROM customers WHERE state = 'NY' AND last_name = 'Smith';

SELECT * FROM orders LIMIT 5;

Quando si lavora con i database, è spesso necessario combinare i dati di più tabelle. È qui che entra in gioco JOIN.

Esistono due tipi principali di JOIN: INNER JOIN e OUTER JOIN.

• INNER JOIN combina le righe di due o più tabelle in base a un valore corrispondente in una colonna comune. Restituisce solo le righe in cui viene trovata una corrispondenza in entrambe le tabelle.

SELECT orders.order_id, customers.first_name, customers.last_name
FROM orders
INNER JOIN customers
ON orders.customer_id = customers.customer_id;

• OUTER JOIN combina le righe di due o più tabelle, incluse le righe che non hanno un valore corrispondente nella colonna comune. Esistono tre tipi di OUTER JOIN: LEFT JOIN, RIGHT JOIN e FULL OUTER JOIN.
• LEFT JOIN restituisce tutte le righe della tabella di sinistra e tutte le righe corrispondenti della tabella di destra. Se non c'è corrispondenza, i valori NULL verranno visualizzati nelle colonne della tabella di destra.
• RIGHT JOIN restituisce tutte le righe della tabella di destra e tutte le righe corrispondenti della tabella di sinistra. Se non c'è corrispondenza, i valori NULL verranno visualizzati nelle colonne della tabella di sinistra.
• FULL OUTER JOIN restituisce tutte le righe di entrambe le tabelle, indipendentemente dal fatto che esista una corrispondenza nella colonna comune. Se non c'è corrispondenza, i valori NULL verranno visualizzati per le colonne non corrispondenti.

SELECT orders.order_id, customers.first_name, customers.last_name
FROM orders
LEFT JOIN customers
ON orders.customer_id = customers.customer_id;

L'uso di JOIN è un modo efficace per combinare dati da più tabelle ed eseguire query più complesse.

Funzioni aggregate

Le funzioni di aggregazione vengono utilizzate per eseguire calcoli sui dati e restituire un singolo risultato. Le funzioni di aggregazione comuni includono SUM, AVG e COUNT.

• Ecco un esempio di utilizzo della funzione SOMMA per sommare le vendite nella tabella "ordini":

SELECT SUM(amount) FROM orders;

• È inoltre possibile utilizzare la funzione AVG per calcolare la media di un insieme di valori:

SELECT AVG(amount) FROM orders;

SELECT COUNT(*) FROM orders;

SELECT COUNT(amount) FROM orders;

È inoltre possibile utilizzare la clausola GROUP BY per raggruppare i risultati di una funzione di aggregazione in base a una o più colonne. Per esempio:

SELECT COUNT(*), country FROM customers
GROUP BY country;

L'utilizzo di funzioni di aggregazione è un modo utile per eseguire calcoli sui dati e ottenere informazioni dettagliate dai risultati.

Sottoquery

Le sottoquery vengono utilizzate per creare query più complesse nidificando un'istruzione SELECT all'interno di un'altra clausola SELECT, FROM, WHERE o HAVING.

• Ecco un esempio di utilizzo di una sottoquery nella clausola SELECT:

SELECT first_name, last_name
FROM customers
WHERE customer_id = (SELECT customer_id FROM orders WHERE amount > 100);

• Puoi anche utilizzare una sottoquery nella clausola FROM per creare una tabella temporanea da utilizzare nella query principale:

SELECT * FROM (SELECT * FROM customers WHERE city = 'New York') AS temp;

UNIONE e UNIONE TUTTI

UNION e UNION ALL vengono utilizzati per combinare i risultati di più istruzioni SELECT in un singolo set di risultati.

UNION combina i risultati di due o più istruzioni SELECT e rimuove eventuali righe duplicate.

• Ecco un esempio di utilizzo di UNION:

SELECT * FROM customers WHERE city = 'New York'
UNION
SELECT * FROM customers WHERE city = 'Los Angeles';

• Ecco un esempio di utilizzo di UNION ALL:

SELECT * FROM customers WHERE city = 'New York'
UNION ALL
SELECT * FROM customers WHERE city = 'Los Angeles';

Valori NULL

I valori NULL rappresentano dati mancanti o sconosciuti in un database. Sono diversi da zero (0) o da una stringa vuota, in quanto indicano l'assenza di un valore.

È possibile utilizzare gli operatori IS NULL e IS NOT NULL per filtrare i valori NULL in una query.

• Ecco un esempio di utilizzo di IS NULL:

SELECT * FROM customers WHERE last_name IS NULL;

• Ecco un esempio di utilizzo di IS NOT NULL:

SELECT * FROM customers WHERE last_name IS NOT NULL;

Congratulazioni per essere arrivato alla fine di questo articolo! Ora dovresti avere una solida base in sette concetti SQL essenziali per la scienza dei dati: SELECT, JOIN, funzioni di aggregazione, sottoquery, UNION e UNION ALL e valori NULL.

Padroneggiare questi concetti ti consentirà di comunicare efficacemente con i database ed estrarre i dati necessari per le tue analisi. Ma non fermarti qui: c'è sempre altro da imparare e fare pratica quando si tratta di SQL.

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Alla prossima volta, buone domande!