SQL dla Data Science – co musisz umieć, zanim zaczniesz pracę z danymi

Data Science, czyli nauka o danych, to dziś jedno z najbardziej pożądanych i ekscytujących pól zawodowych, a tym bardziej w dobie prężnie rozwijającej się sztucznej inteligencji. To przyszłościowy kierunek na pewno warty uwagi dla osób rozważających przebranżowienie się lub takich, które dopiero szukają swojej ścieżki zawodowej. Zanim jednak zaczniesz analizować dane i budować inteligentne modele, musisz opanować jeden z głównych fundamentów. Język SQL (Structured Query Language) to język zapytań używany do przetwarzania danych i pracy z nimi: pozyskiwania, przekształcania, porządkowania, sortowania, filtrowania i agregowania w bazach danych. W tym artykule pokażemy, dlaczego jego znajomość jest kluczowa, jakie umiejętności powinna mieć osoba wchodząca w świat Data Science oraz jak płynnie przejść od podstaw do zaawansowanych zagadnień i technik.

Większość danych jest przechowywana w relacyjnych bazach danych, takich jak np. Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Snowflake lub innych. Firmy korzystają z relacyjnych baz danych jako centralnego repozytorium danych operacyjnych i analitycznych. Zgromadzone w nich dane są przechowywane w formie tabel powiązanych między sobą relacjami. Dzięki temu można zaprojektować spójny model danych, który uwzględnia zależności i hierarchie. Umiejętność korzystania z SQL pozwala na pobieranie danych bezpośrednio z tych systemów, bez konieczności eksportowania ich do zewnętrznych plików. Ponadto język ten pozwala na precyzyjne zapytania, dzięki czemu pobierasz tylko to, co jest Ci potrzebne. To podstawa efektywnej i bezpiecznej pracy z dużymi zbiorami danych. Zrozumienie ich relacyjnej struktury jest niezbędne, żeby sprawnie poruszać się po najbardziej popularnych środowiskach analitycznych.

SQL jest przeznaczony do pracy na dużych zbiorach danych – niezależnie od tego, czy analizujesz dane w chmurze, czy lokalnie. SQL został zaprojektowany z myślą o wydajnym przetwarzaniu zbiorów danych liczących miliony wierszy. Silniki baz danych stosują zaawansowane mechanizmy optymalizacji, takie jak np. indeksy. To sprawia, że zapytania bardzo szybko przetwarzają duże wolumeny danych, co w przypadku narzędzi biurowych często bywa nieosiągalne. Dzięki SQL możesz wykonywać operacje filtrowania, grupowania czy sortowania bez obaw o przeciążenie pamięci lub spadek wydajności. Data Science często wymaga analizy ogromnych zbiorów danych, a język SQL to naturalne i optymalne środowisko do tej pracy. Korzystając z narzędzi chmurowych zyskujesz niemal nieograniczoną skalę obliczeniową właśnie dzięki SQL.

SQL działa szybko na dużych zbiorach danych – analizując chociażby tabelę liczącą setki tysięcy wierszy zrobisz to zdecydowanie szybciej w języku SQL niż pisząc formuły w Excelu. Excel jest wygodny, ale szybko okazuje się niewydajny przy bardzo dużych zestawach danych. Przy tabelach o wielkości kilkudziesięciu tysięcy wierszy czas przeliczeń może znacznie wzrosnąć a narzędzie potrafi działać niestabilnie – na przykład zawieszać się. SQL pozwala na bezpieczne wykonywanie takich zadań bez zacięć czy ryzyka utraty stabilności. To ważne przy analizowaniu np. dziennych wyników sprzedaży czy logów systemowych. W SQL unikasz manualnych kroków – wystarczy jeden SELECT lub inne zapytanie, reszta dzieje się „pod spodem”. Nawet jeśli dobrze znasz Excela, warto nauczyć się SQL-a, żeby zwiększyć efektywność pracy z dużymi plikami.

Integruje się z innymi narzędziami Data Science, takimi jak Python (przy użyciu chociażby takich bibliotek jak pandas czy SQLAlchemy), językiem R oraz narzędziami do wizualizacji danych takimi jak Microsoft Power BI czy Tableau. SQL jest językiem szeroko wspieranym przez ekosystem narzędzi analitycznych. W Pythonie możesz pobierać dane z bazy za pomocą bibliotek pandas lub SQLAlchemy, co pozwala na dalszą analizę i modelowanie. Język R również posiada podobne wsparcie. Natomiast programy Microsoft Power BI i Tableau umożliwiają bezpośrednie tworzenie zapytań SQL jako źródła danych – daje to stabilność i elastyczność. Ta kompatybilność jest kluczowa przy pracy zespołowej – analitycy mogą pracować w różnych narzędziach, ale korzystając z jednego źródła danych. SQL staje się więc wspólnym językiem łączącym narzędzia i zespoły analityczne.

SQL pozwala wstępnie przygotować dane do dalszej analizy – sortować, filtrować, agregować, łączyć oraz obliczać kolumny przed wykorzystaniem ich w dalszych analizach. Przygotowanie danych to jedno z najważniejszych działań w Data Science. Dzięki SQL możesz ten etap wykonać bezpośrednio w bazie zanim jeszcze załadujesz dane do Pythona czy narzędzi BI. Przykładowo usunięcie duplikatów, uzupełnianie braków czy tworzenie nowych miar jest możliwe w jednym zapytaniu SQL. W ten sposób analizujesz już oczyszczone i sformatowane dane, co pozwala uniknąć błędów i przyspiesza cały proces. Efektem jest płynniejsze przejście do analizy statystycznej lub budowy modelu. Umiejętność efektywnego przygotowania danych w SQL to ogromna wartość dodana przy skomplikowanych projektach analitycznych.

Aby zacząć pracę w obszarze Data Science, powinieneś móc bez problemu wykonać poniższe działania:

Pisać zapytania SELECT: umieć wybierać kolumny, nazywać je (aliasować), filtrować dane (WHERE), sortować (ORDER BY) oraz ograniczać (LIMIT, TOP). SELECT to najczęściej używane i najbardziej podstawowe zapytanie w SQL. Umiejętność precyzyjnego wybierania kolumn i nadawania im aliasów wpływa na czytelność wyników. Dzięki klauzuli WHERE potrafisz odfiltrować tylko potrzebne dane, co optymalizuje proces analizy. Sortowanie wyników (ORDER BY) pozwala przekazywać dane w ustalonej kolejności – bardzo przydatne np. przy raportach. LIMIT/TOP umożliwiają ograniczenie liczby wyników, co jest pomocne przy testowaniu zapytań.

Łączyć tabele za pomocą JOIN: rozumieć różnicę pomiędzy następującymi złączeniami oraz wiedzieć kiedy stosować każde z nich: INNER, LEFT, RIGHT, FULL oraz CROSS. JOIN to kluczowy mechanizm łączenia danych z różnych tabel. W INNER JOIN uzyskujesz tylko wspólne rekordy – to najczęstszy typ. LEFT JOIN pozwala zachować wszystkie rekordy z tabeli głównej i dołączyć dopasowane dane z drugiej. Odwrotnie działa RIGHT JOIN – pozwala zachować wszystkie rekordy z drugiej tabeli i dołączyć dopasowane z głównej. FULL JOIN jest przydatny przy bardziej skomplikowanych analizach gdy zależy Ci na wszystkich danych z obu tabel. CROSS JOIN generuje iloczyn kartezjański – rzadko używany ale warto znać i wiedzieć jak działa. Wiedza, kiedy użyć konkretnego JOIN-a uchroni przed błędami logicznymi.

Znać i korzystać z operatorów zbiorowych i rozumieć różnice między nimi: UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT – gdy łączysz różne zestawy danych. Operatory zbiorowe działają inaczej niż JOIN-y – łączą wyniki zapytań jako zestawy. UNION scala zestawy i usuwa duplikaty. UNION ALL scala bez usuwania – jest szybszy, ale pozostawia kopie. INTERSECT wyświetla tylko wspólne wyniki z obu zapytań. EXCEPT pokazuje te, które występują tylko w pierwszym zestawie. Umiejętność korzystania z nich umożliwia zaawansowane porównania i analizy danych.

Znać różnice pomiędzy złączeniami opisanymi w punktach 2 i 3.
JOIN agreguje kolumnowo rekordy – rozszerza zestaw danych o nowe kolumny. Operatory zbiorowe scalają wyniki jeden pod drugim – w pionie. Mylenie ich prowadzi do różnych rezultatów, mimo stosowania tych samych źródeł. Warto zdać sobie sprawę, że JOIN pozwala na łączenia 1:1 lub 1:N, natomiast UNION itp. skupiają się na scalaniu podobnych zestawów danych. Analiza logiczna wyników zapobiega błędom.

Agregować dane: zauważać i wiedzieć kiedy używać GROUP BY, HAVING oraz funkcji agregujących takich jak SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT. GROUP BY grupuje dane według podanych kolumn – to podstawa analiz statystycznych. Funkcje agregujące zwracają wartości zbiorcze – liczba rekordów, średnia, suma itd. HAVING działa jak WHERE, ale dla danych po wykonaniu agregacji – umożliwia wykonywanie warunkowych analiz. Niewłaściwe zestawienie GROUP BY i HAVING powoduje błędne wyniki lub błędy składniowe. Umiejętność ich właściwego stosowania pozwala na tworzenie raportów np. „średnia sprzedaż na klienta”, „liczba produktów powyżej danego progu cenowego”.

Korzystać z podzapytań (subqueries), wyrażeń CTE (Common Table Expressions) i klauzuli WITH. Narzędzia te umożliwiają i przyspieszają strukturalną analizę danych krok po kroku. Podzapytania pozwalają wykonać najpierw jeden krok – np. wybrać użytkowników, a potem użyć ich jako filtru w klauzuli WHERE. CTE i klauzula WITH umożliwiają budowanie etapowych zapytań, które są przede wszystkim czytelne. To alternatywa dla tworzenia tabel tymczasowych – szybsza i często bardziej efektywna. Dzięki temu zapytania są modularne i łatwiejsze w utrzymaniu w przyszłości. To też podstawa do bardziej zaawansowanych analiz.

Tworzyć i modyfikować dane: wstawiać (INSERT), aktualizować (UPDATE), usuwać (DELETE) – dlatego że czasem potrzebne są modyfikacje procesami ETL (Extract, Transform, Load – pobranie, przekształcenie, załadowanie). Data Scientist nierzadko przygotowuje dane od podstaw – wtedy musi umieć wstawiać lub aktualizować rekordy. INSERT pozwala tworzyć nowe zestawy danych, które przygotowujesz. UPDATE służy do modernizacji istniejących danych – np. korekty wartości lub dodania kolumn. DELETE umożliwia czyszczenie zbędnych wierszy. Umiejętność bezpiecznego operowania powyższymi operacjami to odpowiedzialność – dlatego warto nauczyć się również obsługi transakcji i je stosować.

Załóżmy, że powyższe podstawy mamy już opanowane. Następnym etapem będzie zaznajomienie się z poniższymi zagadnieniami:

Funkcje okna zwane też okienkowymi (window functions) – takie jak ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK oraz – opcjonalnie – LAG i LEAD. To potężny zestaw narzędzi do analiz sekwencyjnych i tworzenia rankingów. ROW_NUMBER przypisuje kolejny numer wierszowi w ramach zdefiniowanych partycji. RANK i DENSE_RANK pozwalają ustawić ocenę porządkową z uwzględnieniem remisów. LAG i LEAD umożliwiają dostęp do poprzedniego lub następnego rekordu w określonej kolejności – przydają się przy analizie trendów. Za pomocą SUM() … OVER() możesz obliczać sumy kroczące lub przeliczać udział procentowy w grupach. W analogiczny sposób można obliczyć średnie, minima i maksima kroczące. To standardowe techniki w analizie czasowej i segmentacyjnej.

Tworzyć i modyfikować procedury składowane. Procedury to wydajne narzędzie do abstrakcji zadań bazodanowych. Można przekazywać do nich parametry i uzyskiwać powtarzalne rezultaty. Procedury mogą służyć też jako API (Application Programming Interface), czyli swego rodzaju most pomiędzy bazami danych a narzędziami BI. Ułatwiają utrzymanie, bezpieczeństwo i wersjonowanie kodu.

Pisać dynamiczne zapytania i umieć programować w języku SQL: zmienne, IF, pętle, blok TRY…CATCH. T-SQL (Transact-SQL) i PL/pgSQL to pełnoprawne języki skryptowe wewnątrz bazy. Z ich pomocą można budować warunkowe skrypty, reagować na błędy i powtarzać działania na zbiorach danych. Zmienne umożliwiają przekazywanie parametrów do kodu SQL, a pętle pozwalają na iteracyjne wykonywanie zadań – np. na danych historycznych. TRY…CATCH zabezpiecza proces przed awarią i pozwala na logowanie błędów. To fundament pracy nad bezpiecznym i w pełni zautomatyzowanym procesem ETL.

Tworzyć widoki – po to, aby zoptymalizować drogie operacje, powtarzalne analizy i zapewnić użytkownikom dostęp tylko do tych danych (kolumn) które faktycznie są im potrzebne. Widok jest jak okno, przez które widzisz złożone zapytanie w prostszej formie. Umożliwia ponowne użycie kodu i transparentność zapytań. Dla użytkowników BI to sposób na ograniczenie widoczności danych – bez ujawniania całości. To metoda na wdrożenie bezpieczeństwa, modularności i wydajności w jednym.

Warto wiedzieć również czym są indeksy i znać podstawy optymalizacji: umiejętność tworzenia indeksów, analiza planów zapytań, rozumienie gdy zapytania zwalniają oraz umieć temu przeciwdziałać. Indeksy służą przyspieszeniu zapytań – szczególnie tych z filtrami i złączeniami. Ich nadmierna liczba może spowalniać operacje wstawiania, aktualizowania i usuwania danych (INSERT, UPDATE, DELETE). Umiejętność czytania planów wykonania zapytania (Execution Plan) pozwala zidentyfikować opóźnienia. Narzędzia takie jak Query Store czy DMV (Dynamic Management Views) pomagają monitorować wpływ zapytań na wydajność. Znając podstawy indeksów (np. klastrowy vs nieklastrowy), optymalizujesz zapytania i serwisujesz bazy efektywniej (zagadnienia opisane w ostatnich dwóch zdaniach dotyczą programu Microsoft SQL Server).

Poniżej prezentujemy przykładowe obszary zastosowania języka SQL w połączeniu z innymi popularnymi technologiami używanymi w świecie Data Science:

Microsoft Power BI lub Tableau

1. Tworzysz widoki SQL jako bazę do budowy wizualizacji danych. Tworzenie widoków w SQL pozwala przygotować gotowe źródło danych – zoptymalizowane i zawężone do konkretnego kontekstu biznesowego. Power BI lub Tableau mogą wtedy z nich korzystać, co ułatwia tworzenie dashboardów. To również oznacza, że logika biznesowa jest utrzymywana w bazie, a nie w narzędziu wizualizacyjnym które jest przeznaczone do innych zastosowań. Dzięki temu zmniejszasz ryzyko błędów w interpretacji danych i zapewniasz spójność wyników między różnymi użytkownikami.
2. Łączysz JOIN-y, agregaty, ogólnie – przygotowanie danych wewnątrz baz, a narzędzia BI robią resztę. Zamiast tworzyć złożone obliczenia w Power BI lub Tableau (co dodatkowo spowalnia odświeżanie danych), lepiej wykonać je wcześniej w SQL. Wówczas narzędzia te pełnią swoją główną funkcję, czyli prezentacyjnąm a ponadto korzystają z przetworzonych i zoptymalizowanych danych. JOIN-y, grupowania i warunki logiczne zapisane w SQL minimalizują potrzebę „klikania” w interfejsach BI. To nie tylko szybsze, ale i bardziej zrozumiałe dla innych analityków oraz programistów. Takie podejście daje lepszą kontrolę nad logiką raportu i większą wydajność działania – oraz wygodę.

Język SQL to sieć, w której żyją różne narzędzia, a dobry Data Scientist potrafi te połączenie wykorzystać. SQL jest jak wspólny język, którym porozumiewają się różne systemy – od baz danych, przez narzędzia BI, aż po języki programowania. Dzięki niemu możesz zbudować mosty między środowiskami, które na pierwszy rzut oka działają niezależnie. Dobry Data Scientist potrafi zrozumieć, co warto zrobić w SQL, a co lepiej delegować do Pythona lub narzędzi BI. To właśnie ta umiejętność rozdzielania odpowiedzialności między narzędzia pozwala osiągać największą wydajność. SQL staje się centrum, w którym zbiega się logika analityczna, transformacje i raportowanie.

Poniżej prezentujemy krótkie podsumowanie tego, co zostało opisane w poprzednich akapitach:

1. Poziom 1 – podstawowy: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, ORDER BY oraz aliasy. To absolutna podstawa każdej pracy z danymi. SELECT pozwala wybierać konkretne kolumny, a WHERE ograniczać zakres rekordów. JOIN umożliwia łączenie danych z różnych tabel, co w praktyce oznacza dostęp do pełniejszego obrazu. GROUP BY z funkcjami agregującymi pozwala przeliczać dane w kontekście – np. liczby zamówień na klienta. ORDER BY sortuje dane, co jest ważne w analizach rankingowych i wstępnej eksploracji danych. Aliasy służą natomiast do nadawania kolumnom lub tabelom wybranych nazw lub oznaczeń. Opanowanie tych kilku elementów pozwala samodzielnie przeprowadzić podstawowe analizy i zrozumieć strukturę danych. To poziom, od którego zaczyna każdy przyszły Data Scientist – i który warto mieć dobrze opanowany.
2. Poziom 2 – średniozaawansowany: CTE i klauzula WITH, funkcje okienkowe oraz podzapytania. Na tym etapie uczysz się nieco bardziej zaawansowanych sposobów organizacji kodu SQL. CTE (Common Table Expressions) i klauzula WITH pozwalają pisać zapytania etapowo i przejrzyście. Funkcje okna umożliwiają analizę porównawczą – np. porównanie z poprzednim miesiącem lub rankingowanie w grupach. Podzapytania w SELECT lub WHERE pozwalają wprowadzić logikę warunkową i bardziej złożoną analizę.
3. Poziom 3 – zaawansowany: indeksy i optymalizacja. Tu zaczyna się prawdziwa inżynieria danych. Indeksy potrafią znacznie przyspieszyć zapytania analityczne zwłaszcza do bardzo dużych tabelach. Optymalizacja zapytań, analiza planów wykonania oraz tuning to tematy kluczowe przy pracy na milionach rekordów. Skrypty SQL z warunkami, pętlami i transakcjami to sposób na automatyzację i odporność systemów.

Jak być może udało Ci się już zauważyć, język SQL i jego znajomość niesie ze sobą szereg korzyści:

• Szybsze prototypowanie modeli – mniejszy koszt przetwarzania danych. Dzięki SQL możesz ograniczyć liczbę danych już na etapie pobierania – zamiast analizować cały zbiór, możesz wybrać tylko najważniejsze wiersze lub kolumny. To znacząco skraca czas obliczeń w Pythonie lub R. Mniejszy rozmiar danych to także mniej błędów i szybszy czas ładowania. Dzięki temu możesz szybciej testować różne hipotezy, nie czekając długo na wyniki. To szczególnie ważne w pracy iteracyjnej nad modelami predykcyjnymi
• Wiarygodność wyników – analiza odbywa się w kontrolowanym środowisku bazy, a nie lokalnie. W pracy lokalnej często trudno zachować pełną kontrolę nad wersją danych, zwłaszcza przy dynamicznie zmieniających się zbiorach danych. SQL daje Ci możliwość operowania zawsze na aktualnych danych bez potrzeby ich eksportu. To eliminuje ryzyko pracy na nieaktualnych danych i błędów wynikających z ręcznej synchronizacji. Dodatkowo środowisko bazodanowe umożliwia audyt, replikację i zabezpieczenie danych, co zwiększa zaufanie do wyników analizy. W rezultacie Twoje analizy są bardziej zgodne ze stanem rzeczywistym i łatwiej je bronić przed interesariuszami w razie potrzeby.
• Łatwość skalowania – możesz przetwarzać miliony rekordów. SQL działa na poziomie silnika bazodanowego, który może obsługiwać bardzo duże zbiory danych. Dzięki temu możesz bez problemu analizować dane historyczne, logi aplikacyjne czy jakiekolwiek inne dane które Cię interesują. Skalowalność SQL-a oznacza też możliwość współpracy z technologiami chmurowymi, które oferują niemal nieograniczoną moc obliczeniową. Przetwarzanie, które lokalnie zajęłoby godziny, w SQL można wykonać w sekundach. To czyni ten język nieodzownym narzędziem w projektach typu Big Data i analityce predykcyjnej.
• Łatwość integracji z zespołem – analizy, ETL i przygotowania robione w SQL są powtarzalne i zrozumiałe dla innych. SQL to język, który zna praktycznie każdy analityk, BI-developer, inżynier danych czy data scientist. Dzięki temu Twoje zapytania i transformacje mogą być z łatwością zrozumiane i rozwijane przez innych członków zespołu. Standaryzacja procesów ETL w SQL ułatwia utrzymanie i monitorowanie pipeline-ów danych. Powtarzalność zapytań zwiększa niezawodność analiz, a dokumentacja SQL staje się żywą częścią projektu. To z kolei przyspiesza onboarding nowych członków zespołu, wdrażanie ich w swoje obowiązki i ułatwia audyt danych.

SQL to nie tylko język zapytań – to często punkt startowy do świata efektywnej analizy danych, raportowania i Data Science. Bez SQL trudno zbudować solidne podstawy do dalszego rozwoju w analizie danych. Znajomość tego języka otwiera drzwi do pracy z dużymi zbiorami, nowoczesnymi narzędziami i profesjonalnymi zespołami. Dzięki SQL możesz nie tylko analizować dane, ale też je przekształcać, zabezpieczać i publikować.

Jeśli planujesz karierę nie tylko w Data Science ale również w którymś z powyżej opisanych obszarów to bez znajomości języka SQL będziesz:
• pracować wolno lub bardzo wolno,
• przepisywać dane lokalnie lub analizować je w Excelu,
• powielać ETL-owe błędy.

Dzięki SQL możesz od razu uczyć się technik Data Science. Zacznij od solidnych podstaw, buduj krok po kroku, a już szybko odkryjesz, że Twoja analiza jest: szybsza, bardziej powtarzalna, przyjazna współpracy, wygodniejsza i przede wszystkim przyjemniejsza.