Come si estraggono e manipolano valori numerici e stringhe con SQL?

Nell’analisi dei dati, l’interrogazione di tabelle mediante SQL si rivela uno strumento essenziale per ricavare informazioni specifiche, sintetizzare grandi quantità di dati e trasformarli in conoscenza utilizzabile. Le funzioni aggregate e di valore in SQL permettono operazioni che spaziano dal semplice conteggio alla manipolazione avanzata di stringhe.

La funzione COUNT restituisce il numero di righe presenti in una tabella o quelle che soddisfano una determinata condizione. Se si desidera conoscere il numero totale di righe nella tabella PAPERS, basta scrivere:

sql
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SELECT COUNT(*) FROM PAPERS;

Questo restituisce 10, poiché ci sono dieci righe. Tuttavia, se si vogliono contare solo i tipi di carta disponibili nel formato 8, si scrive:

sql
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SELECT COUNT(Size8) FROM PAPERS;

Il risultato è 8, perché due righe non hanno valori per quella colonna. I valori nulli vengono ignorati. Per sapere quanti prezzi distinti esistono per il formato 8:

sql
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SELECT COUNT(DISTINCT Size8) FROM PAPERS;

Questo ritorna 6, rivelando che tra i valori presenti ne esistono sei unici.

La funzione AVG calcola la media aritmetica dei valori numerici. Applicata alla colonna Size8:

sql
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SELECT AVG(Size8) FROM PAPERS;

La media risultante è 12.485. Lo stesso vale per Size11, con un risultato di 17.539.

Con MAX e MIN si possono estrarre rispettivamente il valore massimo e minimo da una colonna. Per trovare il prezzo più alto tra i formati 8:

sql
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SELECT MAX(Size8) FROM PAPERS;

Questo restituisce 29.95, che corrisponde alle trasparenze. Il valore minimo, ottenuto con:

sql
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SELECT MIN(Size8) FROM PAPERS;

è 8.49.

sql
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SELECT SUM(Size11) FROM PAPERS;

Il risultato è 122.77, dato che sette tipi di carta sono disponibili in quel formato.

Con LISTAGG, funzione introdotta nello standard SQL:2016, si possono concatenare valori di più righe in un’unica stringa separata da un delimitatore:

sql
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SELECT LISTAGG(LastName, ', ')

       WITHIN GROUP (ORDER BY LastName) AS "Customer"
FROM CUSTOMER
WHERE Zipcode = 97201;

Questo restituisce una lista ordinata di cognomi dei clienti che vivono nel CAP 97201, separati da virgole. Tuttavia, l’uso di LISTAGG richiede che il carattere delimitatore (in questo caso la virgola) non sia presente nei valori.

sql
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SUBSTRING('manual transmission' FROM 8 FOR 4)

Restituisce "tran", iniziando dall’ottavo carattere per quattro posizioni.

Più complessa è SUBSTRING (SIMILAR), che usa espressioni regolari per identificare e restituire la parte centrale di una stringa

Come Python Migliora la Scienza dei Dati e Perché è Essenziale per la Gestione di Grandi Volumi di Informazioni

Python non è solo un linguaggio di programmazione, ma un ecosistema fondamentale che ha trasformato il modo in cui la scienza dei dati viene praticata oggi. La sua popolarità tra le organizzazioni non è casuale: Python offre un supporto esteso attraverso librerie specializzate, strumenti di elaborazione parallela e integrazione con database, elementi che lo rendono ideale per gestire e analizzare grandi quantità di dati in modo efficiente e accurato.

La gestione dei dati si basa sull’accesso a database MySQL, sfruttando librerie come MySQLdb o il più aggiornato mysqlclient per garantire compatibilità con Python 3.x. Questa integrazione è cruciale, poiché la mole di dati non può essere contenuta interamente in memoria, richiedendo un accesso rapido e sicuro ai dati archiviati. Infine, la visualizzazione dei risultati, originariamente realizzata con PHP, è stata interamente migrata su Python tramite framework come Quixote e il suo aggiornamento DurusWorks, offrendo un sistema più coerente e modulare per la presentazione delle informazioni.

Dal punto di vista del linguaggio, Python si distingue per la sua sintassi chiara e concisa. Un’istruzione come print("Hello There!") esprime in modo diretto l’output desiderato senza richiedere complessi costrutti sintattici. Questa semplicità è accompagnata da regole fondamentali come l’indentazione, che definisce la struttura logica del codice, essenziale per le condizioni e i blocchi di codice. Errori di indentazione sono tra i problemi più comuni, e la loro comprensione è vitale per scrivere programmi corretti.

L’utilizzo di ambienti di sviluppo integrati come Jupyter Notebook e Google Colab potenzia l’esperienza di programmazione, automatizzando la gestione dell’indentazione, migliorando la leggibilità del codice e permettendo l’integrazione di output grafici e di testo in un unico documento interattivo. Questo facilita l’analisi, la sperimentazione e la presentazione dei dati, aspetti centrali nella pratica della scienza dei dati.

Le librerie Python più diffuse per il calcolo scientifico includono il pacchetto SciPy, che fornisce strumenti per integrazione numerica, ottimizzazione e supporta librerie specializzate come Scikit-learn e Statsmodels. NumPy è alla base della manipolazione di array n-dimensionali, fondamentali per strutturare dataset complessi, e offre funzionalità avanzate di algebra lineare e generazione di numeri casuali. Pandas, invece, è la libreria cardine per la gestione di strutture dati e strumenti analitici, ottimizzata per l’elaborazione di grandi dataset tabellari.

Oltre a conoscere le funzioni e le librerie, è essenziale comprendere il contesto in cui Python si inserisce all’interno della scienza dei dati. La sua potenza deriva dall’ecosistema completo che consente di passare dall’acquisizione alla trasformazione, dall’analisi all’interpretazione dei dati, integrando strumenti statistici e machine learning. Chi si avvicina a Python per la scienza dei dati deve quindi sviluppare una consapevolezza critica dell’intero processo di data handling, dall’estrazione fino alla visualizzazione, per poter sfruttare al meglio le potenzialità offerte dal linguaggio.

È inoltre fondamentale riconoscere l’importanza della qualità e della pulizia dei dati in ogni fase, poiché la precisione delle analisi e delle previsioni dipende dalla correttezza dei dati in ingresso. Lavorare con Python implica non solo scrivere codice efficace, ma anche adottare pratiche rigorose di gestione dei dati, garantendo integrità, tracciabilità e riproducibilità dei risultati.

Come Funziona una Gerarchia di Database Relazionali e la Gestione dei Ruoli

La gestione di un database relazionale implica una serie di operazioni che vanno dalla creazione di tabelle alla gestione degli utenti e dei loro privilegi, fino alla definizione della struttura stessa del database. La comprensione delle gerarchie e delle connessioni all'interno di un database è essenziale per ogni sviluppatore o amministratore di database. Nel contesto di un sistema relazionale, la struttura gerarchica di un database è fondamentale per gestire i dati in modo efficace e per ottimizzare le operazioni quotidiane.

A livello di database, uno degli aspetti chiave nella gestione delle informazioni è l'uso degli schemi. Un'applicazione di database relazionale tipicamente utilizza più tabelle. Con la crescita del database e l'incremento delle applicazioni che lo utilizzano, può capitare che uno sviluppatore desideri creare una tabella con lo stesso nome di una tabella già esistente, il che potrebbe causare conflitti. Per ovviare a questo problema, SQL adotta una struttura di namespace gerarchico, in cui gli sviluppatori possono definire le loro tabelle come membri di uno schema specifico. In questo modo, un sviluppatore può avere una tabella chiamata "CUSTOMER" nel proprio schema, mentre un altro sviluppatore può avere un'altra tabella chiamata allo stesso modo, ma in uno schema diverso.

Quando il database cresce in dimensioni e complessità, è necessario aggiungere ulteriori livelli di gerarchia per evitare conflitti. Ad esempio, nelle organizzazioni di grandi dimensioni, potrebbe esserci la necessità di un catalogo che contenga più schemi. A sua volta, ogni schema può contenere più tabelle, e ciascuna tabella può avere un numero variabile di colonne e righe. Questo livello di astrazione diventa fondamentale per la gestione efficiente dei dati, in particolare per evitare conflitti tra nomi di tabelle o schemi.

Inoltre, un aspetto cruciale della gestione di un database è il concetto di connessioni, sessioni e transazioni. Un sistema di gestione di database (DBMS) è diviso principalmente in due parti: il lato client, che interagisce con l'utente, e il lato server, che memorizza e opera sui dati. Per eseguire operazioni su un database, un utente deve prima stabilire una connessione tra il proprio client e il server che ospita i dati a cui vuole accedere. La connessione è la condizione necessaria per lavorare con un database, e può essere stabilita tramite una dichiarazione SQL, ad esempio una CONNECT. Una volta stabilita la connessione, l'utente può avviare una sessione, che rappresenta il contesto in cui vengono eseguite le dichiarazioni SQL.

Una transazione, che può essere definita come una sequenza di dichiarazioni SQL, è particolarmente importante in quanto garantisce che il database rimanga coerente anche in caso di errori. Una transazione è atomica, il che significa che o viene completata interamente, o viene annullata, ripristinando il database al suo stato precedente. Questa proprietà è fondamentale per garantire che i dati rimangano integri, evitando modifiche parziali che potrebbero compromettere l'affidabilità del sistema.

Nel contesto di SQL, le routine giocano un ruolo importante. Le routine sono procedure, funzioni o metodi che possono essere invocati sia dal codice SQL che dal linguaggio host con cui il codice SQL interagisce. Le routine permettono al codice SQL di sfruttare calcoli eseguiti dal linguaggio host e viceversa. Sebbene possano sembrare simili a funzioni o metodi in altri linguaggi di programmazione, le routine in SQL richiedono una comprensione più approfondita, in quanto possono essere scritte in SQL o in un linguaggio host e possono essere invocate in modi diversi, a seconda della loro posizione e del contesto.

Infine, un altro concetto utile è il percorso (path) utilizzato in SQL per trovare le routine invocate. Proprio come nei sistemi operativi, un percorso in SQL indica al sistema in quale ordine cercare le routine in vari schemi. Questo è particolarmente utile quando ci sono diversi schemi, ad esempio uno per il testing, uno per il controllo qualità e uno per la produzione. Un percorso ben definito aiuta a garantire che il sistema trovi la routine giusta in modo efficiente.