Mitos do SQL desmascarados: 6 mentiras sobre SQL em que você precisa parar de acreditar

O SQL existe há décadas, mas os mal-entendidos sobre ele continuam a circular. Algumas pessoas acham que ele está desatualizado ou não é adequado para os desafios de dados atuais. Mas será que essas afirmações são realmente verdadeiras? Continue lendo para explorar os mitos comuns sobre o SQL e separar o fato da ficção.

Há muitas concepções errôneas sobre o SQL (Structured Query Language, Linguagem de Consulta Estruturada). Com todo o burburinho em torno das novas tecnologias, alguns acreditam que o SQL se tornou irrelevante e incapaz de lidar com as necessidades atuais de dados - mas isso não poderia estar mais longe da verdade.

Nesta publicação, desvendaremos os mitos comuns sobre o SQL, esclareceremos seus recursos e demonstraremos por que ele ainda é uma habilidade vital no mundo tecnológico atual.

Mito nº 1: o SQL está se tornando obsoleto

Algumas pessoas acham que o SQL está desaparecendo com o surgimento de novas tecnologias. Há uma noção de que o SQL é antigo e será substituído por algo mais novo.

O SQL não está obsoleto. Ele ainda é uma das linguagens de banco de dados mais usadas e populares. Empresas de quase todos os setores ainda usam SQL para gerenciamento e análise de dados. De fato, o SQL evoluiu com o tempo e ainda é essencial para aplicativos pequenos e grandes.

De acordo com a pesquisa StackOverflow 2024 Developer Survey, o SQL continua a ser uma das habilidades mais procuradas pelos profissionais de dados, com uma porcentagem significativa de entrevistados listando-o como uma tecnologia essencial usada em seu trabalho diário.

De startups a grandes corporações, o SQL continua sendo a espinha dorsal de muitos sistemas de gerenciamento de dados. Para obter mais insights sobre as tendências atuais de bancos de dados, confira: Tendências de banco de dados: O SQL ainda é o rei?

Mas a relevância do SQL não é a única coisa que muitas vezes é mal compreendida. Vamos falar sobre o quão acessível ele realmente é.

Mito nº 2: o SQL é muito complexo para iniciantes

Muitas pessoas se sentem intimidadas com a ideia de aprender SQL. Muitas vezes, parece uma linguagem complexa, cheia de termos técnicos que parecem difíceis de entender.

Na verdade, o SQL é bastante acessível. Ele foi projetado para facilitar a interação com bancos de dados usando comandos simples e legíveis como

Aqui está um exemplo de uma consulta simples para mostrar como é fácil:

SELECT first_name, last_name FROM customers WHERE city = 'New York';

Essa consulta recupera o nome e o sobrenome dos clientes que moram em Nova York. O comando SELECT é usado para especificar as colunas que queremos (para buscar dados de tabelas) e a cláusula WHERE filtra os dados com base na condição fornecida. É uma maneira direta de extrair dados de um banco de dados.

Comece com consultas simples e aumente gradualmente a complexidade. Pratique usando ferramentas ou cursos gratuitos, como os oferecidos por LearnSQL.com.br. Para um caminho de aprendizado estruturado, considere o SQL para Iniciantes curso. A prática é a chave para aprender SQL de forma eficaz.

Mesmo com conhecimentos básicos de SQL, você pode fazer muitas coisas, como extrair dados de um banco de dados de clientes ou gerar relatórios simples. Essas aplicações práticas tornam o SQL uma habilidade valiosa, mesmo para iniciantes.

Mito nº 3: SQL é apenas para bancos de dados relacionais

As pessoas acham que o SQL é usado apenas com bancos de dados tradicionais, como MySQL ou PostgreSQL.

Embora seja verdade que o SQL começou com bancos de dados relacionais, ele evoluiu com o tempo. Hoje, o SQL pode ser usado em diferentes plataformas, incluindo bancos de dados em nuvem e ambientes híbridos. O SQL é versátil e adaptável a muitos casos de uso.

Exemplos da versatilidade do SQL:

• Bancos de dados em nuvem: O SQL é amplamente usado em ambientes de nuvem como o Amazon RDS e o Google BigQuery, permitindo que os usuários consultem dados armazenados na nuvem.
• Lagos de dados: O SQL é usado com lagos de dados, como o AWS Lake Formation, para gerenciar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
• Ambientes híbridos: O SQL também é usado em configurações híbridas em que os dados no local interagem com os dados hospedados na nuvem, fornecendo recursos de consulta de dados contínuos.

O SQL faz parte das pilhas de dados modernas. Ele funciona bem com lagos de dados, serviços em nuvem e até mesmo com ferramentas usadas para análise de dados. É por isso que o SQL continua sendo relevante, independentemente do ambiente.

Mito nº 4: as ferramentas modernas tornam o SQL obsoleto

Algumas pessoas acham que as ferramentas de dados modernas, como as ferramentas de BI (Business Intelligence), tornaram o SQL desnecessário.

Muitas ferramentas de BI dependem muito do SQL. Ferramentas como Power BI, Tableau e Looker usam SQL para se conectar a bancos de dados e extrair os dados para as visualizações.

O Power BI usa consultas SQL para se conectar a bancos de dados e permite que os usuários escrevam SQL diretamente em seus modelos de dados. Isso significa que os usuários que conhecem SQL podem realmente criar análises mais complexas e precisas. Confira este artigo para saber mais sobre SQL e Power BI.

O processo de conexão de dados do Tableau geralmente se baseia em consultas SQL. Os usuários podem usar o SQL para filtrar, unir ou transformar dados antes mesmo que eles cheguem ao estágio de visualização.

O LookML do Looker, que é usado para modelar dados, geralmente se traduz em consultas SQL em segundo plano para realizar a análise de dados. Para saber mais sobre a análise de dados no Looker, consulte este artigo.

Conhecer SQL o torna mais poderoso com essas ferramentas porque você pode escrever consultas personalizadas para obter exatamente o que precisa. Ele amplia a capacidade das ferramentas de BI, oferecendo mais controle sobre os dados e mais opções de personalização para painéis e relatórios. Por exemplo, você pode realizar junções ou agregações complexas usando SQL - operações que nem sempre são possíveis por meio das interfaces de arrastar e soltar das ferramentas de BI.

O SQL não é obsoleto; ele é o mecanismo silencioso por trás de muitas ferramentas de dados modernas para oferecer aos usuários a flexibilidade e o controle de que precisam para obter o máximo de seus dados.

Mito nº 5: O SQL não pode ser dimensionado para Big Data

Há um mito de que os bancos de dados SQL não podem ser dimensionados para grandes conjuntos de dados. Muitos acham que o SQL não consegue lidar com a complexidade ou o tamanho do Big Data.

O SQL pode ser dimensionado, graças a técnicas modernas como sharding, particionamento e bancos de dados SQL distribuídos. Com a configuração correta, os bancos de dados SQL podem lidar com milhões de transações e grandes volumes de dados.

Veja o Facebook, por exemplo. O Facebook usa o MySQL - um banco de dados SQL popular - para gerenciar grandes quantidades de dados de usuários. Eles usam sharding para escalonar.

Se você quiser aumentar a escalabilidade, considere indexar suas tabelas adequadamente e usar o particionamento. Isso ajuda seu banco de dados SQL a ter um desempenho melhor, mesmo com conjuntos de dados maiores.

Mito nº 6: O SQL não é útil para funções não técnicas

Esse mito é comum entre profissionais de negócios e gerentes de produtos, que pensam que o SQL é apenas para desenvolvedores ou analistas de dados.

O SQL pode ser muito útil para funções não técnicas. Imagine poder extrair seus próprios dados sem esperar pela equipe de TI. Com conhecimentos básicos de SQL, os gerentes de produtos, profissionais de marketing, gerentes de vendas e analistas de negócios podem obter insights diretos dos dados, acelerar a tomada de decisões e aumentar a produtividade.

Com o SQL, os usuários não técnicos podem tomar decisões baseadas em dados por conta própria. Eles podem executar consultas que respondem a perguntas específicas sobre seus negócios, compreender o comportamento do cliente, acompanhar o desempenho do produto ou avaliar o sucesso de uma campanha de marketing. Por poderem interagir com os dados por conta própria, eles podem obter as informações de que precisam sem ter de esperar que outra pessoa gere um relatório.

Um profissional de marketing pode usar o SQL para analisar os dados da campanha, descobrir quais canais têm o melhor desempenho ou quais segmentos de público-alvo são mais responsivos. Ele pode ajustar sua estratégia em tempo real para obter o máximo impacto. Um gerente de produto pode usar o SQL para rastrear o uso de recursos, ver como os usuários estão interagindo com o produto e identificar áreas de melhoria. Um gerente de vendas pode usar o SQL para segmentar os clientes com base no desempenho das vendas, de modo que possa se concentrar em clientes de alto valor ou visar a dados demográficos específicos com mais eficiência.

Esses são apenas alguns exemplos de como pessoas em funções não técnicas podem usar o SQL para obter insights e tomar decisões melhores. Conhecendo apenas um pouco de SQL, os profissionais não técnicos podem se tornar mais autossuficientes e proativos com os dados e tomar decisões mais rápidas e bem informadas.

Conclusão

O SQL ainda é poderoso, versátil e relevante. Ele continua a ser uma ferramenta fundamental para gerenciar, consultar e analisar dados em vários setores. Seja você um iniciante ou um profissional, o SQL tem algo a oferecer - e os mitos sobre suas limitações geralmente estão longe da verdade.

Se você estiver interessado em aprender mais, considere a possibilidade de conferir o curso SQL de A a Z. Esse caminho de aprendizado abrangente cobre tudo o que você precisa saber sobre SQL, desde o básico até tópicos avançados, por meio de uma série de cursos práticos.

Você aprenderá a escrever consultas eficazes, manipular dados e entender conceitos complexos de SQL de uma forma acessível. Os cursos são projetados para serem interativos, permitindo que você pratique o que aprendeu e receba feedback em tempo real.

Além disso, você pode testá-lo gratuitamente para ver se é adequado para você. Comece a dominar o SQL hoje mesmo e assuma o controle de suas habilidades de análise de dados!