4 Jenis SQL untuk Ragam Analisis Data
Seiring dengan ledakan data yang terjadi dalam beberapa dekade terakhir, SQL tetap menjadi salah satu tools yang paling penting dan relevan dalam industri teknologi informasi. Hal ini tidaklah mengherankan mengingat kekuatan dan fleksibilitas yang ditawarkannya dalam mengelola data. Dalam SQL, users dapat membuat, mengubah, dan menghapus data dalam basis data, serta melakukan berbagai operasi lain seperti pengambilan data (query) dan pengelompokan data.
Manfaat utama dari SQL adalah kemampuannya untuk mengakses data dengan cepat dan efisien. Dengan menggunakan SQL, users dapat dengan mudah mengambil informasi yang mereka butuhkan dari basis data relasional dalam hitungan detik, bahkan ketika berurusan dengan jutaan baris data.
Selain itu, SQL juga memberikan kemampuan untuk melakukan berbagai operasi analitik dan transformasi data. Hal ini membantu users untuk menggabungkan, mengelompokkan, dan menganalisis data dengan cepat dan akurat, membantu mereka dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan informasi yang lebih berharga.
Ada banyak statement yang bisa digunakan dalam SQL. Dalam artikel ini akan membahas mengenai beberapa jenisnya. Penasaran? Yuk catat poin pentingnya!
1. Data Definition Language (DDL)
DDL digunakan untuk mendefinisikan, mengubah, dan menghapus struktur objek dalam basis data. Jenis SQL ini digunakan untuk membuat tabel, mengubah kolom, atau menghapus indeks. Perintah-perintah DDL meliputi CREATE, ALTER, dan DROP.
Source:algodaily.com
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Data Manipulation Language (DML)
DML digunakan untuk memanipulasi data yang ada dalam basis data. Jenis SQL ini mencakup perintah SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE. Dengan menggunakan perintah-perintah DML, pengguna dapat menambah, mengubah, atau menghapus data dalam tabel.
Source: Litvinova Olga
3. Data Query Language (DQL)
Data Query Language (DQL) merupakan bagian integral dari SQL (Structured Query Language) yang digunakan untuk mengambil data dari basis data. Perintah paling fundamental dalam DQL adalah SELECT, yang memungkinkan pengguna untuk menentukan kolom-kolom yang ingin diambil dari satu atau lebih tabel.
Struktur dasar dari perintah SELECT meliputi klausa SELECT untuk menentukan kolom, klausa FROM untuk menentukan tabel, dan klausa WHERE (opsional) untuk memberikan kriteria pemfilteran. DQL sangat penting dalam pengembangan aplikasi basis data karena memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menampilkan data dengan cara yang terstruktur dan efisien, serta memfasilitasi analisis data dan pembuatan laporan.
Melalui perintah SELECT, pengguna dapat mengambil data yang spesifik sesuai dengan kebutuhan bisnis atau analisis yang sedang dilakukan. Misalnya, dengan menggunakan SELECT, pengguna dapat memperoleh informasi seperti nama karyawan, gaji, atau jumlah produk yang terjual.
Selain itu, pengguna juga dapat menggunakan klausa-klausa tambahan seperti ORDER BY untuk mengurutkan hasil berdasarkan kolom tertentu, atau GROUP BY untuk mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu. DQL memberikan fleksibilitas yang besar dalam menangani data, memungkinkan pengguna untuk mengambil wawasan yang berharga dari basis data mereka.
4. Data Control Language (DCL)
DCL digunakan untuk mengontrol hak akses dan izin pengguna dalam basis data. Jenis SQL ini mencakup perintah-perintah GRANT dan REVOKE, yang digunakan untuk memberikan atau mencabut hak akses pengguna terhadap objek-objek dalam basis data.
Source: screenshotdrizzles
Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data
SQL adalah bahasa yang sangat penting dalam analisis data dan manajemen basis data. Dengan memahami berbagai jenis SQL, users dapat melakukan berbagai tugas, mulai dari definisi skema basis data hingga manipulasi dan pengambilan data. Dengan menggunakan jenis SQL yang sesuai untuk setiap tugas, uers dapat mengoptimalkan kueri mereka dan mengelola basis data dengan lebih efisien.
Yuk perdalam pemahaman SQL kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K