Summary
この記事では、SQLとdplyrを効果的に使い分ける方法について探ります。この知識は、データサイエンティストとして成長するために非常に価値がありますね。 Key Points:
- SQLとdplyrを組み合わせることで、大規模データ処理が劇的に効率化される。特に、データベースからの抽出とRでの詳細分析は必須スキルだ。
- データサイズによってSQLとdplyrを使い分けることが重要で、小規模データにはdplyrが有効でも、大きなデータセットではSQLの並列処理能力が求められる。
- dplyrは関数型プログラミングに基づいており、パイプライン処理の活用でコードの可読性や保守性が向上する。エラー処理やパフォーマンスチューニングも欠かせない技術だ。
SQLもdplyrも、使い分けができれば最強！ ～完璧主義を捨てて「まずは使ってみる」文化を広めよう～
"SQL vs. dplyr? Why not both!"
That tweet about preferring dplyr over SQL needs context—it wasn’t a blanket dismissal. Some legacy SQL systems make simple tasks needlessly complex, and for small datasets (like my 684-row ggplot-bound example), dplyr’s brevity shines. But let’s be clear: SQL is *powerful*. The more you learn, the more you realize its capabilities.
The original SQL query? Overengineered for clarity. Here’s the leaner version—14 lines instead of 37—by calculating row numbers and counters in one go. And guess what? The dplyr code got tighter too: `if_else()` replaced `case_when()`, and we eliminated a redundant step.
TL;DR:
- **SQL mastery? Essential.**
- **dplyr fluency? Equally valuable.**
- **data.table? Wildcard for speed demons.**
Use what fits the job. Optimize *after* it works. Because in the end, the best tool is the one that lets you think *less* about syntax and *more* about the problem.
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2018-06-03-even-simpler-sql/
日本ならではのハードルと、私が実践で学んだ「ツール選びの本質」 ～エクセル依存・情報不足・完璧主義との向き合い方～
「SQLとdplyr、どっちがいいの？」という質問、よく聞きますよね。でも、正直言って、両方使えたほうが絶対に便利です。 ただ、日本でこの話題を広めようとすると、いくつかの壁にぶつかるかも…と感じています。
まず、日本ではまだSQLに慣れていない人が多い印象です。特に中小企業や非IT系の職場では、エクセルで済ませようとする文化が根強い。そんな中で「dplyrも覚えましょう！」と言っても、「SQLすらよくわからないのに…」となってしまいがち。 あと、日本語のドキュメントや情報が少ないのもネックですね。特にdplyrやdata.tableに関しては、英語の情報がほとんどで、日本語で勉強しようと思うとハードルが上がってしまいます。
それに、日本特有の「完璧主義」も影響している気がします。「SQLもdplyrも完璧に使いこなせないと使うべきじゃない」と考えてしまいがちで、結局どちらも手を出せない人も多いのかな、と。
でも、本当は「とりあえず動かす」ことが大事なんですよね。SQLもdplyrも、完璧じゃなくても使えば使うほど上達します。私自身、最初はどちらも全然使いこなせなかったけど、実践の中で少しずつ学んでいきました。 だからこそ、日本でもこの「使い分け」の文化が広まってほしいな、と思っています。
「完璧じゃなくてもいい、まずはやってみよう。そして、必要に応じて使い分けられるようになろう」—そんなメッセージを伝えたいですね。
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Stack Overflowのデータサイエンティストとしての1年間
またRのチュートリアルを構築し、”搭載された”マテリアルを書くことも含まれます。例としては、データベースのクエリに内部の sqlstackr パッケージを導入 ...
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