زبان‌های برنامه‌نویسی و پرس‌وجو بخش جدایی‌ناپذیر از دنیای داده‌ها محسوب می‌شوند. دو زبان مطرح در این حوزه، DAX (Data Analysis Expressions) و SQL (Structured Query Language) هستند که هرکدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. در این مقاله به بررسی دقیق و جامع شباهت‌ها و تفاوت‌های این دو زبان می‌پردازیم تا تحلیلی روشن درباره اینکه چه زمانی و چرا باید از هرکدام استفاده کنیم، داشته باشیم.DAX در مقابل SQL

مفهوم و کاربردهای پایه‌ای DAX و SQL

SQL چیست؟ DAX در مقابل SQL

SQL زبان استاندارد و پرکاربرد برای مدیریت و استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای است. هدف اصلی این زبان، پرس‌وجو، به‌روزرسانی، حذف و مدیریت داده‌ها در بانک‌های داده است. SQL در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده مثل SQL Server، Oracle، MySQL و PostgreSQL استفاده می‌شود.

DAX چیست؟ DAX در مقابل SQL

DAX زبان اختصاصی برای مدل‌سازی داده و تحلیل در ابزارهای BI مانند Power BI، Analysis Services و Power Pivot اکسل است. هدف اصلی DAX انجام محاسبات پیشرفته، ساخت شاخص‌های تحلیلی، محاسبه و تولید مقادیر مبتنی بر داده‌های مدل‌های ستاره‌ای یا اسنوفلیک است.

شباهت‌های بین DAX و SQL

1. عملیات بر روی داده‌ها

هر دو زبان برای استخراج و تحلیل داده‌ها طراحی شده‌اند و از توابع و عملیات برای انجام محاسبات روی داده‌ها استفاده می‌کنند. به طور مثال هر دو می‌توانند مجموع، میانگین و شمارش داده‌ها را محاسبه کنند.DAX در مقابل SQL

2. استفاده در محیط‌های داده‌محور

هر دو زبان در محیط‌های مربوط به داده استفاده می‌شوند، چه در مدیریت داده‌های ساخت‌یافته (SQL) و چه در تحلیل و گزارش‌گیری داده‌ها (DAX).

3. پشتیبانی از توابع ریاضی و منطقی

DAX و SQL هر دو مجموعه‌ای از توابع ریاضی، آماری و منطقی را دارند که می‌توانند برای تحلیل‌های پیچیده استفاده شوند.

تفاوت‌های کلیدی بین DAX و SQL

1. نوع زبان و کاربرد اصلی

  • SQL یک زبان پرس‌وجو برای مدیریت داده‌های رابطه‌ای و جدولی است. تمرکز آن روی استخراج، تغییر و مدیریت داده است.
  • DAX یک زبان فرمول‌نویسی است که برای تحلیل‌های پیشرفته داده، ایجاد محاسبات پویا و شاخص‌های تحلیلی روی مدل‌های داده استفاده می‌شود.

2. مدل داده‌ای DAX در مقابل SQL

  • SQL داده‌ها را مستقیماً از جداول سنتی و رابطه‌ای بازیابی می‌کند.
  • DAX با مدل‌های داده‌ای ستاره‌ای و اسنوفلیک کار می‌کند که شامل جداول واقعیت (Fact) و جداول بعد (Dimension) است.

3. مفهوم کانتکست (Context) در DAX

یکی از مهم‌ترین تفاوت‌ها، مفهوم کانتکست (Row Context و Filter Context) در DAX است که بر اساس آن محاسبات تغییر می‌کنند. SQL فاقد این مفهوم است و هر پرس‌وجو مستقل از کانتکست است.

4. نحوه اجرای پرس‌وجو

  • در SQL، پرس‌وجو برای استخراج رکوردهای مشخصی از پایگاه داده نوشته می‌شوند، به طور معمول با SELECT، JOIN و WHERE.
  • در DAX، عبارات بیشتر برای محاسبات پویا (Measures) و ستون‌های محاسباتی در مدل داده طراحی شده‌اند و اغلب همراه با توابعی مانند CALCULATE، FILTER و RELATED استفاده می‌شوند.

5. شیوه نوشتن کد

  • SQL زبانی دستوری (Imperative) است که شامل مجموعه‌ای از دستورات مدیریت داده است.
  • DAX زبانی توصیفی (Declarative) است که بیشتر شبیه فرمول‌های اکسل عمل می‌کند و بیشتر برای بیان یک محاسبه یا معیار به کار می‌رود.

6. عملیات روی داده‌های چندبعدی

DAX به صورت طبیعی با داده‌های چندبعدی و مدل داده‌های تحلیلی (OLAP) سازگار است و پیچیدگی‌های مرتبط با کانتکست و سطوح تجمیع را مدیریت می‌کند؛ SQL معمولاً مبتنی بر داده‌های دو بعدی و ساخت‌یافته است و برای تحلیل‌های چندبعدی نیازمند نوشتن کوئری‌های پیچیده‌تر است.

مقایسه یک مثال کاربردی

مثال در SQL

فرض کنید می‌خواهید مجموع فروش هر محصول را در یک جدول فروش محاسبه کنید:

SELECT ProductID, SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM Sales
GROUP BY ProductID;
DAX در مقابل SQL تفاوت ها و شباهت های مهم که هر تحلیلگر داده باید بداند!
DAX در مقابل SQL تفاوت ها و شباهت های مهم که هر تحلیلگر داده باید بداند!

در این پرس‌وجو، داده‌ها از جدول Sales استخراج شده، گروه‌بندی بر اساس شناسه محصول انجام می‌شود و مجموع فروش هر محصول محاسبه می‌شود.

مثال مشابه در DAX

در DAX، فرض کنید جدولی مشابه با همان داده‌ها دارید و می‌خواهید عدد مشابهی به عنوان یک Measure محاسبه کنید:

TotalSales = SUM(Sales[SalesAmount])
DAX در مقابل SQL تفاوت ها و شباهت های مهم که هر تحلیلگر داده باید بداند!
DAX در مقابل SQL تفاوت ها و شباهت های مهم که هر تحلیلگر داده باید بداند!

حال اگر بخواهید مجموع فروش را بر اساس فیلتر محصول یا هر فیلتر دیگری محاسبه کنید، DAX به صورت خودکار کانتکست فیلترها را اعمال می‌کند و مجموع داده‌های فیلتر شده را نمایش می‌دهد.

مزایا و معایب هر زبان

مزایای SQL

  • استاندارد جهانی و پشتیبانی گسترده DAX در مقابل SQL
  • مناسب برای خواندن و تغییر داده‌های پایگاه داده
  • قابلیت‌های پیچیده مدیریت تراکنش و داده‌های رابطه‌ای
  • ابزارهای گسترده برای کار با حجم‌های بسیار بزرگ داده

معایب SQL

  • پیچیدگی در تحلیل‌های چندبعدی و تجمیع‌های پویا
  • نیاز به ترکیب دستورات پیچیده برای تحلیل‌های پیشرفته DAX در مقابل SQL

مزایای DAX

  • طراحی‌شده مخصوص تحلیل‌های BI و ساخت شاخص‌های پویا
  • مدیریت خودکار کانتکست و تعامل با مدل‌های داده‌ی ستاره‌ای
  • سادگی بیشتر در انجام محاسبات انواع شاخص‌ها و گزارش‌ها
  • بهینه شده برای کار با داده‌های مدل‌های in-memory

معایب DAX

  • محدود به محیط‌های خاص (Power BI، Analysis Services)
  • منحنی یادگیری برای درک مفاهیمی مانند کانتکست‌ها ممکن است دشوار باشد
  • محدودیت‌هایی در مدیریت داده‌های بزرگ و تراکنش‌های پایگاه داده DAX در مقابل SQL

زمان مناسب استفاده از هر زبان

  • اگر به دنبال استخراج و مدیریت داده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای هستید و نیاز به تراکنش‌های پیچیده دارید، SQL گزینه مناسب است.
  • اگر هدف شما تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، ساخت داشبوردهای تعاملی و محاسبات شاخص‌های کسب‌وکاری است، DAX ابزار بهینه‌تری به شمار می‌رود.

جمع‌بندی نهایی

در نهایت، SQL و DAX هر کدام زبان‌هایی قدرتمند اما با اهداف متفاوت هستند که در دنیای داده مکمل یکدیگرند. SQL پایه و ستون مدیریت داده‌های ساخت‌یافته است و DAX بر تحلیل و گزارش‌گیری پیشرفته تمرکز دارد. یادگیری هر دوی این زبان‌ها به تحلیلگران داده این امکان را می‌دهد که در هر دو حوزه مدیریت داده و تحلیل آن مهارت داشته باشند و از نقاط قوت هر زبان به شکلی بهینه بهره‌مند شوند.

برای موفقیت در پروژه‌های داده محور، آشنایی کافی با تفاوت‌ها و شیوه استفاده بهینه از SQL و DAX، کلید رسیدن به نتایج دقیق، سریع و کارآمد است. تمرین، مطالعه و تجربه عملی در هر دو زمینه می‌تواند باعث بهره‌وری بیشتر و تصمیم‌گیری‌های داده‌محور بهتر شود.

بازدید از مقاله: 18

دپارتمان آموزش کیسان

علم دادههوش تجاری

لینکدینواتس اپتلگرامایمیلچاپلینک کوتاه

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید