DAX czy SQL – Które rozwiązanie ma większą przyszłość?

Wprowadzenie do DAX i SQL

Współczesna analiza danych opiera się na narzędziach, które umożliwiają efektywne przetwarzanie i interpretowanie informacji. Dwa popularne języki w tym obszarze to DAX (Data Analysis Expressions) i SQL (Structured Query Language). Choć oba służą do pracy z danymi, różnią się zastosowaniem i sposobem działania.

SQL to język zapytań wykorzystywany głównie w bazach danych relacyjnych. Umożliwia manipulację danymi, tworzenie tabel, łączenie zbiorów oraz wykonywanie złożonych operacji analitycznych. Jego wszechstronność sprawia, że jest podstawowym narzędziem dla analityków i programistów baz danych.

DAX jest stosowany w kontekście analizy danych w Power BI, Excelu oraz usługach Analysis Services. Jest przeznaczony do tworzenia miar, kolumn obliczeniowych i agregacji, pozwalając na dynamiczne analizowanie informacji w modelach danych.

Główne różnice między tymi językami obejmują sposób przetwarzania danych, zastosowanie oraz strukturę składni. SQL operuje na poziomie całych tabel i rekordów, natomiast DAX jest zorientowany na operacje w modelach analitycznych, często w kontekście filtracji i agregacji danych.

Wybór między DAX a SQL zależy od kontekstu – SQL dominuje w bazach danych, natomiast DAX jest niezastąpiony w analizie biznesowej. W dalszej części artykułu przyjrzymy się szczegółowo ich różnicom, zastosowaniom oraz przyszłości tych technologii.

Podstawowe różnice między DAX a SQL

DAX (Data Analysis Expressions) i SQL (Structured Query Language) to dwa różne języki służące do pracy z danymi, ale różnią się pod względem zastosowania, składni i sposobu działania.

1. Przeznaczenie i kontekst użycia

• SQL jest uniwersalnym językiem do zarządzania danymi w relacyjnych bazach danych. Służy głównie do pobierania, modyfikowania i zarządzania danymi przechowywanymi w tabelach.
• DAX jest przeznaczony głównie do analizy i modelowania danych w narzędziach takich jak Power BI, Excel (Power Pivot) czy SQL Server Analysis Services (SSAS) Tabular. Pozwala na tworzenie miar, kolumn obliczeniowych i tabel dynamicznych.

2. Sposób przetwarzania danych

• SQL działa na poziomie całych zbiorów danych wykorzystując operacje na tabelach, np. filtrowanie, łączenie czy agregowanie.
• DAX operuje głównie na modelu kolumnowym i często działa dynamicznie podczas interakcji użytkownika z raportami.

3. Składnia i podejście

• SQL opiera się na zapytaniach deklaratywnych, które zwracają dane w postaci tabel, np. przez użycie polecenia SELECT.
• DAX jest bardziej funkcjonalnym językiem, który przetwarza dane w kontekście modelu analitycznego, stosując funkcje, takie jak SUMX czy CALCULATE.

4. Kontekst obliczeń

• SQL działa na danych w sposób statyczny – wyniki zapytań nie zmieniają się, dopóki nie zostanie wykonane nowe zapytanie.
• DAX dynamicznie dostosowuje wyniki do wybranego kontekstu, np. filtrowania w raportach Power BI.

Podsumowując, SQL sprawdza się w zarządzaniu danymi i ich przetwarzaniu na poziomie bazy, podczas gdy DAX jest bardziej narzędziem do analizy i dynamicznej prezentacji danych w modelach analitycznych.

Zastosowania DAX i SQL w analizie danych

SQL i DAX to dwa różne języki wykorzystywane w analizie danych, jednak ich zastosowania znacząco się różnią. SQL jest kluczowy w zarządzaniu danymi w relacyjnych bazach danych, podczas gdy DAX jest używany głównie do modelowania i analizy danych w narzędziach takich jak Power BI i Excel.

Główne obszary zastosowań

Przykłady zastosowań

• SQL: Pobieranie danych, filtrowanie, łączenie tabel, tworzenie raportów z dużych zbiorów danych.
• DAX: Tworzenie dynamicznych miar i kalkulacji, np. analiza rok do roku, sumy narastające, KPI.

Przykłady zapytań

SQL – Pobranie sumy sprzedaży według miesięcy:

SELECT MONTH(DataSprzedaży) AS Miesiąc, SUM(Kwota) AS SumaSprzedaży 
FROM Sprzedaz 
GROUP BY MONTH(DataSprzedaży);

DAX – Obliczenie sumy sprzedaży w modelu danych:

SumaSprzedaży = SUM(Sprzedaz[Kwota])

Podczas gdy SQL jest niezbędny do pracy z dużymi zbiorami danych i zarządzania bazami, DAX pozwala na elastyczne i dynamiczne analizy w modelach danych. Wybór odpowiedniego narzędzia zależy od specyfiki zadania oraz wykorzystywanego środowiska. Aby lepiej poznać możliwości i zastosowania DAX, warto zapoznać się z Kursem Język DAX i język M - wykorzystanie funkcji języka DAX i analiza danych przy użyciu języka M.

Czy DAX może zastąpić SQL?

SQL i DAX to dwa różne języki zapytań, które służą różnym celom w zakresie analizy i przetwarzania danych. SQL (Structured Query Language) jest standardem w zarządzaniu bazami danych, natomiast DAX (Data Analysis Expressions) został stworzony do modelowania danych i analizy w narzędziach takich jak Power BI, Power Pivot oraz Analysis Services.

Porównanie SQL i DAX

Kiedy SQL jest niezastąpiony?

SQL pozostaje kluczowym narzędziem do przetwarzania dużych zbiorów danych, szczególnie w systemach operacyjnych baz danych, gdzie konieczne jest wykonywanie skomplikowanych operacji ETL, indeksowanie czy optymalizacja zapytań. SQL jest również szeroko wykorzystywany w pracy z hurtowniami danych.

SELECT CustomerID, SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM Sales
GROUP BY CustomerID

Gdzie DAX sprawdza się lepiej niż SQL?

DAX jest bardziej wydajny w kontekście analizy danych na poziomie modeli tabelarycznych i interaktywnych raportów. Jego możliwości dynamicznego filtrowania oraz pracy w różnych kontekstach (wiersza, filtru) sprawiają, że jest idealnym językiem do tworzenia zaawansowanych miar i wskaźników KPI.

TotalSales = SUM(Sales[SalesAmount])

Podsumowanie

DAX i SQL nie są bezpośrednimi zamiennikami – każdy z nich ma swoje unikalne zastosowania. SQL jest niezbędny do przetwarzania i zarządzania danymi w bazach, natomiast DAX oferuje zaawansowane analizy w modelach tabelarycznych. W praktyce oba języki często uzupełniają się nawzajem, a ich znajomość jest kluczowa dla analityków danych.

Przykłady zapytań w DAX i SQL

DAX i SQL to dwa różne języki używane do analizy i przetwarzania danych, które mają odmienne zastosowania. SQL jest wykorzystywany głównie do zarządzania danymi w relacyjnych bazach danych, natomiast DAX znajduje zastosowanie w analizie danych w modelach Power BI oraz Power Pivot.

Podstawowe różnice w składni

Składnia SQL opiera się na operacjach na tabelach i zbiorach rekordów, podczas gdy DAX działa głównie na modelach danych, korzystając z funkcji agregujących i kontekstów obliczeniowych. Oto przykłady prostych zapytań w obu językach:

SELECT SUM(SalesAmount) FROM Sales;

TotalSales = SUM(Sales[SalesAmount])

SELECT AVG(SalesAmount) FROM Sales;

AverageSales = AVERAGE(Sales[SalesAmount])

SELECT * FROM Sales WHERE Year = 2023;

FilteredSales = CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), Sales[Year] = 2023)

Operacje na zbiorach danych

SQL pozwala na łączenie tabel za pomocą operacji JOIN, natomiast w DAX często stosuje się funkcję RELATED lub relacje między tabelami w modelu.

SELECT Customers.Name, Sales.SalesAmount 
FROM Customers 
JOIN Sales ON Customers.CustomerID = Sales.CustomerID;

TotalSalesByCustomer = SUMX(RELATEDTABLE(Sales), Sales[SalesAmount])

Podsumowanie

Podstawowe operacje w DAX i SQL mogą wyglądać podobnie, jednak różnią się sposobem działania i kontekstem danych. SQL jest bardziej elastyczny w przetwarzaniu dużych zbiorów danych w bazach, natomiast DAX świetnie sprawdza się w analizie danych i dynamicznych raportach. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się praktycznego wykorzystania DAX, sprawdź Kurs DAX - praca w języku DAX i użyteczne funkcje, wizualizacja danych w Power BI.

Rozwój umiejętności – które warto opanować?

Wybór między DAX a SQL jako narzędziem do analizy danych zależy od specyfiki pracy, potrzeb organizacji oraz celów zawodowych. Oba języki mają swoje miejsce w ekosystemie analitycznym i warto rozważyć ich naukę w kontekście przyszłych możliwości.

Kiedy warto uczyć się SQL?

SQL (Structured Query Language) jest podstawowym narzędziem dla analityków danych, inżynierów danych oraz specjalistów zajmujących się bazami danych. Jego znajomość jest niezbędna w pracy z relacyjnymi bazami danych oraz w wielu systemach BI i Big Data.

• Szerokie zastosowanie – SQL jest standardem wykorzystywanym w większości baz danych, takich jak MySQL, PostgreSQL, SQL Server czy Oracle.
• Przetwarzanie dużych zbiorów danych – dzięki SQL można efektywnie zarządzać danymi na poziomie hurtowni danych oraz systemów OLTP.
• Łączenie wielu źródeł danych – SQL pozwala na skomplikowane operacje łączenia danych z różnych tabel i systemów.

Przykładowe zapytanie SQL pobierające sumę sprzedaży dla każdego klienta:

SELECT CustomerID, SUM(SalesAmount) AS TotalSales 
FROM Sales 
GROUP BY CustomerID;

Kiedy warto uczyć się DAX?

DAX (Data Analysis Expressions) to język stosowany głównie w Power BI, Excel Power Pivot i Analysis Services Tabular. Jest przeznaczony do zaawansowanej analizy danych w modelach tabelarycznych i budowania dynamicznych miar.

• Efektywna analiza danych biznesowych – DAX pozwala na tworzenie dynamicznych miar w raportach.
• Łatwiejsza integracja z Power BI – kluczowa umiejętność dla osób pracujących z tym narzędziem.
• Zaawansowane funkcje czasu – DAX oferuje bogaty zestaw funkcji analizy czasowej, np. porównania okresów.

Przykładowe wyrażenie DAX obliczające sumę sprzedaży:

TotalSales = SUM(Sales[SalesAmount])

SQL czy DAX – co wybrać?

Podsumowując, jeśli pracujesz głównie z bazami danych i dużymi zbiorami informacji, SQL będzie bardziej użyteczny. Z kolei DAX jest niezbędny dla osób zajmujących się raportowaniem w Power BI. W wielu przypadkach znajomość obu języków daje największe korzyści.

Podsumowanie i rekomendacje

Zarówno DAX, jak i SQL pełnią kluczowe role w analizie i przetwarzaniu danych, jednak ich zastosowania znacząco się różnią. SQL to język zapytań wykorzystywany do zarządzania relacyjnymi bazami danych, umożliwiający pobieranie i modyfikację dużych zbiorów informacji. Z kolei DAX jest językiem używanym głównie w Power BI, służącym do modelowania i agregacji danych w kontekście analizy biznesowej.

Wybór między tymi technologiami zależy od potrzeb użytkownika. Jeśli priorytetem jest operowanie na dużych zbiorach danych i integracja z bazami, SQL pozostaje niezastąpiony. DAX z kolei doskonale sprawdza się w analizie danych w modelach tabelarycznych, oferując dużą elastyczność w konstruowaniu wskaźników i raportów.

Rekomendacja dla specjalistów ds. danych to rozwijanie umiejętności w obu językach. SQL jest fundamentem dla wielu systemów analitycznych, natomiast DAX staje się coraz bardziej popularny w narzędziach BI. Znajomość obu technologii zapewnia wszechstronność i lepsze możliwości kariery w dziedzinie analizy danych.

Podsumowanie i rekomendacje

Wybór między DAX a SQL zależy od specyfiki projektu i potrzeb analitycznych. SQL jest uniwersalnym językiem zapytań do baz danych, doskonale nadającym się do operacji na dużych zbiorach danych i zarządzania strukturami relacyjnymi. Z kolei DAX to język używany głównie w Power BI oraz Excel, specjalizujący się w analizie danych w modelach wielowymiarowych.

SQL sprawdza się w pracy z hurtowniami danych i przetwarzaniu dużych zbiorów przed ich analizą. Natomiast DAX pozwala na dynamiczne tworzenie miar i kalkulacji w narzędziach raportowych, co czyni go idealnym wyborem dla analityków biznesowych korzystających z Power BI.

Jeśli Twoja praca wymaga zarządzania danymi na poziomie serwera i budowania skomplikowanych zapytań, SQL będzie niezbędnym narzędziem. Jeśli jednak koncentrujesz się na analizie danych i tworzeniu dynamicznych raportów, warto opanować DAX. W wielu sytuacjach znajomość obu języków będzie najlepszym rozwiązaniem, ponieważ pozwala na efektywne wykorzystanie ich zalet w zależności od kontekstu.

Jak stworzyć API w Pythonie? Przewodnik po Flask i FastAPI 01 kwietnia 2025

Data Governance - jak wygląda proces zarządzania danymi? 30 marca 2025