Bạn đã từng trải qua những tình huống như thế này chưa?

• 😱 "Ai viết truy vấn này vậy?" : Câu lệnh SELECT dài tới 500 dòng... JOIN tới 10 lần... Mất cả ngày chỉ để phân tích.

• 😭 "Chỉ thay đổi một điều kiện thôi mà..." : Bạn đang phải lục tung code Excel, Python, Java để sửa từng câu SQL một sao?

• 🐢 "Chạy batch mất 5 tiếng?" : Công việc batch chạy suốt đêm vì phải lấy dữ liệu ra rồi xử lý trong ứng dụng.

"Tại sao các tập đoàn lớn như Samsung vẫn sử dụng PL/SQL trong thực tế?" Những câu truy vấn rối rắm hàng nghìn dòng, giờ đây hãy nén gọn lại bằng một 'procedure' và về nhà đúng giờ.

"Nếu dừng lại ở SQL cơ bản, bạn chỉ là 'người tra cứu dữ liệu'. Học PL/SQL, bạn sẽ trở thành 'kiến trúc sư dữ liệu' có thể xử lý dữ liệu một cách tự do."

Tại sao phải học PL/SQL?

1. "Dữ liệu lớn, mất hết thời gian chỉ để lấy ra." (Vấn đề hiệu suất)

• Quan niệm thông thường: Cố gắng lấy dữ liệu bằng Python (Pandas) để xử lý.

• Thực tế (vấn đề): Trong quá trình truyền hàng triệu, hàng chục triệu bản ghi dữ liệu từ DB về PC (Python) của bạn, sẽ xảy ra tắc nghẽn mạng nghiêm trọng và thiếu bộ nhớ (OOM).

• Giải pháp của PL/SQL: Không lấy dữ liệu ra ngoài, mà hoàn thành toàn bộ xử lý (vòng lặp, xử lý điều kiện) bên trong DB server rồi chỉ lấy 'kết quả' cuối cùng.

• Lý do cần học:

  "Mất 10 phút để load 10 triệu bản ghi bằng Python? Xử lý bằng PL/SQL trên server chỉ mất 10 giây là xong. Nhà phân tích không phải là người ngồi chờ 'loading'."

2. "Đỉnh cao của tự động hóa tiền xử lý (Preprocessing)" (Tự động hóa công việc)

• Quan niệm thông thường: Mỗi thứ Hai hàng tuần nhận dữ liệu Excel/CSV giống nhau, chạy cùng một đoạn code Python để làm sạch dữ liệu.

• Thực tế (vấn đề): 80% công việc phân tích là "tiền xử lý dữ liệu" nhàm chán. Script Python phải chạy mỗi lần và việc quản lý rất phiền phức.

• Giải pháp của PL/SQL: Nếu tạo một lần các logic xử lý phức tạp (xử lý giá trị thiếu, thống nhất định dạng ngày tháng, loại bỏ giá trị bất thường) thành 'Procedure', việc tiền xử lý sẽ hoàn tất chỉ với một dòng lệnh. Thậm chí nếu đặt scheduler, khi bạn thức dậy thì việc tiền xử lý đã hoàn thành.

• Lý do cần học:

  "Làm sạch dữ liệu lặp đi lặp lại mỗi ngày, bạn vẫn còn làm thủ công sao? Chỉ cần một thủ tục PL/SQL, bạn có thể tan ca sớm hơn chỉ với một cú nhấp chuột."

3. "Người chỉ 'viết query' vs 'Chuyên gia phân tích có khả năng Data Engineering'"

(Khác biệt hóa nghề nghiệp)

• Quan niệm thông thường: Nhà phân tích chỉ cần giỏi SELECT là đủ.

• Thực tế (tình hình thị trường): Giờ đây ai cũng có thể sử dụng SELECT. Doanh nghiệp không cần người chỉ đơn thuần 'xem' dữ liệu, mà cần người có thể trực tiếp xây dựng 'data pipeline (ETL)'. PL/SQL là công cụ cốt lõi của ETL để thao tác và di chuyển dữ liệu.

• Giải pháp của PL/SQL: Nếu biết sử dụng PL/SQL, bạn có thể vượt qua vai trò phân tích viên đơn thuần và bao quát cả lĩnh vực 'kỹ sư dữ liệu'. Đây là khoảng cách tạo nên sự khác biệt về giá trị bản thân.

• Lý do bạn cần học:

  Nếu dừng lại ở SQL cơ bản, bạn chỉ là 'người tra cứu dữ liệu'. Học PL/SQL, bạn sẽ trở thành 'kiến trúc sư dữ liệu' có thể xử lý dữ liệu một cách tự do tự tại.

Đối tượng học viên

• Sinh viên mới ra trường/Người tìm việc: Đừng dừng lại ở "Tôi biết một chút SQL...". Người phỏng vấn (nhân viên thực tế) sẽ 'mắt sáng lên khi thấy sinh viên mới biết viết procedure'.

• Lập trình viên Junior: Những người thường xuyên làm thêm giờ vì các truy vấn phức tạp, hãy chuyển logic sang tầng DB và tìm lại 'giờ tan ca đúng giờ'.

• Nhà phân tích dữ liệu: Hãy tự động hóa các công việc tiền xử lý lặp đi lặp lại bằng PL/SQL và chỉ tập trung vào phân tích.

Đây là tình hình việc làm hoặc chuyển việc của các học viên đã tham gia khóa học PL/SQL chính thức.

Nguồn: https://cafe.daum.net/oracleoracle/SDMs/441

SQL bạn chỉ cần học tổng cộng 4 cấp độ kỹ thuật dưới đây. Khóa học này là khóa học cấp độ 2 trong số đó

"Trong thực tế, 'code dễ bảo trì' là tốt nhất hơn cả những kỹ thuật hào nhoáng." Với tư cách là chuyên gia Oracle, tôi sẽ truyền đạt cho các bạn 'nguyên tắc thiết kế PL/SQL dễ bảo trì' đã được kiểm chứng qua vô số dự án. Cửa ải bắt buộc để đến với SQL Tuning, hãy bắt đầu ngay bây giờ.