Python 和 SQL 等脚本语言在数据转换任务中提供了独特的优势和挑战。这些语言因其灵活性和易用性而被广泛使用，但根据不同的用例，它们也存在局限性。了解它们的优势和劣势有助于开发人员为特定的转换需求选择正确的工具。
脚本语言的一个主要优点是其简洁性和易用性。例如，Python 拥有易于阅读的语法和丰富的库生态系统，如 Pandas 和 NumPy，这些库简化了数据清洗、聚合或重塑等任务。SQL 擅长直接在数据库中查询和转换结构化数据，使用声明性语句高效地过滤、连接或分组数据。这些语言允许开发人员快速构建转换原型，无需大量样板代码。例如，使用 Pandas 的 Python 脚本可以在几行代码内对数据集进行透视，而 SQL 查询可以使用简单的 GROUP BY 子句聚合数百万行数据。此外，脚本语言通常可以与其他工具无缝集成，例如将 Python 连接到云存储或在 ETL 管道中使用 SQL。
然而，脚本语言也带来了挑战。性能可能是一个限制：Python 的单线程执行可能难以处理大规模数据，而 SQL 的基于集合的操作在连接过于复杂或嵌套查询时效率可能会降低。例如，在 Python 中转换数 TB 的数据可能需要使用 Dask 进行并行处理或迁移到 PySpark 等分布式框架等变通方法。维护是另一个问题——脚本如果模块化不当，可能变得难以调试或扩展。一个包含多个嵌套 CTE（公共表表达式）的结构不良的 SQL 查询可能难以优化或重用。最后，像 SQL 这样的脚本语言缺乏对过程逻辑的原生支持，迫使开发人员依赖特定于数据库的扩展（例如 PL/SQL）或外部工具来完成循环或条件工作流等任务。平衡易用性与这些限制是实现有效数据转换的关键。