SQL：一种熟悉又陌生的编程语言，你了解他吗？

 一、SQL ：一种熟悉又陌生的编程语言

这里有几个关键词;“熟悉”、“陌生”、“编程语言”。

说它“熟悉”，是因为它是DBA和广大开发人员，操作数据库的主要手段，几乎每天都在使用。说它“陌生”，是很多人只是简单的使用它，至于它是怎么工作的?如何才能让它更高效的工作?却从来没有考虑过。

这里把SQL归结为一种“编程语言”，可能跟很多人对它的认知不同。让我们看看它的简单定义(以下内容摘自百度百科)

结构化查询语言(Structured Query Language)，简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。

总结一句话，SQL是一种非过程化的的编程语言，可通过它去访问关系型数据库系统。

二、你真的了解“SQL”吗?

下面我会通过一个小例子，看看大家是否真正了解SQL。

这是一个很简单的示例，是关于SQL语句执行顺序的。这里将一个普通的SELECT语句，拆分为三个子句。那么在实际的执行过程中，是按照什么顺序处理的呢?这里有A-F六个选项，大家可以思考选择一下…

最终的答案是D，即按照先执行FROM子句，然后WHERE子句，最后是SELECT部分。

针对上面的示例，让我们真实构造一个场景，通过查看执行计划看看是否按照我们选择的顺序执行的。关于执行计划的判读，我后面会专门谈到。这里我先解释一下整个执行过程。

第一步，是按照全表扫描的方式访问了对象表(EMP)。对应于语句中的FROM部分。

第二步，是对提取出的结果集进行了过滤(filter部分)，即将满足条件的记录筛选出来。对应于语句中的WHERE部分。

第三步，是对满足条件的记录进行字段投射，即将需要显示的字段提取出来。对应于语句中的SELECT部分。

这是一个详细的SQL各部分执行顺序的说明。

通过对执行顺序的理解，可以为我们未来的优化工作带来很大帮助。一个很浅显的认识就是，优化动作越靠前越好。

三、SQL现在是否仍然重要?

这里引入了一个新的问题，在现有阶段SQL语言是否还重要?

之所以引入这一话题，是因为随着NOSQL、NEWSQL、BIGDATA等技术逐步成熟推广，“SQL语言在现阶段已经变得不那么重要”成为一些人的观点。那实际情况又是如何呢?、

让我们先来看一张经典的图。图中描述了传统SMP架构的关系型数据库、MPP架构的NEWSQL、MPP架构的NoSQL不同方案的适用场景对比。

从上面的“数据价值密度、实时性”来看，传统关系型数据库适合于价值密度更高、实时性要求更高的场景(这也就不难理解类似账户、金额类信息都是保存在传统关系型数据库中);MPP架构的NewSQL次之，MPP架构的NoSQL更适合于低价值、实时性要求不高的场景。

从下面的“数据规模”来看，传统关系型数据库适合保存的大小限制在TB级别，而后两者可在更大尺度上(PB、EB)级保存数据。

从下面的“典型场景”来看，传统关系型数据库适合于OLTP在线交易系统;MPP架构的NewSQL适合于OLAP在线分析系统;而NoSQL的使用场景较多(利于KV型需求、数据挖掘等均可以考虑)。

最后从“数据特征”来看，前两者适合于保存结构化数据，后者更适合于半结构化、乃至非结构化数据的保存。

归纳一下，不同技术有其各自特点，不存在谁代替谁的问题。传统关系型数据库有其自身鲜明特点，在某些场合依然是不二选择。而作为其主要交互语言，SQL必然长期存在发展下去。

我们再来对比一下传统数据库与大数据技术。从数据量、增长型、多样化、价值等维度对比两种技术，各自有其适用场景。

对于大数据领域而言，各种技术层出不穷。但对于广大使用者来说，往往会存在一定的使用门槛，因此现在的一种趋势就是在大数据领域也引入“类SQL”，以类似SQL的方式访问数据。这对于广大使用者来说，无疑大大降低了使用门槛。

解答一些疑问：

NoSQL、NewSQL已经超越了传统数据库，SQL没有了用武之地!

各种技术有着各自适合的不同场景，不能一概而论。SQL语言作为关系型数据库的主要访问方式，依然有其用武之地。

以后都是云时代了，谁还用关系型数据库!

对于价值密度高，严格一致性的场景，仍然适合采用关系型数据库作为解决方案。

我编程都是用OR Mapping工具，从不需要写SQL!

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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