为什么说 SQL 是最成功的第四代语言？

首先说一下编程语言的划分，一般来说，第一代编程语言就是机器语言，0101001，将二进制数据刻录到存储上，就算编程了。第二代是汇编语言，汇编语言非常接近计算机指令，一条汇编命令基本上和 CPU 指令一一对应。第三代就是所谓的高级语言，面向过程和对象的编程语言，比如 C、Java、Python 等等。

第四代语言的定义其实很模糊，大意是你只需要告诉计算机做什么，而不需要告知计算机怎么做。看起来是不是很智能啊，所以很多技术被归拢到 4GL 里，比如查询语言和报表生成器、图形语言、应用生成器等等。其中 SQL 算是 4GL 的代表，因为 SQL 就是用类英语的自然语言写一条语句，告诉计算机咋做，然后等着出结果就完了。

45 年前，两名年轻的 IBM 研究员将一门关系型语言带到了数据库领域，旨在使用声明性的方式来操作数据。几十年过去了，关系型模型和 SQL 得到了广泛引用，比如 OLTP、OLAP、对象数据库、对象关系型数据库，甚至是 NoSQL 数据库。SQL 也为非关系型数据库带去了设计灵感，比如用于对象数据库的 SQL、用于对象关系的 SQL、用于 XML 的 SQL、用于空间数据的 SQL、用于搜索的 SQL、用于 JSON 的 SQL、用于时序数据的 SQL、用于流的 SQL，等等。各种与数据打交道的 BI 工具也使用了 SQL。事实上，SQL 是最成功的第四代语言。

现在 SQL 不仅是程序员的必知必会，也是运营人员和产品经理的必备技能。你想做自定义的数据分析，最快的方式就是去查询库上写一条 SQL 语句获得自己想要的结果。（注意，不是生产库也不是可写库）

几十年以来，操作系统一直在迭代，语言版本层出不穷，但是 SQL 非常稳定，SQL92 和 SQL99 这两个标准一直沿用到现在，这意味着掌握 SQL 是一件一劳永逸的事情，至少在你的职业生涯中，它都可以发挥作用。

SQL 以关系代数为基础，目标是提供一种接近英语的查询语言：

1、具有声明性；
2、可以通过组合的方式写出复杂的查询；
3、可以利用由 Edger F Codd 开发的关系型模型。

SQL 有多强呢？所有试图摆脱它的技术，最终都是站在 SQL 的肩膀上前行的。

大数据试图在数据仓库领域补足或替换关系型系统，但它们仍然使用了 SQL。Hive、Impala、drill、BigSQL 都使用了基于 SQL 的语言、优化器，并使用了与 SQL 相似的大规模并行处理。它们还时不时地增加新的 SQL 特性。SQL 中的数据存储格式、数据模型和查询处理的分离带来了一些非常重要的好处。在 SQL 诞生以来的 45 年当中，很多数据库来了又去，在 NoSQL 运动浪潮甚至在无意中暗示了 SQL 和 SQL 数据库即将死掉。但 SQL 阵营很坦然地面对这个问题，Don Chamberlin 最近表示：「当一门语言被广泛认可，以至于其他语言开始标榜自己不同于这一门语言时，说明这门语言一定表现得很好」。

另一个数据库阵营是 NoSQL。虽然现在对 NoSQL 的定义是「Not Only SQL」，但其实 NoSQL 在最开始想要远离 SQL，并尝试使用其他语言和框架，比如 map-reduce。但在十年之后，几乎每一个流行的 NoSQL 数据库都有了 SQL 变种：Couchbase 的 N1QL、Cassandra 的 CQL 和 Elasticsearch 的 ElasticSearch SQL。

关系型模型已经非常成功了，不过 SQL 还支持其他各种数据模型：JSON、图、XML、时序、空间、长列、列式、文档，等等。这些数据库当中大部分都有自己的 SQL 实现版本，即使是 NoSQL 数据库也实现了 SQL 或者受 SQL 启发的查询语言。即使是在最性感的「数据科学」领域，SQL 仍然是一项非常被看重的技能。

为什么 SQL 会如此成功？

1、可声明性：你只要声明好要输出什么，查询引擎会为你找到最优化的方式来执行查询。Pat Seliner 等人在 1979 年发明的基于成本的优化器一直在持续地提升 SQL 的查询速度。这也提高了其他新进者的准入门槛。最近的一篇 Apache Hive 论文解释了优化器的复杂性。

2、SQL 不只是被用在 「查询」方面，它也被用来更新数据，而存储过程、UDF（用户自定义函数）通过结合过程语言和声明性的 SQL 扩展了 SQL 的能力。

3、SQL 具有非常好的可延展性。SQL 标准经过多次扩展，每次都加入了很多新特性、新语法和新的关键字。可以肯定的是，并不是所有 SQL 标准都是一样的。即使是 RDBMS 的传统 SQL 实现也不会完全兼容，除非在写 SQL 时非常小心地考虑兼容性问题。除了这些之外，SQL 的精髓都是一样的。SQL++ 是 SQL 进化的一个很好的例子。Don Chamberlin 和 Mike Carey 就 SQL 是否需要支持复杂的数据模型进行过讨论，以便让用户和开发人员可以方便地访问 JSON 格式的数据。Don 撰写的 「SQL++ For SQL User: A Tutorial」一书介绍了 SQL++ 的发展情况，SQL++ 是一门被设计用来处理 JSON 数据模型的语言，同时与 SQL 兼容。

4、SQL 为我们带来了新的想法，扩展了新的数据类型、访问方式和应用场景。

5、SQL 本身与数据表示是分离的，可以被用在非关系型数据上，比如 CSV、JSON 以及其他所有的大数据格式。有些人认为关系型模型表示非常死板，所以认为 SQL 也是死板的。但事实上，对于给定的 schema，SQL 可以实现任意数据格式的 SELECT、连接、分组、聚合。

你是一个常常使用 SQL 的互联网人吗？可以在留言区说说你的使用场景。

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