1 历史背景
1970 年 IBM 的 E.F. Codd 博士发表了论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》
并创建了关系模型,通过一个简单的二维表结构实现数据的存储。
1979 年 Relational Software, Inc.(后来改名为 Oracle)
发布了第一个商用的关系数据库产品。随后出现了大量的关系数据库管理系统,包括 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 以及大数据分析平台 Apache Hive、Spark SQL、Presto 等。至今,关系数据库仍然是数据库领域的主流。
以下是著名的数据库系统排名网站 DB-Engines 上各种数据库的排名情况,关系数据库占据了绝对的优势。
2 SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)
SQL 是访问和操作关系数据库的标准语言。只要是关系数据库,都可以使用 SQL 进行访问和控制。SQL 同样由 IBM 在
- 1970s 开发
- 1986 年成为 ANSI 标准
- 在 1987 年成为 ISO 标准
SQL 标准随后经历了多次修订,最新的版本为 SQL:2019,增加了多维数组(MDA)的支持。下图是 SQL 标准的发展历程和主要的新增功能。
对于 SQL 标准,最熟悉的就是 SQL92 或者 SQL99。但实际上经过多次修改,SQL 早已不是 40 年前的 SQL;如今它已经相当完备,功能强大,并且能够同时支持关系模型和非关系(XML、JSON)模型。具体来说,最新的 SQL 标准包含 10 个部分:
- ISO/IEC 9075-1 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第1部分:框架(SQL/框架)
- ISO/IEC 9075-2 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第2部分:基本原则(SQL/基本原则)
- ISO/IEC 9075-3 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第3部分:调用级接口(SQL/CLI)
- ISO/IEC 9075-4 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第4部分:持久存储模块(SQL/PSM)
- ISO/IEC 9075-9 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第9部分:外部数据管理(SQL/MED)
- ISO/IEC 9075-10 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第10部分:对象语言绑定(SQL/OLB)
- ISO/IEC 9075-11 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第11部分:信息与定义概要(SQL/Schemata)
- ISO/IEC 9075-13 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第13部分:使用 Java 编程语言的 SQL 程序与类型(SQL/JRT)
- ISO/IEC 9075-14 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第14部分:XML 相关规范(SQL/XML)
- ISO/IEC 9075-15 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第15部分:多维数组(SQL/MDA)
为了便于学习,通常将主要的 SQL 语句分为以下几个类别:
- DQL(data query language),数据查询语言;也就是 SELECT 语句,用于查询数据库中的数据和信息
- DML(data manipulation language),数据操作语言;用于对表中的数据进行增加(INSERT)、修改(UPDATE)、删除(DELETE)以及合并(MERGE)操作
- DDL(data definition language),数据定义语言;主要用于定义数据库中的对象(例如表或索引),包括创建对象(CREATE)、修改对象(ALTER)和删除对象(DROP)等
- TCL(transaction control language),事务控制语言;用于管理数据库的事务,主要包括启动一个事务(BEGIN TRANSACTION)、提交事务(COMMIT)、回退事务(ROLLBACK)和事务保存点(SAVEPOINT)
- DCL(data control language),数据控制语言;用于控制数据的访问权限,主要有授权(GRANT)和撤销(REVOKE)。
SQL 是一种标准,不同厂商基于 SQL 标准实现了自己的数据库产品,例如 Oracle、MySQL 等。这些数据库都在一定程度上兼容 SQL 标准,具有一定的可移植性。但另一方面,它们都存在许多专有的扩展,没有任何一种产品完全遵循标准。
NoSQL
随着互联网的发展和大数据的兴起,出现了各种各样的非关系(NoSQL)数据库。NoSQL 代表 Not only SQL,表明它是针对传统关系数据库的补充和升级,而不是为了替代关系数据库。
NoSQL 数据库主要用于解决关系数据库在某些特定场景下的局限性,比如海量存储和水平扩展;但同时也会为此牺牲某些关系数据库的特性,例如对事务强一致性的支持和标准 SQL 接口。因此,这类数据库主要用于对一致性要求不是非常严格的互联网业务。常见的 NoSQL 数据库可以分为以下几类:
- 文档数据库,例如 MongoDB(MongoDB 4.0 增加了多文档事务的特性)
- 键值存储,例如 Redis
- 全文搜索引擎,例如 Elasticsearch
- 宽列存储数据库,例如 Cassandra
- 图形数据库,例如 Neo4J。
另一方面,关系数据库也在积极拥抱变化,添加了许多非关系模型(XML 和 JSON)支持。以最流行的开源关系数据库 MySQL 为例,最新的 MySQL 8.0 版本增加了 JSON 文档存储的支持,并且推出了一个新的概念:NoSQL + SQL = MySQL。以下是 MySQL 官方的宣传图。
Oracle、SQL Server 以及 PostgreSQL 同样也进行了类似的扩展,可以支持原生的 XML 和 JSON 数据,并且提供了许多标准的 SQL 接口。
NewSQL
为了同时获得关系数据库对于事务的支持和标准的 SQL 接口,以及非关系数据库的高度扩展性和高性能。如今市场上已经出现了一类新型关系型数据库系统:NewSQL 数据库。
比较有代表性的 NewSQL 数据库包括 Google Spanner、VoltDB、PostgreSQL-XL 以及国产的 TiDB。这类新型数据库是数据库领域最新的发展方向,有志于在数据库行业发展的同学可以加以关注。
谁要学习 SQL?
让我们回到专栏的主题,为什么要学习 SQL 呢?简单来说,因为有用。下图是 Stack Overflow 在 2019 年关于最流行编程技术的调查结果。
作为数据处理领域的专用语言,SQL 排在了第三位,超过 50% 的开发者都需要使用到 SQL。那么,具体什么职位需要使用 SQL,用 SQL 来做什么?
- 数据分析师:显然这是一群依靠分析数据为生的人,必不可少需要与数据库打交道,SQL 是他们必备技能之一。
- 数据科学家:与数据分析师一样,数据科学家的日常工作也离不开数据的处理,不可避免需要使用 SQL。
- 数据库开发工程师:这个职位基本就是写 SQL 代码,实现业务逻辑。
- 数据库管理员:也就是 DBA,主要职责是管理和维护数据库,除了会写 SQL,还需要负责审核开发人员编写的 SQL 代码。
- 后端工程师:后端开发必然需要涉及数据的处理,需要通过 SQL 与数据库进行交互。
- 全栈工程师:既然是全栈,自然包括后端数据的处理。
- 移动开发工程师:作为一名移动开发工程师,一定对 SQLite 数据库不会陌生,它是在移动设备中普遍存在的嵌入式数据库。
- 产品经理:产品经理需要了解产品的情况,而数据是最好的说明方式,了解 SQL 非常有利于对产品的把握。
SQL 不但应用广泛,而且简单易学。因为它在设计之初就考虑了非技术人员的使用需求,SQL 语句全都是由简单的英语单词组成,使用者只需要声明自己想要的结果,而将具体的实现过程交给数据库管理系统。
学习编程,你可能会犹豫选择 C++ 还是 Java;入门数据科学,你可能会纠结于选择 Python 还是 R;但无论如何,SQL 都是 IT 从业人员不可或缺的一项技能!
教程内容
本专栏主要讨论 SQL 编程技术和思想,分为四个部分:基础篇、进阶篇、开发篇以及扩展篇。
参考
- SQL 从入门到精通
本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。