即使生成式AI将SQL隐藏在幕后，SQL也将继续在我们与数据交互和使用数据的方式方面发挥关键作用。

1974年5月，Donald chamberlin和Raymond boyce发表了一篇介绍Sequel的论文。Sequel是一种用于管理和排序数据的结构化查询语言。由于另一家公司拥有Sequel这一名称的版权，该语言不得不更名。

在1970年代末期，结构化查询语言(SQL)被Oracle等数据库公司采用，并与其创新的关系数据库产品一同推出。

SQL由此诞生，正如他们所说，其他的技术都成为了历史!

现在SQL已经有50年的历史了。根据 Stack Overflow的数据，SQL是专业程序员经常使用的第三大最受欢迎的语言。

2023年，IEEE指出，SQL 由于可以与其他编程语言结合使用，是开发人员在找工作时最常用的语言。

SQL是围绕数据库设计并采用的，并且作为一种管理和与数据交互的方式不断发展壮大。

像COBOL(1959年推出)和FORTRAN(1958年首次编译)这样的语言也仍在继续。虽然它们可以带来高薪职位，但主要是因为它们与现有的遗留部署相关联，而不是与新的和令人兴奋的新项目相关联。

另一方面，SQL仍被用作围绕 AI、分析和软件开发的工作的一部分，仍然是我们每天如何与数据交互的标准。

随着业务系统日益复杂，数据库结构越来越庞大，开发人员编写SQL查询的难度也在增长。面对繁杂的数据库表结构和连接条件，开发人员经常需要花费大量时间来设计查询逻辑、编写SQL语句。如何才能减轻开发人员的SQL编写压力，使其更专注于业务本身而非技术细节?

现在很多AI大模型提供数据库管理工具，使用自然语言处理技术来自动生成SQL，极大地降低了开发成本。开发人员只需使用自然语言描述查询需求，即可自动转换为正确的SQL语句。

现在这样的产品越来越多了。星环科技基于在SQL编辑器的多年技术积累，推出了大数据分析大模型SoLar“求索”。取义“路漫漫其修远兮，星环科技将上下而找新路子”。SoLar“求索”可以帮助用户通过自然语言，生成可成功执行的SQL或Cypher，从而快速获取查询的结果，能够快速降低用户的使用门槛。

当你看到SQL时，你可能会问为什么它能存活这么久，甚至还茁壮成长?

先来看看SQL固有的毛病：

一方面，SQL当然不容易学习，因为它有一种特殊的语法，很多时候都不是简单就可以学会的。

另一方面，对于新开发人员来说，围绕SQL的用户体验可能具有挑战性。

除此之外，每个数据库供应商都必须支持 SQL，但每个供应商在如何实现这种支持方面都有自己的怪癖或细微差别。因此，针对一个数据库的方法可能无法轻松转换为另一个数据库，从而导致更多的工作和更多的支持需求。

更糟糕的是，在SQL中很容易犯错误，这些错误可能会产生真实且可能灾难性的后果。例如，如果指令中缺少一个子句，可能会导致您删除整个表，而不是执行所需的事务，从而导致数据丢失和恢复工作。检查你的逻辑并了解事情在实践中是如何运作的是必要的要求。

那么，为什么SQL在首次设计和发布50 年后的今天仍然是处理数据的主要方式呢?

SQL基于强大的数学理论，因此它可以继续有效地执行，并支持其设计的用例。

事实是，当您将SQL与关系数据库相结合时，您可以以可靠、有效和可扩展的方式，将您创建的数据以及如何管理这些数据映射到许多业务实践。简单地说，SQL是有效的，并且没有替换选项。

例如，SQL是第一种为每个请求返回多行的编程语言，这样可以更轻松地获取有关一组数据中发生的情况的数据，因此可以更轻松地获取业务及其应用程序中发生的情况，然后将其转换为业务可以使用的内容。

同样，SQL可以更轻松地将信息划分和隔离到不同的表中，然后将这些表中的数据用于特定的业务任务，例如将客户数据放在一个表中，将制造数据放在另一个表中。执行事务的能力是当今大多数流程的支柱，而 SQL大规模实现了这一点。

SQL成功的另一个重要原因是始终与时俱进。多年来，从其关系根开始，SQL 增加了对地理信息系统(GIS)数据、JSON文档以及XML和YAML的支持。这使 SQL 能够跟上开发人员与数据交互的方式。

现在，SQL 可以与向量数据相结合，使开发人员能够使用 SQL与数据进行交互，但对生成式 AI 应用程序执行向量搜索。

另外，很多数据库企业在SQL编译上有自己创新技术。例如星环科技经过多年的研发，积累了多项核心技术，主要体现在分布式技术、SQL编译技术、数据库技术、多模型数据的统一处理技术、基于容器的数据云技术以及大数据开发与智能分析技术六个方面。

其中自研的编译技术将SQL语句自动翻译为分布式计算任务，从而实现SQL应用程序的分布式运行，大幅提升应用的性能;同时实现了用统一的SQL语言操作不同模型(如表、文档、图等)的数据。

星环科技的SQL 编译技术达到业界先进水平，支持绝大部分ANSI92、99、2003 SQL标准，兼容传统关系型数据库方言，如Oracle、IBM DB2、Teradata等，支持存储过程。SQL编译技术大幅降低了大数据应用开发的难度和成本。

一直有人认为，SQL必须消失。

因为SQL让事情变得更糟的 9 大原因，包括：

·表格无法缩放；

·SQL不是JSON 或 XML 原生的；

·封送处理是一个很大的时间消耗；

·SQL 不做实时；

·JOINS 是一个令人头疼的问题；

·柱子（“柱子”通常指的是表中的列（Column））是浪费空间；

·优化器有时只会有所帮助；

·非规范化将表视为垃圾；

·随插即用的想法可能会破坏您的数据库等。

过去曾有人尝试替换SQL。

NoSQL(不仅是SQL)数据库的开发是为了取代关系数据库，并摆脱了大规模处理和管理数据的传统模型。

然而，这些数据库并没有取代 SQL，而是添加了自己的类似SQL的语言，这些语言复制了SQL已经根深蒂固到开发人员工作方式中的一些方法和途径。

NewSQL数据库，即新型的关系或SQL数据库，能够像NoSQL数据库那样水平扩展而不放弃ACID保证。然而，这类数据库，如SingleStore、NuoDB(现属于Dassault Systems)和VoltDB(由Stonebraker创造)，并未流行起来。主要原因是现有的数据库已经足够好，企业不愿意冒险迁移到新系统。

过去，自然语言处理的倡导者呼吁采用新的方法，摒弃SQL的标准化和笨拙的方法。然而，这些尝试最终得到的方法与他们试图取代的方法一样笨拙，导致他们被边缘化或忽视。

生成式AI 可能会为开发人员承担更多编写SQL的任务，因为大型语言模型在训练过程中已经接触到大量的SQL代码。虽然这种方法可能会随着时间的推移而发展并变得更加流行，但它仍然依赖于SQL与这些数据集进行实际交互，并将结果返回给用户。如果有的话，这可能会使SQL在未来变得更加重要，而不是更少，即使它对开发人员的可见度降低。

即使SQL最终被抛在幕后，它仍将继续在我们如何与数据交互和使用数据方面发挥关键作用。由于我们所有 IT 系统中有如此大比例的依赖数据来运行，因此 SQL 不会很快消失。因此，让我们庆祝 SQL 50 周年，并考虑我们将来如何继续开发和使用它。

因为市场已经发声了

SQL是许多人的首选，即使有更新的、可以说是更强大的选项。从最小的网站到最大的大型公司，世界各地的开发人员都了解SQL。他们依靠它来保持所有数据的组织有序。

SQL的表格模型如此占主导地位，以至于许多非SQL项目最终添加了SQLish接口，因为用户需要它。对于NoSQL运动来说也是如此，它的发明是为了摆脱旧的范式。最后，看起来SQL赢了。

SQL 的局限性可能不足以将其扔进垃圾箱。开发人员可能永远不会站起来并将所有数据从 SQL 中迁移出去。、

但是SQL的问题是真实的，足以给开发人员带来压力，增加延迟，甚至需要对某些项目进行重新设计。

专家也发声了。

迈克·斯通布拉克，图灵奖得主，在过去半个世纪里以惊人的速度推动数据库设计的发展。他在数据库领域的早期贡献，如Ingres和Postgres，为他赢得了声誉。斯通布拉克不仅满足于创建了世界上最受欢迎的数据库之一PostgreSQL，还继续创立了Vertica、Tamr和VoltDB等数据库产品和公司。他的最新项目是面向数据库的操作系统(DBOS)，旨在颠覆传统的计算模式。

斯通布拉克以其对数据库行业的坦率而闻名，他不惧于挑战现有的观念。例如，在2014年Hadoop达到顶峰时，他指出Google已经放弃了MapReduce，转而使用BigTable。

尽管斯通布拉克对NoSQL技术持保留态度，但他一直是关系数据模型和SQL的坚定支持者，并认为这两者是关系数据库管理系统的核心。

·https://www.infoworld.com/article/2337457/sql-at-50-whats-next-for-the-structured-query-language.html

·https://mp.weixin.qq.com/s/6ZWF1Qn877ruXwMvMkcMKw

·https://www.infoworld.com/article/2335455/9-reasons-sql-has-got-to-go.html

·https://mp.weixin.qq.com/s/rFI4EMdFYeJKcTp36C98RQ

·https://www.infoworld.com/article/2336219/why-sql-still-rules.html