Kas yra SQL? Įvadas į struk­tū­ri­nę užklausų kalbą

SQL gali būti naudojama re­lia­ci­nių duomenų bazių kūrimui ir įvairių operacijų su esamomis duomenų bazėmis atlikimui, įskaitant duomenų užklausas. Ši kalba yra stan­dar­ti­nis ži­nia­tink­lio kūrėjų, duomenų analitikų ir tyrėjų rep­er­tu­aras. Tačiau, palyginti su kitomis prog­ra­ma­vi­mo kalbomis, SQL yra ypatinga. Pa­aiš­kin­si­me šios kalbos ypatybes.

Kas tiksliai yra SQL?

SQL yra „struk­tū­ri­nė užklausų kalba“. Ji gali būti naudojama už­klau­soms į duomenų bazes, kuriose yra struk­tū­ri­niai arba re­lia­ci­niai duomenys. Kalba yra pagrįsta**„re­lia­ci­nės algebros“ principu**. Tai yra ma­te­ma­ti­nė teorija, skirta duomenų struk­tū­ri­za­vi­mui ir užklausų rezultatų skai­čia­vi­mui. Daugelis SQL kaip prog­ra­ma­vi­mo kalbos ypatybių yra kilusios iš šio ma­te­ma­ti­nio pagrindo. Sukurta 1970-ųjų viduryje, SQL dabar yra laikoma stan­dar­ti­ne prog­ra­ma­vi­mo kalba duomenų bazių prog­ra­moms.

Svarbi SQL ypatybė yra tai, kad tai yra grynai užklausų arba prog­ra­ma­vi­mo kalba, o ne išsami duomenų bazių valdymo sistema (DBVS). Kai kurios po­pu­lia­rios DBVS, kuriose naudojama SQL, yra MySQL, Oracle SQL ir SQLite. Tačiau šios DBVS dau­giau­sia naudoja SQL dialektus, kurie gali turėti papildomų ir (arba) skirtingų komandų.

SQL kaip srities specifinė ir dekla­ra­ty­vi­nė kalba

Palyginti su dauguma įprastų prog­ra­ma­vi­mo kalbų, SQL yra ypatinga, nes tai yra domeno specifinė kalba (DSL). Skir­tin­gai nuo bend­ro­sios pa­skir­ties kalbų (GPL), kurios tinka naudoti daugelyje skirtingų programų, SQL gali būti naudojama tik vienam tikslui – duomenų bazėms.

SQL taip pat yra dekla­ra­ty­vi­nė prog­ra­ma­vi­mo kalba. Tai reiškia, kad prog­ra­muo­to­jas įveda norimą rezultatą kaip komandą, o sistema užtikrina, kad šis re­zul­ta­tas būtų pasiektas. Tai skiriasi nuo im­pe­ra­ty­vi­nės prog­ra­ma­vi­mo kalbos, kurioje atskiri žingsniai, rei­ka­lin­gi tikslui pasiekti, yra aiškiai apibrėžti kode.

Kam nau­do­ja­mas SQL?

SQL veikia kaip sąsaja, skirta są­vei­kau­ti su re­lia­ci­nė­mis duomenų bazių valdymo sis­te­mo­mis (RDBMS). Reliacinę duomenų bazę galima įsi­vaiz­duo­ti kaip lentelę, kurioje kiek­vie­no­je eilutėje yra iš anksto nu­sta­ty­tas atributų rinkinys, už­pil­dy­tas reikš­mė­mis. SQL kodą gali įvesti žmogus per tekstinę sąsają arba jis gali būti in­te­gruo­tas į API prieigas.

SQL pri­va­lu­mai ir trūkumai

SQL pri­va­lu­mai

Di­džiau­sias SQL pri­va­lu­mas yra didelis žinomumas ir plačiai paplitęs šios tech­no­lo­gi­jos nau­do­ji­mas. Nuo pat savo at­si­ra­di­mo 1970-aisiais SQL yra duomenų bazių programų pramonės stan­dar­tas. Dėl to palyginti lengva rasti patyrusių SQL prog­ra­muo­to­jų, taip pat sąsajas su kitomis po­pu­lia­rio­mis tech­no­lo­gi­jo­mis ir kalbomis.

Be to, SQL tapo pramonės standartu ne be prie­žas­ties. Ši kalba pagrįsta tvirtu ma­te­ma­ti­nės bazės pagrindu, kuris leidžia op­ti­ma­liai saugoti duomenis. Tačiau re­lia­ci­nės duomenų bazės rei­ka­lau­ja tvirto tech­no­lo­gi­jos ir teorijos supratimo, taip pat įgūdžių ir planavimo mo­de­lia­vi­mo srityje. Tačiau gerai su­p­ro­jek­tuo­ta duomenų bazės schema leidžia gauti naujų įžvalgų iš duomenų, naudojant ati­tin­ka­mus už­klau­si­mus.

SQL trūkumai

Vienas iš SQL ir re­lia­ci­nių duomenų bazių trūkumų yra didelis tech­no­lo­gi­jos su­dė­tin­gu­mas. SQL sudaro šimtai komandų ir sąlygų, kurios naujokams kelia didelį iššūkį. Daugelis iš jų yra su­si­ju­sios su konkrečia įgy­ven­di­ni­mo forma, todėl viskas tampa dar su­dė­tin­giau.

Be to, re­lia­ci­nės duomenų bazės struktūra rei­ka­lau­ja tam tikrų prielaidų apie saugomus duomenis. Jos padeda už­tik­rin­ti saugomų duomenų kokybę, tačiau taip pat sukelia tam tikrų ap­ri­bo­ji­mų, kurie gali sukelti nuo­la­ti­nes problemas, jei schema yra blogai su­p­ro­jek­tuo­ta. Schemos pa­kei­ti­mai veikimo metu gali kelti rimtų sunkumų. Be šio lankstumo trūkumo, paprastai yra labai sudėtinga geo­gra­fiš­kai pa­skirs­ty­ti SQL duomenų bazę. Todėl duomenų bazės našumo op­ti­mi­za­vi­mas de­cent­ra­li­zuo­jant yra visai ne toks paprastas uždavinys.

Pas­ku­ti­nis SQL trūkumas yra jo ne­su­de­ri­na­mu­mas su plačiai naudojama objektine programa, kuri tampa vis ak­tu­ales­nė. Ob­jek­ti­nė­je prog­ra­mo­je duomenys ir „elgsena“ (metodai) yra įtraukti į objektus. Duomenys ir metodai yra paveldimi per klasės hie­rar­chi­jas. Re­lia­ci­nis metodas iš esmės skiriasi, nes duomenys gali būti pa­skirs­ty­ti keliose lentelėse. Be to, neįmanoma mo­de­liuo­ti objekto elgesio. Dėl šios prie­žas­ties objektai negali būti per­ke­lia­mi 1:1 į re­lia­ci­nes duomenų bazių struk­tū­ras.

SQL al­ter­na­ty­vos

Kadangi SQL buvo išrastas skait­me­ni­nės re­vo­liu­ci­jos pradžioje, ši kalba iki šiol neprarado savo aktualumo. Tačiau nuo to laiko atsirado keletas al­ter­na­ty­vių schemų, kurios gali būti labiau tinkamos kai kurioms prog­ra­moms.

Objektų-relycinių duomenų bazių valdymo sistemos

Objektų-relycinių duomenų bazių valdymo sistemos (ORDBMS), pvz., Post­g­re­SQL , naudoja SQL kaip užklausų kalbą, bet taip pat palaiko pag­rin­di­nes objektų ori­en­tuo­to prog­ra­ma­vi­mo kon­cep­ci­jas. Objektų hie­rar­chi­jas, pa­vel­dė­ji­mą ir objektų elgseną galima naudoti be objektų-relycinių ati­tik­me­nų (ORM). Vartotojo apibrėžti ir su­dė­ti­niai duomenų tipai ypač sumažina schemų ir užklausų su­dė­tin­gu­mą.

NoSQL

SQL pagrįstos DBVS pir­miau­sia skirtos struk­tū­ri­zuo­tiems duomenims saugoti, tačiau ne visi duomenys atitinka nustatytą schemą. Čia į pagalbą ateina NoSQL duomenų bazės. Terminas „NoSQL“ reiškia ne­su­si­ju­sių DBVS šeimą. Vietoj duomenų mo­de­lia­vi­mo kaip lentelės laukų, naudojami įvairūs kiti metodai.

Po­pu­lia­rus metodas yra do­ku­men­tais pagrįstas duomenų sau­go­ji­mas. Tai veikia saugant duomenis at­ski­ruo­se do­ku­men­tuo­se, o ne lentelėje. Vienas iš do­ku­men­tais pagrįsto metodo privalumų yra tai, kad duomenys gali būti savaime užrašomi. Tai reiškia, kad duomenų schema nustatoma pagal atskirą dokumentą, o ne pagal duomenų bazę, todėl duomenų įrašai gali būti pagal skir­tin­gas schemas.

NoSQL spren­di­mai paprastai yra mažiau sudėtingi ir siūlo privalumų mastelio ir našumo op­ti­mi­za­vi­mo srityje. Be to, paprastai lengviau keisti schemą veikimo metu arba lanksčiai saugoti duomenis. Kita vertus, duomenų kokybės ga­ran­ti­jos gali būti mažesnės.