A linguagem de pro­gra­ma­ção SQL pode ser usada para se criar bancos de dados re­la­ci­o­nais, assim como para gerenciá-los e realizar consultas. Ela faz parte do re­per­tó­rio padrão de qualquer de­sen­vol­ve­dor web, assim como de analistas de dados. Quando comparada a outras lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção, SQL tem ca­rac­te­rís­ti­cas próprias que a tornam especial. Descubra suas vantagens e também onde ela deixa a desejar.

Definição de SQL

Struc­tu­red Query Language (SQL), ou linguagem de consulta es­tru­tu­rada, é a linguagem usada para a re­a­li­za­ção de consultas em bancos de dados que contêm dados es­tru­tu­ra­dos ou re­la­ci­o­nais. Baseada em álgebra re­la­ci­o­nal, teoria de ma­te­má­tica aplicada voltada à es­tru­tu­ra­ção de dados e ao cálculo de re­sul­ta­dos de consultas, SQL adota di­fe­ren­tes conceitos dessa teoria. Apesar de ter sido de­sen­vol­vida em meados de 1970, SQL ainda é con­si­de­rada a linguagem de pro­gra­ma­ção padrão de bancos de dados.

Im­por­tante ressaltar que SQL é uma linguagem de pro­gra­ma­ção e consulta pura, e não um sistema de ge­ren­ci­a­mento de banco de dados (DBMS) com­pre­en­sivo. Alguns dos DBMS populares que im­ple­men­tam SQL são o MySQL, o Oracle SQL e o SQLite. En­tre­tanto, soluções de DBMS usam, em sua maioria, dialetos de SQL, podendo dispor de comandos adi­ci­o­nais ou de variações.

Linguagem de domínio es­pe­cí­fico e linguagem de­cla­ra­tiva

Quando comparada a outras populares lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção, SQL se di­fe­ren­cia por ser uma linguagem de domínio es­pe­cí­fico (DSL). Di­fe­ren­te­mente das lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção para pro­pó­si­tos diversos (GPLs), que são adequadas a apli­ca­ções variadas, SQL só pode usada para uma única fi­na­li­dade: criar e gerenciar bancos de dados.

SQL também é uma linguagem de pro­gra­ma­ção de­cla­ra­tiva, ou seja, uma linguagem em que o pro­gra­ma­dor insere o resultado desejado como comando, para que o sistema assegure que esse mesmo resultado seja alcançado. Ela funciona de forma oposta à pro­gra­ma­ção im­pe­ra­tiva, na qual etapas in­di­vi­du­ais são ex­pli­ci­ta­mente definidas no código, para alcançar um objetivo.

Usos de SQL

SQL funciona como uma interface de interação para sistemas de ge­ren­ci­a­mento de bancos de dados re­la­ci­o­nais (RDBMS) — um banco de dados re­la­ci­o­nal pode ser entendido como uma tabela na qual cada entrada possui um conjunto de­ter­mi­nado de atributos com valores. Nesse contexto, códigos em SQL podem ser inseridos por pro­gra­ma­dos por meio de uma interface baseada em texto ou in­te­gra­dos por acessos à API.

Vantagens e des­van­ta­gens de SQL

Vantagens de SQL

A principal vantagem da tec­no­lo­gia SQL é a sua po­pu­la­ri­dade e ampla uti­li­za­ção. Desde a sua criação, nos anos 1970, SQL vem sendo o padrão utilizado pela indústria de bancos de dados. Dessa forma, é fácil encontrar pro­gra­ma­do­res com profundos co­nhe­ci­men­tos de SQL, assim como in­ter­fa­ces que interagem com outras tec­no­lo­gias e lin­gua­gens.

Nenhum dos acima listados, contudo, foi o principal fator que es­ta­be­le­ceu SQL como a linguagem de pro­gra­ma­ção padrão. For­te­mente baseada na ma­te­má­tica, ela é capaz de armazenar dados de forma otimizada. Por outro lado, para se trabalhar com bancos de dados re­la­ci­o­nais, é preciso que se tenha uma com­pre­en­são sólida dessa tec­no­lo­gia e da teoria por trás dela, assim como co­nhe­ci­men­tos em pla­ne­ja­mento e modelagem. Um esquema de banco de dados bem-feito facilita a análise dos dados, assim como a re­a­li­za­ção de consultas.

Des­van­ta­gens de SQL

Entre as des­van­ta­gens de SQL está o fato de que bancos de dados re­la­ci­o­nais tratam-se de uma tec­no­lo­gia de alta com­ple­xi­dade, que abrange centenas de comandos e cláusulas. Assim, trabalhar com SQL não deixa de ser de­sa­fi­a­dor, prin­ci­pal­mente para quem está começando. Inclusive, comandos de im­ple­men­ta­ção cada vez mais es­pe­cí­fi­cos tornam SQL ainda mais complexo.

Es­tru­tu­ras de bancos de dados re­la­ci­o­nais requerem diversos ar­gu­men­tos sobre os dados a serem ar­ma­ze­na­dos, jus­ta­mente para assegurar a qualidade desses mesmos dados. A exigência, por outro lado, resulta em li­mi­ta­ções que podem causar problemas per­ma­nen­tes, se a es­tru­tu­ra­ção não for bem-feita. Al­te­ra­ções es­tru­tu­rais durante o ge­ren­ci­a­mento dos bancos de dados podem re­pre­sen­tar, portanto, um desafio. Além da falta de fle­xi­bi­li­dade, SQL dificulta a dis­tri­bui­ção ge­o­grá­fica de bancos de dados. Assim, otimizar o de­sem­pe­nho de um banco de dados por des­cen­tra­li­za­ção é uma tarefa bastante complexa.

Outra grande des­van­ta­gem de SQL é a sua in­com­pa­ti­bi­li­dade com a pro­gra­ma­ção orientada a objetos, am­pla­mente utilizada e cada vez mais relevante. Na pro­gra­ma­ção orientada a objetos, os dados e o “com­por­ta­mento” (métodos) são en­cap­su­la­dos em objetos — tais dados e métodos são herdados por hi­e­rar­quias de classe. A abordagem re­la­ci­o­nal é fun­da­men­tal­mente diferente, por dis­tri­buir dados somente em tabelas. Além disso, ela im­pos­si­bi­lita que se modele o com­por­ta­mento de um objeto. Por isso, objetos não podem ser trans­fe­ri­dos com proporção de 1:1 em es­tru­tu­ras de bancos de dados re­la­ci­o­nais.

Al­ter­na­ti­vas a SQL

Embora SQL seja uma linguagem mais antiga, lançada no início da revolução digital, ela não perdeu re­le­vân­cia. No entanto, lin­gua­gens al­ter­na­ti­vas surgiram ao longo das décadas, se mostrando mais adequadas a de­ter­mi­na­dos tipos de projetos.

Sistemas de ge­ren­ci­a­mento de bancos de dados objeto-re­la­ci­o­nais

Sistemas de ge­ren­ci­a­mento de bancos de dados objeto-re­la­ci­o­nais (ORDBMS), como o Post­greSQL, usam SQL como linguagem de consulta, mas também oferecem suporte à pro­gra­ma­ção orientada a objetos. Em sistemas assim, hi­e­rar­quias de objetos, heranças e com­por­ta­men­tos de objetos podem ser usados sem o ma­pe­a­mento objeto-re­la­ci­o­nal (ORM). Sua principal vantagem é que tipos de dados compostos e definidos por usuários reduzem a com­ple­xi­dade da estrutura e das consultas.

NoSQL

DBMS baseados em SQL são prin­ci­pal­mente voltados ao ar­ma­ze­na­mento de dados es­tru­tu­ra­dos, mas nem todos os tipos de dados são capazes de ter um esquema fixo. Para abarcá-los, surgiram os bancos de dados NoSQL. O termo NoSQL faz re­fe­rên­cia a famílias de DBMS não re­la­ci­o­nais, que adotam outras abor­da­gens em vez de modelar dados como campos em uma tabela.

Entre as abor­da­gens populares está o ar­ma­ze­na­mento de dados baseado em do­cu­men­tos, que armazena dados em do­cu­men­tos in­di­vi­du­ais em vez de em tabelas. Uma das vantagens dessa abordagem é que, nela, dados podem ser auto escritos. Assim, a estrutura é de­ter­mi­nada por cada documento in­di­vi­dual, e não pelo banco de dados em si. Isso permite que entradas de dados assumam es­tru­tu­ras distintas.

Soluções NoSQL costumam ser menos complexas, além de ofe­re­ce­rem be­ne­fí­cios de es­ca­lo­na­mento e oti­mi­za­ção de de­sem­pe­nho. Além disso, tec­no­lo­gias de dados NoSQL permitem que es­tru­tu­ras sejam alteradas durante o ge­ren­ci­a­mento dos bancos de dados com mais fa­ci­li­dade, sendo, portanto, mais flexíveis. Por outro lado, entre suas des­van­ta­gens está sua maior di­fi­cul­dade em garantir a qualidade dos dados ar­ma­ze­na­dos.

Ir para o menu principal