Kaj je SQL? Uvod v struk­tu­ri­ra­ni po­i­zve­do­val­ni jezik

SQL se lahko uporablja za ustvar­ja­nje re­la­cij­skih baz podatkov in izvajanje vrste operacij na ob­sto­je­čih bazah podatkov, vključno s po­i­zved­ba­mi podatkov. Jezik je del stan­dar­dne­ga re­per­to­ar­ja spletnih raz­vi­jal­cev, ana­li­ti­kov podatkov in raz­i­sko­val­cev. Vendar je SQL v pri­mer­ja­vi z drugimi pro­gram­ski­mi jeziki poseben. Razložili bomo zna­čil­no­sti tega jezika.

Kaj točno je SQL?

SQL je »struk­tu­ri­ra­ni po­i­zve­do­val­ni jezik«. Uporablja se za po­i­zve­do­va­nje v bazah podatkov, ki vsebujejo struk­tu­ri­ra­ne ali re­la­cij­ske podatke. Jezik temelji na**»re­la­cij­ski algebri**«. To je ma­te­ma­tič­na teorija za struk­tu­ri­ra­nje podatkov in iz­ra­ču­na­va­nje re­zul­ta­tov poizvedb. Mnoge posebne lastnosti SQL kot pro­gram­ske­ga jezika izhajajo iz te ma­te­ma­tič­ne osnove. SQL, ki je bil razvit v sredini 70. let 20. stoletja, danes velja za stan­dar­dni pro­gram­ski jezik za apli­ka­ci­je baz podatkov.

Pomembna po­drob­nost o SQL je, da gre za čisti po­i­zve­do­val­ni ali pro­gram­ski jezik, ne pa za celovit sistem za upra­vlja­nje po­dat­kov­nih baz (DBMS). Nekateri pri­lju­blje­ni DBMS, ki upo­ra­blja­jo SQL, so MySQL, Oracle SQL in SQLite. Vendar ti DBMS večinoma upo­ra­blja­jo narečja SQL, ki imajo lahko dodatne in/ali drugačne ukaze.

SQL kot domensko spe­ci­fi­čen in de­kla­ra­tiv­ni jezik

V pri­mer­ja­vi z večino uve­lja­vlje­nih pro­gram­skih jezikov je SQL poseben, ker je domensko spe­ci­fi­čen jezik (DSL). V nasprotju z jeziki splošnega namena (GPL), ki so primerni za uporabo v mnogih različnih apli­ka­ci­jah, se SQL lahko uporablja le za eno stvar, in sicer za baze podatkov.

SQL je tudi de­kla­ra­tiv­ni pro­gram­ski jezik. To pomeni, da programer vnese želeni rezultat kot ukaz, sistem pa poskrbi, da se ta rezultat doseže. To je v nasprotju z im­pe­ra­tiv­nim pro­gra­mi­ra­njem, pri katerem so posamezni koraki za doseganje ciljev izrecno opre­de­lje­ni v kodi.

Za kaj se uporablja SQL?

SQL služi kot vmesnik za in­te­rak­ci­jo z re­la­cij­ski­mi sistemi za upra­vlja­nje po­dat­kov­nih baz (RDBMS). Re­la­cij­sko po­dat­kov­no bazo si lahko pred­sta­vlja­mo kot tabelo, v kateri ima vsak vnos v vrstici vnaprej določen niz atributov, ki so za­pol­nje­ni z vre­dnost­mi. SQL kodo lahko vnašajo ljudje prek be­se­dil­ne­ga vmesnika ali pa je in­te­gri­ra­na v dostope API.

Prednosti in slabosti SQL

Prednosti SQL

Največja prednost jezika SQL je v njegovi visoki pre­po­znav­no­sti in široki uporabi. Od svojih začetkov v 70. letih prej­šnje­ga stoletja je SQL postal in­du­strij­ski standard za apli­ka­ci­je za upra­vlja­nje po­dat­kov­nih baz. Zaradi tega je relativno enostavno najti izkušene pro­gra­mer­je za jezik SQL, pa tudi vmesnike z drugimi pogostimi teh­no­lo­gi­ja­mi in jeziki.

Poleg tega je SQL postal in­du­strij­ski standard z razlogom. Jezik temelji na trdnih ma­te­ma­tič­nih temeljih, ki omogočajo optimalno shra­nje­va­nje podatkov. Vendar pa re­la­cij­ske baze podatkov zahtevajo dobro ra­zu­me­va­nje teh­no­lo­gi­je in teorije ter spre­tno­sti in na­čr­to­va­nje pri mo­de­li­ra­nju. Dobro zasnovana shema baze podatkov pa omogoča pri­do­bi­va­nje novih spoznanj iz podatkov z ustre­zni­mi po­i­zved­ba­mi.

Po­manj­klji­vo­sti SQL

Ena od slabosti SQL in re­la­cij­skih baz podatkov na splošno je visoka kom­ple­ksnost teh­no­lo­gi­je. SQL obsega na stotine ukazov in klavzul, ki pred­sta­vlja­jo velik izziv za novince. Mnogi od njih so spe­ci­fič­ni za posamezne im­ple­men­ta­ci­je, kar stvari še dodatno otežuje.

Poleg tega struktura re­la­cij­ske zbirke podatkov zahteva številne pred­po­stav­ke o podatkih, ki se shra­nju­je­jo. Te pred­po­stav­ke za­go­ta­vlja­jo kakovost shra­nje­nih podatkov, vendar prinašajo tudi številne omejitve, ki lahko pov­zro­či­jo trajne težave, če je shema slabo zasnovana. Spremembe sheme med de­lo­va­njem lahko pred­sta­vlja­jo resen izziv. Poleg te po­manj­klji­ve pri­la­go­dlji­vo­sti je ge­o­graf­ska di­s­tri­bu­ci­ja zbirke podatkov SQL običajno zelo zahtevna. Op­ti­mi­za­ci­ja zmo­glji­vo­sti baze podatkov z de­cen­tra­li­za­ci­jo zato ni nič kaj preprosta.

Zadnja slabost jezika SQL je njegova ne­zdru­žlji­vost s široko upo­ra­blje­nim objektno usmer­je­nim pro­gra­mi­ra­njem, ki postaja vse bolj pomembno. V objektno usmer­je­nem pro­gra­mi­ra­nju so podatki in »vedenje« (metode) za­pa­ki­ra­ni v objekte. Podatki in metode se dedujejo prek hierarhij razredov. Re­la­ci­o­nal­ni pristop je bistveno drugačen, saj se podatki lahko raz­po­re­di­jo po več tabelah. Poleg tega je nemogoče mo­de­li­ra­ti vedenje objekta. Zaradi tega objektov ni mogoče prenesti 1:1 v re­la­ci­o­nal­ne strukture po­dat­kov­nih baz.

Al­ter­na­ti­ve za SQL

Ker je bil jezik SQL izumljen na začetku digitalne re­vo­lu­ci­je, ni izgubil svoje po­memb­no­sti. Vendar so se od takrat pojavile nekatere al­ter­na­tiv­ne sheme, ki so morda bolj primerne za nekatere apli­ka­ci­je.

Sistemi za upra­vlja­nje objektno-re­la­cij­skih baz podatkov

Sistemi za upra­vlja­nje objektno-re­la­cij­skih baz podatkov (ORDBMS), kot je Po­stgre­SQL , upo­ra­blja­jo SQL kot jezik za poizvedbe, vendar podpirajo tudi osnovne koncepte objektno usmer­je­ne­ga pro­gra­mi­ra­nja. Objektne hi­e­rar­hi­je, dedovanje in obnašanje objektov se lahko upo­ra­blja­jo brez uporabe objektno-re­la­cij­ske­ga mapiranja (ORM). Zlasti upo­rab­ni­ško de­fi­ni­ra­ni in se­sta­vlje­ni po­dat­kov­ni tipi zmanj­šu­je­jo kom­ple­ksnost shem in poizvedb.

NoSQL

DBMS-ji na osnovi SQL so namenjeni predvsem shra­nje­va­nju struk­tu­ri­ra­nih podatkov, vendar vsi podatki ne sledijo fiksni shemi. Tu pridejo v igro NoSQL baze podatkov. Izraz NoSQL se nanaša na družino ne­re­la­cij­skih DBMS-jev. Namesto mo­de­li­ra­nja podatkov kot polj v tabeli se upo­ra­blja­jo različni drugi pristopi.

Pri­lju­bljen pristop je shra­nje­va­nje podatkov na podlagi do­ku­men­tov. Pri tem se podatki shra­nju­je­jo v po­sa­me­znih do­ku­men­tih in ne v tabeli. Ena od prednosti pristopa na podlagi do­ku­men­tov je, da se podatki lahko samodejno za­pi­su­je­jo. To pomeni, da shemo podatkov določa posamezni dokument in ne baza podatkov, kar pomeni, da lahko vnosi podatkov sledijo različnim shemam.

Rešitve NoSQL so običajno manj zapletene in ponujajo prednosti v smislu ska­li­ra­nja in op­ti­mi­za­ci­je zmo­glji­vo­sti. Poleg tega je običajno lažje spre­me­ni­ti shemo med de­lo­va­njem ali fle­ksi­bil­no shra­nje­va­ti podatke. Po drugi strani pa je lahko manj zagotovil glede kakovosti podatkov.