你好，这里是卖桃者说，今天和你闲话一下 SQL 这门语言。
首先我们来说一下编程语言的划分，一般来说，第一代编程语言就是机器语言，0101001，将二进制数据刻录到存储上，就算编程了。第二代是汇编语言，汇编语言非常接近计算机指令，一条汇编命令基本上和 CPU 指令一一对应。第三代就是所谓的高级语言，面向过程和对象的编程语言，比如 C、Java、Python 等等。
第四代语言的定义其实很模糊，大意是你只需要告诉计算机做什么，而不需要告知计算机怎么做。看起来是不是很智能啊，所以很多技术被归拢到 4GL 里，比如查询语言和报表生成器、图形语言、应用生成器等等。其中 SQL 算是 4GL 的代表，因为 SQL 就是用类英语的自然语言写一条语句，告诉计算机咋做，然后等着出结果就完了。
45 年前，两名年轻的 IBM 研究员将一门关系型语言带到了数据库领域，旨在使用声明性的方式来操作数据。几十年过去了，关系型模型和 SQL 得到了广泛引用，比如 OLTP、OLAP、对象数据库、对象关系型数据库，甚至是 NoSQL 数据库。SQL 也为非关系型数据库带去了设计灵感，比如用于对象数据库的 SQL、用于对象关系的 SQL、用于 XML 的 SQL、用于空间数据的 SQL、用于搜索的 SQL、用于 JSON 的 SQL、用于时序数据的 SQL、用于流的 SQL，等等。各种与数据打交道的 BI 工具也使用了 SQL。事实上，SQL 是最成功的第四代语言。
现在 SQL 不仅是程序员的必知必会，也是运营人员和产品经理的必备技能。你想做自定义的数据分析，最快的方式就是去查询库上写一条 SQL 语句获得自己想要的结果。（注意，不是生产库也不是可写库）
几十年以来，操作系统一直在迭代，语言版本层出不穷，但是 SQL 非常稳定，SQL92 和 SQL99 这两个标准一直沿用到现在，这意味着掌握 SQL 是一件一劳永逸的事情，至少在你的职业生涯中，它都可以发挥作用。
SQL 以关系代数为基础，目标是提供一种接近英语的查询语言：
具有声明性；
可以通过组合的方式写出复杂的查询；
可以利用由 Edger F Codd 开发的关系型模型。
SQL 有多强呢？所有试图摆脱它的技术，最终都是站在 SQL 的肩膀上前行的。
大数据试图在数据仓库领域补足或替换关系型系统，但它们仍然使用了 SQL。Hive、Impala、drill、BigSQL 都使用了基于 SQL 的语言、优化器，并使用了与 SQL 相似的大规模并行处理。它们还时不时地增加新的 SQL 特性。SQL 中的数据存储格式、数据模型和查询处理的分离带来了一些非常重要的好处。在 SQL 诞生以来的 45 年当中，很多数据库来了又去，在 NoSQL 运动浪潮甚至在无意中暗示了 SQL 和 SQL 数据库即将死掉。但 SQL 阵营很坦然地面对这个问题，Don Chamberlin 表示：“当一门语言被广泛认可，以至于其他语言开始标榜自己不同于这一门语言时，说明这门语言一定表现得很好。”
另一个数据库阵营是 NoSQL。虽然现在对 NoSQL 的定义是“Not Only SQL”，但其实 NoSQL 在最开始想要远离 SQL，并尝试使用其他语言和框架，比如 map-reduce。但在十年之后，几乎每一个流行的 NoSQL 数据库都有了 SQL 变种：Couchbase 的 N1QL、Cassandra 的 CQL 和 Elasticsearch 的 ElasticSearch SQL。
关系型模型已经非常成功了，不过 SQL 还支持其他各种数据模型：JSON、图、XML、时序、空间、长列、列式、文档，等等。这些数据库当中大部分都有自己的 SQL 实现版本，即使是 NoSQL 数据库也实现了 SQL 或者受 SQL 启发的查询语言。即使是在最性感的“数据科学”领域，SQL 仍然是一项非常被看重的技能。
为什么 SQL 会如此成功？
可声明性：你只要声明好要输出什么，查询引擎会为你找到最优化的方式来执行查询。Pat Seliner 等人在 1979 年发明的基于成本的优化器一直在持续地提升 SQL 的查询速度。这也提高了其他新进者的准入门槛。最近的一篇 Apache Hive 论文解释了优化器的复杂性。
SQL 不只是被用在“查询”方面，它也被用来更新数据，而存储过程、UDF（用户自定义函数）通过结合过程语言和声明性的 SQL 扩展了 SQL 的能力。
SQL 具有非常好的可延展性。SQL 标准经过多次扩展，每次都加入了很多新特性、新语法和新的关键字。可以肯定的是，并不是所有 SQL 标准都是一样的。即使是 RDBMS 的传统 SQL 实现也不会完全兼容，除非在写 SQL 时非常小心地考虑兼容性问题。除了这些之外，SQL 的精髓都是一样的。SQL++ 是 SQL 进化的一个很好的例子。Don Chamberlin 和 Mike Carey 就 SQL 是否需要支持复杂的数据模型进行过讨论，以便让用户和开发人员可以方便地访问 JSON 格式的数据。Don 撰写的《SQL++ For SQL User: A Tutorial》一书介绍了 SQL++ 的发展情况，SQL++ 是一门被设计用来处理 JSON 数据模型的语言，同时与 SQL 兼容。
SQL 为我们带来了新的想法，扩展了新的数据类型、访问方式和应用场景。
SQL 本身与数据表示是分离的，可以被用在非关系型数据上，比如 CSV、JSON 以及其他所有的大数据格式。有些人认为关系型模型表示非常死板，所以认为 SQL 也是死板的。但事实上，对于给定的 schema，SQL 可以实现任意数据格式的 SELECT、连接、分组、聚合。
做为一个技术人员，我们经常会去追逐更新更炫的技术，但真正的宝藏却是那些经久不衰和朴实无华的东西，比如 SQL、算法、计算机原理、网络协议、编程范式等等。掌握好这些内容，你将不再惧怕任何新技术。万变不离其宗啊。
那你 SQL 学好了吗？你最常用的技术或编程语言是什么呢？可以在留言区分享一下。
卖桃者说，我们明天见。
（编辑：成敏） 

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熊斌
前天在我的“每天写500字”中写的主题是技术人员应该“向下走”，走到技术的最底层去，上层技术日新月异，但是最基本的那些东西几乎没有怎么变化，掌握它们，万变不离其宗。否则，基础不牢地动山摇。
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谷鱼
想想就很复杂，我不想问sql学的怎么样，而是头发怎么样了。每一项底层知识的学习都需要花费大量的时间，加油吧。终于把算法课程看了三十多课。继续加油
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桃子-夏勇杰
很多人只是掌握了SQL的皮毛而已
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lucklyrs
每一个适合自己底层技术都要好好深耕挖掘
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小斧
为什么 SQL 会如此成功？可声明性：你只要声明好要输出什么，查询引擎会为你找到最优化的方式来执行查询。Pat Seliner 等人在 1979 年发明的基于成本的优化器一直在持续地提升 SQL 的查询速度。这也提高了其他新进者的准入门槛。最近的一篇 Apache Hive 论文解释了优化器的复杂性。 SQL 不只是被用在“查询”方面，它也被用来更新数据，而存储过程、UDF（用户自定义函数）通过结合过程语言和声明性的 SQL 扩展了 SQL 的能力。 SQL 具有非常好的可延展性。SQL 标准经过多次扩展，每次都加入了很多新特性、新语法和新的关键字。可以肯定的是，并不是所有 SQL 标准都是一样的。即使是 RDBMS 的传统 SQL 实现也不会完全兼容，除非在写 SQL 时非常小心地考虑兼容性问题。除了这些之外，SQL 的精髓都是一样的。SQL++ 是 SQL 进化的一个很好的例子。Don Chamberlin 和 Mike Carey 就 SQL 是否需要支持复杂的数据模型进行过讨论，以便让用户和开发人员可以方便地访问 JSON 格式的数据。Don 撰写的《SQL++ For SQL User: A Tutorial》一书介绍了 SQL++ 的发展情况，SQL++ 是一门被设计用来处理 JSON 数据模型的语言，同时与 SQL 兼容。 SQL 为我们带来了新的想法，扩展了新的数据类型、访问方式和应用场景。 SQL 本身与数据表示是分离的，可以被用在非关系型数据上，比如 CSV、JSON 以及其他所有的大数据格式。有些人认为关系型模型表示非常死板，所以认为 SQL 也是死板的。但事实上，对于给定的 schema，SQL 可以实现任意数据格式的 SELECT、连接、分组、聚合。
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第一装甲集群司令克莱斯特
几乎每一个页面的可触动，非静态的元素后面，底层都埋着一条或者多条电缆线-SQL语句。
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还是很糊涂
学calcite吧
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野区JC
打我做开发一来，就知道一句话 "面向sql编程"。可想而知，sql究竟有厉害了。
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未未的未来
最近在使用报表工具，了解到了MPP（大规模并行处理），使用工具的初衷很简单：提高开发效率和降低运维成本。使用SQL语句查询数据，可以做你想做的任何统计分析。
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郭凯强
万变不离其宗！这句话深有感触，握爪
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