Strukturierte Abfragesprache (SQL)

Definition - Was bedeutet SQL (Structured Query Language)?

Structured Query Language (SQL) ist eine Programmiersprache, die normalerweise in relationalen Datenbank- oder Datenstromverwaltungssystemen verwendet wird.

Es wurde Anfang der 1970er Jahre von IBM entwickelt und ist heute ein offizieller Standard, der vom American National Standards Institute (ANSI) und der International Organization for Standardization (ISO) anerkannt ist.

Technische.me erklärt Structured Query Language (SQL)

SQL ist über die Jahre hinweg eine durchweg beliebte Wahl für Datenbankbenutzer geblieben, vor allem aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und der hochwirksamen Art und Weise, wie es Daten abfragt, bearbeitet, aggregiert und eine Vielzahl anderer Funktionen ausführt, um riesige Sammlungen strukturierter Daten in solche umzuwandeln verwendbare Informationen.

Aus diesem Grund wurde es in zahlreiche kommerzielle Datenbankprodukte wie MySQL, Oracle, Sybase, SQL Server, Postgres und andere integriert. Tatsächlich werden viele nicht relationale Datenbanken wie MongoDB und DynamoBD aufgrund fehlender SQL-Programmierung als NoSQL-Produkte bezeichnet.

Während verschiedene SQL-Iterationen unterschiedliche Syntax für Schlüsseloperationen verwenden können, sind grundlegende Befehle wie Auswählen, Einfügen, Aktualisieren und Erstellen im Allgemeinen allen SQL-Versionen gemeinsam. Dies macht es für jemanden mit SQL-Grundkenntnissen sehr einfach, in vielen verschiedenen Umgebungen zu arbeiten und eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen.

Drei Kategorien von SQL-Befehlen

Data Definition Language (DDL)

Dies umfasst CREATE (Tabellen, Ansichten, Objekte usw.), ALTER und DROP (Löschen).

Data Manipulation Language (DML)

SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE von Datensätzen in Tabellen.

Data Control Language (DCL)

GRANT und / oder REVOKE Benutzerrechte usw.

Optimierung der Suche und anderer Funktionen

Mit SQL können Benutzer auch Einschränkungen für Tabellen oder Spalten erstellen, um den Datentyp einzuschränken, den sie enthalten. Dies trägt zur Gewährleistung der Datengenauigkeit und -relevanz bei und vereinfacht die gesamte Datenbankverwaltung durch Optimierung der Suche und anderer Funktionen.

Einige Beispiele für SQL-Einschränkungen sind:

NICHT NULL

Dadurch wird verhindert, dass Spalten einen Nullwert haben.

EINZIGARTIG

Um sicherzustellen, dass alle Werte unterschiedlich sind.

Darüber hinaus können Datenbankadministratoren mithilfe von SQL die Integrität der Datenbank verbessern, indem sie die Erstellung doppelter Zeilen verhindern, nur die Eingabe gültiger Daten zulassen, das Löschen von Daten, die an mehrere Datensätze gebunden sind, und andere Funktionen verbieten.

Gleichzeitig bietet SQL jedoch eine Reihe von Normalisierungstools, mit denen Datenabhängigkeiten optimiert und die Größe und der Umfang der Datenbank im Allgemeinen reduziert werden können, um sie betrieblich effektiv und ressourceneffizient zu gestalten.

Offensichtlich ist SQL nicht die beste Wahl für alle Datenbankanwendungen, da es sonst keine Alternativen gibt. Während SQL in den neunziger Jahren und darüber hinaus bei der Skalierung von Daten effektiv war, gerieten die Implementierungs- und relationalen Datenbankverwaltungssysteme (und nicht die Sprache selbst) um die Jahrhundertwende auf der Hyperscale-Ebene ins Stocken.

Einige Benutzer beklagen auch die Sharding-Einschränkungen, die die Aufteilung großer Datenbanken in kleinere, besser verwaltbare Datenbanken behindern.

Diese Nachteile haben in der Tat zur Entwicklung von NoSQL und dem neueren NewSQL geführt, das versucht, die Skalierbarkeit von herkömmlichem SQL zu verbessern, ohne seine inhärente Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit (ACID) zu beeinträchtigen.