为什么数据库使用SQL语言

自1974年以来，SQL（结构化查询语言）已经成为了数据库交互的标准语言。无论是关系数据库如Oracle，MySQL，PostgreSQL，还是新型的NoSQL数据库如MongoDB，CouchDB，都支持SQL或者类SQL的查询方式。那么，为什么数据库会选择使用SQL语言呢？

易于学习和使用：SQL语言的语法相对直观和简洁，即使对于非程序员的人员来说也相对容易掌握。这使得大量的业务人员、数据分析师等可以直接通过SQL语言与数据库进行交互，获取所需的数据。

功能强大：虽然SQL的学习成本相对较低，但这并不意味着它的功能有限。相反，SQL语言提供了一整套的数据操作工具，包括数据的查询、插入、更新、删除，以及更为复杂的数据操作如联结、分组、排序等。

声明性语言：SQL是一种声明性语言，这意味着用户只需要描述他们希望得到什么结果，而不需要详细说明如何达到这个结果。这极大地简化了数据库查询的过程，使用户可以将精力集中在业务逻辑上，而不是数据操作的具体实现。

跨平台和跨数据库兼容性：SQL是一种标准化的语言，绝大多数的数据库系统都支持SQL。这意味着学习了SQL，就可以在各种不同的数据库系统上进行操作，极大地提高了开发效率。

优化和性能：数据库管理系统（DBMS）一般都会提供查询优化器，这种优化器可以自动将SQL查询转化为最有效的执行计划。这使得即使是复杂的查询也能在短时间内得到处理。

以上这些优点使得SQL成为了数据库操作的优选语言。然而，虽然SQL在数据库操作中占据了主导地位，但随着数据处理需求的多样化，如对非结构化数据的操作，对实时数据的处理等，还有许多其他的数据查询语言和技术正在逐步发展和应用。

延伸阅读

NoSQL的常见类型

键值数据库

键值：键值数据库是高度可分区的，并且允许以其他类型的数据库无法实现的规模进行水平扩展。诸如游戏、广告技术和 IoT 等使用案例本身特别适合键值数据模型。Amazon DynamoDB 旨在为任意规模的工作负载提供一致且低于 10 毫秒的延迟。这种一致的性能是为何使用 Snapchat Stories 功能的主要原因，该功能包含移至 DynamoDB 的 Snapchat 的最大存储写入工作负载。

键值数据库是一种非关系数据库，它使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合，其中键作为少数标识符。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。键值数据库是高度可分区的，并且允许以其他类型的数据库无法实现的规模进行水平扩展。

内存数据库

内存：游戏和广告技术应用程序具有排行榜、会话存储和实时分析等使用案例，它们需要微秒响应时间并且可能随时出现大规模的流量高峰。

文档数据库

文档：在应用程序代码中，数据通常表示为对象或 JSON 文档，因为对开发人员而言它是高效和直观的数据模型。文档数据库让开发人员可以使用他们在其应用程序代码中使用的相同文档模型格式，更轻松地在数据库中存储和查询数据。文档和文档数据库的灵活、半结构化和层级性质允许它们随应用程序的需求而变化。文档模型可以很好地与目录、用户配置文件和内容管理系统配合使用，其中每个文档都是少数的，并会随时间而变化。