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SQL 即使被生成式 AI 隐藏在幕后，也将继续在数据交互和使用方面发挥关键作用。

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1974 年 5 月，Donald Chamberlin 和 Raymond Boyce 发表了一篇关于 SEQUEL 的论文，这是一种可用于管理和分类数据的结构化查询语言。由于另一家公司拥有 SEQUEL 一词的版权，「结构化查询语言」更名为 SQL。20 世纪 70 年代晚些时候，SQL 被甲骨文等数据库公司与他们的新式关系型数据库产品一起使用。剩下的，就像人们常说的那样，就是历史了。

SQL 至今已有 50 年历史，是围绕数据库设计和采用的。作为一种管理和交互数据的方式，它一直在不断发展。根据 Stack Overflow 的数据，SQL 是专业程序员经常使用的第三大语言。2023 年，国际电气和电子工程师协会（IEEE）指出，SQL 是开发者找工作时最需要掌握的语言，因为它可以与其他编程语言相结合。

纵观当今其他老式语言，COBOL（1959 年推出）、FORTRAN（1958 年首次编译）等也仍在使用。虽关系着高薪职位，它们仍部署在传统项目而非令人兴奋的新项目中。另一方面，SQL 仍被用作人工智能、分析和软件开发工作的一部分，是我们日常与数据交互的标准。

（一）为什么 SQL 仍如此重要？

你可能会问，为什么 SQL 能存活这么久，甚至活得挺好。

它语法非常奇特，与时代格格不入，新手不容易学习。此外，每个数据库供应商都必须支持 SQL，但都有具体差别，因此一个数据库中的操作可能无法轻松转换到另一个数据库，增加了工作和支持需求。

更糟的是，在 SQL 中很容易犯错误，而这些错误可能会带来真正的灾难性后果。例如，如果在指令中缺少 WHERE 子句，可能导致删除整个表而不是执行所需的操作，从而需要大量恢复丢失的数据。这就要求写代码时检查语法逻辑、预先推演代码的实际运行结果，保证准确无误。

那么，为什么在 SQL 首次设计和发布 50 年后的今天，它仍然是处理数据的主要方法呢？

SQL 以强大的数学理论为基础，因此还能有效执行和支持其设计初衷。事实上，当你将 SQL 与关系型数据库相结合时，你就可以将创建的数据以及管理数据的方式映射到许多业务实践中，且这种方式是可靠、有效、可扩展的。简言之，SQL 行之有效、无以替代。

例如，SQL 是第一种可在单次请求中返回多行的编程语言。这样能更容易地获取一组数据（进而项目及其应用）中正在发生的变更，并将其转化供项目使用。SQL 也能将信息分割到不同的表中，用于特定的任务。比如将客户数据放到一个表中，将生产数据放到另一个表中。执行变更的能力是当今大多数流程的支柱，而 SQL 使大规模变更成为可能。

SQL 取得成功的另一个重要原因是，它始终与时俱进。多年来，SQL 从关系型语言的根基出发，增加了对地理信息系统 (GIS) 数据、JSON 文档以及 XML 和 YAML 的支持。这使 SQL 与开发人员理想的数据交互方式保持同步。现在，SQL 可以与矢量数据相结合，使开发者能够使用 SQL 与数据交互，同时为生成式 AI 应用进行矢量搜索。

（二）SQL 的未来如何？

过去曾有人试图取代 SQL。NoSQL（不仅是 SQL）数据库的开发是为了取代关系型数据库，摆脱大规模处理和管理数据的传统模式。然而，这些数据库并没有取代 SQL，而是添加了自己的类 SQL 语言，复制了 SQL 在开发者工作方式中根深蒂固的一些方法和途径。

过去，自然语言处理的倡导者曾呼吁采用新方法来摒弃 SQL 笨拙的标准化方法。然而，这些尝试最终产生的方法与它们试图取代的方法一样笨拙，最终还是被边缘化、被忽视。生成式 AI 可能会为开发者承担更多编写 SQL 的任务，因为作为训练的一部分，大型语言模型已经接触了大量的 SQL 代码。不过，虽然这种方法可能会逐渐发展并变得更流行，但它仍然依赖于 SQL 来与这些数据集进行实际交互，并将结果反馈给用户。如果说有什么变化的话，这可能会使 SQL 在未来变得更加重要，而不是更加不重要，尽管开发者对它的可见度会降低。

即使 SQL 最终会退居幕后，它也将继续在我们与数据交互和使用数据的过程中发挥关键作用。在我们所有的 IT 系统中，有很大一部分都依赖于数据来运行，因此 SQL 不会在短期内消失。因此，让我们庆祝 SQL 50 周年，并考虑未来如何继续开发和使用它。

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