（本文經合作夥伴 數據分析那些事 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈SQL 誕生 48 年了！為什麼我們仍在使用它？〉；首圖來源：flickr。）
【我們為什麼挑選這篇文章】沒接觸過 SQL（結構化查詢語言）前，你可能會想「做為一個程式語言，為何 SQL 有那麼多人在用？」、「會 Python、R，不學 SQL 應該也沒關係吧？」、「又要學一個程式語言好麻煩」，但隨著網路的發展，無論前端、後端、App 開發、AI、測試甚至運維等，只要涉及資料庫， SQL 幾乎是基本功。
SQL 自 1970 年代發展至今已近 50 年，也有越來越多新興架構如 No-SQL 的出現，SQL 的地位會被威脅嗎？（責任編輯：賴佩萱）
為什麼我們仍在使用 SQL？
SQL 和關係資料庫管理系統（RDBMS）都是在上世紀 70 年代早期開發的。Edgar F. Codd 開發了 RDBMS，而 Donald D. Chamberling 和 Raymond F. Boyce 開發了 SQL。
二者都誕生在電腦技術的早期，而且在 90% 的時間裡都非常有效，使得資料庫成為了一項「已經被解決的問題」。就像 MailChimp 已經成為了傳送新聞簡訊的同義詞。如果你想使用資料庫，你就得使用 RDBMS 和 SQL。
不過，仍然還是有人使用其他 Email 軟體，正如還是用人使用非 SQL 的資料庫，但即使是存在著其他可供使用的資料庫技術，SQL 依舊佔據霸主地位。
以下 8 條，就是我們在 SQL 誕生 48 年後依舊使用它的原因：
1. 資料處理能力
SQL 最初基於關係代數和元組關係演算 — — 由 Codd 特別為關係資料庫開發的兩種數學模式。
所以，SQL 是特別為處理資料而設計的，而事實證明，它非常善於存取和組織資料。
那麼第一個原因就是：作為一種資料庫技術，SQL 非常稱職。
2. 實踐檢驗
RDBMS 已經問世很長時間了，所以已經用於了大量不同的情況。在「前網路時代」，它就作為線下資料庫使用，到如今，有了重大修改的 SQL 資料庫，仍在 Facebook 這樣的全球性 App 中扮演中核心角色 — — RDBMS 和 SQL 已經久經沙場。而在眾多產品中執行過的無數個小時，證明它們是可信賴的。
有些軟體就是能解決問題，尤其是當你在處理充斥著丟失、損壞和失敗等問題的資料庫時，這種優勢尤為明顯。作為成熟的軟體，SQL 有著備份計劃、變化管理和操作嚴謹性，而這些會使棘手的情況大為好轉，因此，SQL 資料庫幾乎總是最好的選擇。
3. 知識和社群
當事物存在一段時間之後，圍繞著它的知識體系就會被建立。SQL 也不例外。最過去的時間裡，大量的 SQL 知識被寫成檔案，SQL 社群快速發展，許許多多的技術人才成長了起來。
因為 SQL 社群如此活躍，SQL 檔案又如此豐富，所以它便吸引了大量的人才和商業活動，而又因為 SQL 吸引了大量的人才，所以 SQL 社群更加壯大，知識更加深入。這就是多年來 SQL 的發展狀況。
4. 簡單
程式語言發展了這麼久，直到今天，SQL 仍然是一種非常易學的語言。短短幾天，你就可以學會基本的功能，能夠進行查詢和返回資料，非常簡單。
即使是傳統意義上的非技術崗位，比如市場，公司高管，以及非技術性的產品經理，都會去學習基本的 SQL 功能，來支援他們的工作。
而深入地瞭解 SQL 基於的關係型資料庫系統，完全是另一件事，對於大多數只需要使用查詢功能的人來說，SQL 真是太好用了。
5. 高度普及
因為有半數的開發者都會使用 SQL 和 RDBMS，所以我們可以肯定地說，這兩者高度普及。這絕不是一件壞事。正如上文所說，由於使用人數多，相關知識和社群得以快速發展，而又由於其簡單，因此對於開發者以及其他相關人員來說，SQL 知識幾乎是常識。
於是，相關知識就極易在公司、產業之間傳播，人才儲備充足，而這又反過來促進了知識的創造和社群的成長。
可見，SQL 資料庫普及度極高的特性，已經為其自身的成長構築了一個良性迴圈。
6. 開源及互操作性
從 1995 年至今，開源的 SQL 技術（MySQL 和 PostgreSQL）已經成為了主要的 SQL 資料庫技術。
其實，PostgreSQL 是開發者最希望使用的資料庫技術之一。儘管它領先的幅度很小，且被 MongoDB 大幅超越。
這種向開源 SQL 資料庫切換的趨勢，對於已經規模龐大的 SQL 社群來說是一件好事，同時這種趨勢的存在也印證了，SQL 社群中的開發者們正在努力地使 SQL 變得更好。
7. 能用 SQL 誰還寫程式碼？
坊間流傳著這樣一句話……
能用 SQL server 做好的事情就別寫程式碼
這句話背後的邏輯是，在絕大多數情況下，SQL 都能找到最有效的辦法來完成你的任務，而且做得比任何能自己寫程式碼來解決的人更好。
舉個例子：
假設我們需要建立一份關於「加州 2020 年第三季稅收」的報告，具體做法是，選出列表中加州的使用者，並按照資料進行排列。那麼你只需要一句 SQL 語句就可以完成：
SELECT SUM(Value_USD) AS California_Revenue_Q3 FROM Transactions WHERE Location = ‘California’ AND DATEPART(q, Date) = 3 AND YEAR(Date) = 2020;
而如果你要按照不同的地區對資料進行分解，那麼 SQL 語句是這樣的：
SELECT Location, SUM(Value_USD) AS Revenue_Q3 FROM Transactions WHERE DATEPART(q, Date) = 3 AND YEAR(Date) = 2020 GROUP BY Location ORDER BY Location;
如果你想得到稅收最高的 5 個區域：
SELECT TOP 5 Location, SUM(Value_USD) AS Revenue_Q3 FROM Transactions WHERE DATEPART(q, Date) = 3 AND YEAR(Date) = 2020 GROUP BY Location ORDER BY SUM(Value_USD) DESC;
如果你想用其他語言來進行這些查詢，情況就會複雜很多，既耗時間，語句也長得多。設計 SQL 就是為了切割資料，而且看起來 SQL 做得非常好。
畢竟， 不是資料因計算而存在，而是計算因資料而存在 。
8. SQL/RDBMS 和 NoSQL/DBMS 資料庫各司其職
資料庫是工具。工具不應該只有斧子，還應該有扳手，螺絲刀，鋸子等等。每一種工具各司其職，解決不同的問題，而每一種資料庫都長於一些事情，而短於另一些事情。
當你無法預見資料彙總或資料用途的所有可能性，但又需要表示一個系統中各部分的關係時，關係資料庫就是最好的選擇；而且老實說，大部分系統在這方面做得並不好。再者，SQL 語言本身提供了一種使用者友好型的資料組織方式。
SQL/RDBMS 只是眾多工具中的一種，且剛好在很多情況下都是實際能用的那種，而當需要保證資料的完整性、一致性時（比如金融領域），SQL/RDBMS 就是最好用的工具。
SQL 資料庫有它們自身的缺點，且對於某些工作來說，並不是最好的選擇。但在大部分情況下，它們可以輕鬆打敗其他非 SQL 資料庫。
有些人會擔心資料規模的問題，但實際上，只有很小一部分人需要解決 RDBMS 的擴容問題 — — 畢竟你不是 Facebook 或者 Google。因此，你仍然可以用 SQL 資料庫管理數一百萬計的使用者資訊，而不出現任何問題。
更何況，只要知道如何權衡利弊，RDBMS 是可以擴容的。
SQL 可以再用 48 年嗎？
儘管數不清的其他資料庫系統和技術，都在不斷擴大著使用人群，但是，毫無疑問地，SQL 資料庫在可預見的未來甚至更遠，會一直髮揮作用。隨著大資料，深度學習和物聯網的到來，即使 SQL 資料庫再流行 48 年也不奇怪。
確實，SQL 資料庫是有缺點的，但在絕大多數的案例中，龐大的社群，簡單的語言，以及有強大的 RDBMS 作為其基礎，使得 SQL 成為了最好的選擇之一。
為什麼我們在 SQL 誕生 48 年後還一直使用它呢？因為它能用，而且在 90% 的情況中都能完成任務，這對於身處越來越複雜的技術與整合環境中的開發者而言，就是最大的優點。
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（本文經合作夥伴 數據分析那些事 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈SQL 誕生 48 年了！為什麼我們仍在使用它？〉；首圖來源：flickr。）
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