Definição – O que significa Structured Query Language (SQL)?
Structured Query Language (SQL) é uma linguagem de programação normalmente usada em bancos de dados relacionais ou sistemas de gerenciamento de fluxo de dados.
Foi desenvolvido pela IBM no início dos anos 1970 e agora é um padrão oficial reconhecido pelo American National Standards Institute (ANSI) e pela International Organization for Standardization (ISO).
Definirtec explica Structured Query Language (SQL)
SQL permaneceu uma escolha consistentemente popular para usuários de banco de dados ao longo dos anos, principalmente devido à sua facilidade de uso e à maneira altamente eficaz com que consulta, manipula, agrega dados e executa uma ampla gama de outras funções para transformar enormes coleções de dados estruturados em informações utilizáveis.
Por esse motivo, foi incorporado a vários produtos de banco de dados comerciais, como MySQL, Oracle, Sybase, SQL Server, Postgres e outros. Na verdade, muitos bancos de dados não relacionais, como MongoDB e DynamoBD, são chamados de produtos NoSQL devido à falta de programação SQL.
Embora diferentes iterações de SQL possam utilizar sintaxes diferentes para operações principais, em geral, comandos básicos como selecionar, inserir, atualizar e criar são comuns a todas as versões de SQL. Isso torna muito fácil para alguém com um conhecimento básico de SQL trabalhar em muitos ambientes diferentes e realizar uma ampla variedade de tarefas.
Três categorias de comandos SQL
Data Definition Language (DDL)
Isso inclui CREATE (tabelas, visualizações, objetos, etc.), ALTER e DROP (excluir).
Data Manipulation Language (DML)
SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE de registros dentro das tabelas.
Data Control Language (DCL)
GRANT e / ou REVOKE privilégios de usuário, etc.
Simplificando a pesquisa e outras funções
O SQL também permite que os usuários criem restrições em tabelas ou colunas para restringir o tipo de dados que contêm. Isso ajuda a garantir a precisão e relevância dos dados e simplifica o gerenciamento geral do banco de dados, otimizando a pesquisa e outras funções.
Alguns exemplos de restrições SQL incluem:
NÃO NULO
O que evita que as colunas tenham um valor nulo.
UNIQUE
Para garantir que todos os valores sejam diferentes.
Além disso, os DBAs podem usar SQL para construir integridade no banco de dados, evitando a criação de linhas duplicadas, permitindo apenas a entrada de dados válidos, proibindo a exclusão de dados vinculados a vários registros e outras funções.
Ao mesmo tempo, entretanto, o SQL fornece várias ferramentas de normalização projetadas para otimizar as dependências de dados e, em geral, reduzir o tamanho e o escopo do banco de dados para torná-lo operacionalmente eficaz e eficiente em termos de recursos.
Obviamente, SQL não é a melhor escolha para todos os aplicativos de banco de dados, caso contrário, não haveria alternativas. Por um lado, embora o SQL tenha sido eficaz em escalas de dados ao longo da década de 1990 e além, a implementação e os sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (em vez da própria linguagem) começaram a vacilar nos níveis de hiperescala na virada do século.
Alguns usuários também reclamam de suas limitações de fragmentação, que dificultam a capacidade de dividir grandes bancos de dados em bancos menores e mais gerenciáveis.
Essas desvantagens, na verdade, são o que levou à criação do NoSQL e do mais recente NewSQL, que tenta aprimorar a escalabilidade do SQL tradicional sem sacrificar sua atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID) inerentes.