Sql что такое: Что такое SQL. Назначение и основа | Info-Comp.ru

SQL-on-Hadoop - это новое ответвление SQL, которое позволяет организациям с архитектурой больших данных, построенной на системах Hadoop, использовать его преимущества вместо того, чтобы использовать более сложные и менее знакомые языки, в частности, среду программирования MapReduce. для разработки приложений пакетной обработки.

Более дюжины инструментов SQL-on-Hadoop стали доступны через поставщиков распространения Hadoop и других поставщиков; многие из них представляют собой программное обеспечение с открытым исходным кодом или коммерческие версии таких технологий.Кроме того, механизм обработки Apache Spark, который часто используется вместе с Hadoop, включает модуль Spark SQL, который аналогичным образом поддерживает программирование на основе SQL.

В целом, SQL-on-Hadoop все еще является новой технологией, и большинство доступных инструментов не поддерживают все функции, предлагаемые в реляционных реализациях SQL. Но они становятся регулярным компонентом развертываний Hadoop, поскольку компании стремятся привлечь разработчиков и аналитиков данных с навыками SQL для программирования приложений с большими данными.

Что такое SQL? Изучите основы SQL, полную форму SQL и способы использования

Что такое SQL?

SQL - стандартный язык для работы с реляционными базами данных. SQL можно использовать для вставки, поиска, обновления и удаления записей базы данных. SQL может выполнять множество других операций, включая оптимизацию и обслуживание баз данных.

Полная форма SQL

SQL означает язык структурированных запросов, произносится как «S-Q-L» или иногда как «See-Quel» ... Реляционные базы данных, такие как MySQL Database, Oracle, MS SQL Server, Sybase и т. Д.используйте ANSI SQL.

Как использовать SQL

Пример кода SQL:

 SELECT * FROM Members WHERE Age> 30 

Синтаксисы SQL, используемые в разных базах данных, почти одинаковы, хотя некоторые СУБД используют несколько разных команд и даже собственные синтаксисы SQL.

Щелкните здесь, если видео недоступно

Для чего используется SQL?

Вот важные причины для использования SQL

• Он помогает пользователям получать доступ к данным в системе СУБД.
• Помогает описать данные.
• Это позволяет вам определять данные в базе данных и управлять этими конкретными данными.
• С помощью SQL вы можете создавать и удалять базы данных и таблицы.
• SQL предлагает вам использовать функцию в базе данных, создать представление и хранимую процедуру.
• Вы можете установить разрешения для таблиц, процедур и представлений.

Краткая история SQL

Вот важные вехи из истории SQL:

• 1970 - Dr.Эдгар Ф. «Тед» Кодд описал реляционную модель для баз данных.
• 1974 - Появился язык структурированных запросов.
• 1978 - IBM выпустила продукт под названием System / R.
• 1986 - IBM разработала прототип реляционной базы данных, стандартизированной ANSI.
• 1989 - Выпущена первая версия SQL
• 1999 - Запущен SQL 3 с такими функциями, как триггеры, объектная ориентация и т. Д.
• SQL 2003 - оконные функции, функции, связанные с XML и т. Д.
• SQL 2006 - Поддержка языка запросов XML
• SQL 2011 - улучшенная поддержка временных баз данных

Типы операторов SQL

Вот пять типов широко используемых SQL-запросов.

• Язык определения данных (DDL)
• Язык управления данными (DML)
• Язык управления данными (DCL)
• Язык управления транзакциями (TCL)
• Язык запросов данных (DQL)

Список команд SQL

Вот список некоторых из наиболее часто используемых команд SQL :

• CREATE - определяет схему структуры базы данных
• INSERT - вставляет данные в строку таблицы
• UPDATE - обновляет данные в база данных
• DELETE - удаляет одну или несколько строк из таблицы
• SELECT - выбирает атрибут на основе условия, описанного в предложении WHERE
• DROP - удаляет таблицы и базы данных

SQL Process

Если вы хотите выполнить команду SQL для любой системы СУБД, вам нужно найти лучший метод выполнения вашего запроса, d Механизм SQL определяет, как интерпретировать эту конкретную задачу.

Важные компоненты, включенные в этот процесс SQL:

• Механизм запросов SQL
• Механизмы оптимизации
• Диспетчер запросов
• Классический механизм запросов

Классический механизм запросов позволяет управлять всеми не-SQL запросами.

Стандарты SQL

SQL - это язык для работы с базами данных. Он включает создание базы данных, удаление, выборку строк, изменение строк и т. Д. SQL - это стандартный язык ANSI (Американский национальный институт стандартов).Стандарты SQL разделены на несколько частей.

Вот некоторые важные части стандартов SQL:

Элементы языка SQL

Вот важные элементы Язык SQL:

• Ключевые слова: Каждый оператор SQL содержит одно или несколько ключевых слов.
• Идентификаторы: Идентификаторы - это имена объектов в базе данных, например идентификаторы пользователей, таблицы и столбцы.
• Строки: Строки могут быть как буквальными строками, так и выражениями с типами данных VARCHAR или CHAR.
• Выражения: Выражения состоят из нескольких элементов, таких как константы, операторы SQL, имена столбцов и подзапросы.
• Условия поиска: Условия используются для выбора подмножества строк из таблицы или используются для управления операторами, такими как оператор IF, для определения управления потоком.
• Специальные значения: Специальные значения следует использовать в выражениях и в качестве значений столбцов по умолчанию при построении таблиц.
• Переменные: Sybase IQ поддерживает локальные переменные, глобальные переменные и переменные уровня соединения.
• Комментарии: Комментарий - это еще один элемент SQL, который используется для присоединения пояснительного текста к операторам SQL или блокам операторов. Сервер базы данных не выполняет никаких комментариев.
• NULL Значение: Используйте NULL, что помогает указать значение, которое неизвестно, отсутствует или неприменимо.

Что такое база данных в SQL?

База данных состоит из набора таблиц, в которых хранится подробный набор структурированных данных. Это таблица, содержащая набор строк, называемых записями или кортежами, и столбцов, которые также называются атрибутами.

Каждый столбец в таблице предназначен для хранения информации определенного типа, например имен, дат, долларовых сумм и чисел.

Что такое NoSQL?

NoSQL - новая категория систем управления базами данных.Его основная характеристика - это не приверженность концепциям реляционных баз данных. NoSQL означает «Не только SQL». Концепция баз данных NoSQL выросла с появлением таких интернет-гигантов, как Google, Facebook, Amazon и т. Д., Которые имеют дело с гигантскими объемами данных.

Когда вы используете реляционную базу данных для больших объемов данных, система начинает замедляться с точки зрения времени отклика. Чтобы преодолеть это, мы могли «масштабировать» наши системы, модернизировав существующее оборудование. Альтернативой вышеуказанной проблеме было бы распределение нагрузки нашей базы данных на несколько хостов по мере увеличения нагрузки.Это известно как «горизонтальное масштабирование».

База данных NoSQL - это нереляционные базы данных , которые масштабируются лучше, чем реляционные базы данных, и разработаны с учетом веб-приложений. Они не используют SQL для запроса данных и не следуют строгим схемам, например реляционным моделям. В NoSQL функции ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность) не всегда гарантируются.

Почему имеет смысл изучать SQL после NoSQL?

Выявив преимущества баз данных NoSQL, которые масштабируются лучше, чем реляционные модели, вы, возможно, думаете, , почему все еще нужно изучать базу данных SQL? Ну, базы данных NoSQL - это узкоспециализированные системы, у которых есть свои особенности использования и ограничения.NoSQL больше подходит для тех, кто обрабатывает огромные объемы данных. Подавляющее большинство используют реляционные базы данных и связанные с ними инструменты.

Реляционные базы данных имеют следующие преимущества перед базами данных NoSQL.

• SQL (реляционные) базы данных имеют зрелую модель хранения и управления данными. Это очень важно для корпоративных пользователей.
• База данных SQL поддерживает понятие представлений, которые позволяют пользователям видеть только те данные, которые им разрешено просматривать. Данные, которые им не разрешено просматривать, скрыты от них.
• Базы данных SQL поддерживают хранимую процедуру SQL, которая позволяет разработчикам баз данных реализовать часть бизнес-логики в базе данных.
• Базы данных SQL имеют лучшие модели безопасности по сравнению с базами данных NoSQL.

Мир не отказался от использования реляционных баз данных. Существует растущий спрос на специалистов, которые могут работать с реляционными базами данных. Таким образом, изучение баз данных и основ SQL все еще имеет смысл.

Лучшая книга для изучения SQL

Вот несколько лучших книг по SQL:

• Учебное пособие по SQL для начинающих

  В этом учебном пособии по SQL для начинающих в формате PDF вы изучите основные концепции баз данных, команды MS-SQL и продвинутый уровень. такие темы, как соединения SQL, создание, добавление и удаление таблицы и т. д. КУПИТЬ

• SQL за 10 минут:

  Эта книга SQL предлагает полноцветные примеры кода, которые помогут вам понять, как структурированы операторы SQL. Вы также узнаете о ярлыках и решениях. КУПИТЬ СЕЙЧАС

• Поваренная книга SQL:

  В этой книге по SQL вы сможете изучить технику перемещения по строке, которая позволяет вам использовать SQL для анализа символов, слов или элементов строки с разделителями. КУПИТЬ

• SQL: полный справочник

  Эта книга включает важные темы Microsoft SQL, такие как оконные функции, преобразование строк в столбцы, обратное преобразование столбцов в строки. КУПИТЬ

• Карманное руководство по SQL: Руководство по использованию SQL

  В книге рассказывается, как системы используют функции SQL, синтаксис регулярных выражений и функции преобразования типов. КУПИТЬ СЕЙЧАС

Дополнительные книги по SQL - Щелкните здесь

Сводка / ключевые выводы

• Язык SQL используется для запроса базы данных
• Что означает SQL или что означает SQL: язык структурированных запросов
• SQL Используется для:
  • Система РСУБД
  • Описание, определение и управление данными
  • Создание и удаление баз данных и таблиц
• Типы операторов SQL: DDL, DML, DCL, TCL, DQL
• Список команд SQL : CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT, DROP
• Элементы языка SQL: ключевые слова, идентификаторы, строки, выражения, переменные и т. Д.
• NoSQL: означает «Не только SQL» - это новая категория систем управления базами данных.
• База данных имеет много преимуществ, когда дело доходит до хранения данных, по сравнению с традиционными системами на основе плоских файлов.

Основы SQL - Практика Учебное пособие по SQL для начинающих Анализирование совместного использования велосипедов

В этом руководстве мы будем работать с набором данных из службы проката велосипедов Hubway, который включает данные о более чем 1,5 миллионах поездок, совершенных с помощью этой службы.

Прежде чем приступить к написанию некоторых собственных запросов на SQL, мы начнем с небольшого изучения баз данных, того, что они такое и почему мы их используем.

Если вы хотите продолжить, вы можете загрузить файл hubway.db здесь (130 МБ).

Основы SQL: реляционные базы данных

Реляционная база данных - это база данных, которая хранит связанную информацию в нескольких таблицах и позволяет запрашивать информацию в нескольких таблицах одновременно.

Проще понять, как это работает, на примере. Представьте, что вы работаете в бизнесе и хотите отслеживать информацию о продажах.Вы можете настроить электронную таблицу в Excel со всей информацией, которую вы хотите отслеживать, в виде отдельных столбцов: номер заказа, дата, сумма к оплате, номер для отслеживания отгрузки, имя клиента, адрес клиента и номер телефона клиента.

Эта установка отлично подойдет для отслеживания информации, которая вам нужна для начала, но когда вы начнете получать повторные заказы от одного и того же клиента, вы обнаружите, что их имя, адрес и номер телефона хранятся в нескольких строках вашей электронной таблицы.

По мере роста вашего бизнеса и увеличения количества отслеживаемых заказов эти избыточные данные будут занимать ненужное место и в целом снизят эффективность вашей системы отслеживания продаж. Вы также можете столкнуться с проблемами с целостностью данных. Например, нет гарантии, что каждое поле будет заполнено правильным типом данных или что имя и адрес будут вводиться каждый раз точно так же.

С реляционной базой данных, подобной той, что показана на диаграмме выше, вы избегаете всех этих проблем.Вы можете настроить две таблицы: одну для заказов и одну для клиентов. Таблица «клиенты» будет включать уникальный идентификационный номер для каждого клиента, а также имя, адрес и номер телефона, которые мы уже отслеживаем. Таблица «заказы» будет включать номер вашего заказа, дату, сумму к оплате, номер отслеживания и вместо отдельного поля для каждого элемента данных о клиенте будет иметь столбец для идентификатора клиента.

Это позволяет нам запрашивать всю информацию о клиенте для любого конкретного заказа, но нам нужно сохранить ее в нашей базе данных только один раз, а не выводить ее повторно для каждого отдельного заказа.

Наш набор данных

Начнем с рассмотрения нашей базы данных. В базе есть две таблицы, поездок и станций . Для начала просто посмотрим на таблицу поездок . Он содержит следующие столбцы:

• id - Уникальное целое число, которое служит ссылкой для каждой поездки
• duration - Продолжительность поездки в секундах
• start_date - Дата и время начала поездки
• start_station - Целое число, которое соответствует столбцу id в таблице Station для станции, с которой началась поездка в
• end_date - Дата и время окончания поездки
• end_station - 'id' станции, на которой поездка закончилась на
• bike_number - Уникальный идентификатор Hubway для велосипеда, использованного в поездке
• sub_type - Тип подписки пользователя. «Зарегистрированные» для пользователей с членством, «Обычные» для пользователей без членства
• zip_code - Почтовый индекс пользователя (доступен только для зарегистрированных пользователей)
• Birth_date - Год рождения пользователя (доступно только для зарегистрированных участников)
• пол - Пол пользователя (доступно только для зарегистрированных пользователей)

Наш анализ

С этой информацией и командами SQL, которые мы вскоре узнаем, вот несколько вопросов, на которые мы попытаемся ответить в ходе этого поста:

• Какова была самая длинная поездка?
• Сколько поездок совершили «зарегистрированные» пользователи?
• Какая была средняя продолжительность поездки?
• Бывают ли длительные поездки зарегистрированные или случайные пользователи?
• Какой велосипед использовался для большинства поездок?
• Какова средняя продолжительность поездок пользователей старше 30 лет?

Для ответа на эти вопросы мы будем использовать следующие команды SQL:

• ВЫБРАТЬ
• ГДЕ
• ПРЕДЕЛ
• ЗАКАЗАТЬ ПО
• ГРУППА ПО
• И
• ИЛИ
• МИН
• МАКС
• СРЕДНЯЯ
• СУММ
• СЧЕТ

Установка и настройка

Для целей этого руководства мы будем использовать систему баз данных под названием SQLite3.SQLite входит в состав Python начиная с версии 2.5, поэтому, если у вас установлен Python, у вас почти наверняка будет SQLite. Python и библиотеку SQLite3 можно легко установить и настроить с помощью Anaconda, если у вас их еще нет.

Использование Python для запуска нашего кода SQL позволяет нам импортировать результаты в фреймворк Pandas, чтобы упростить отображение наших результатов в удобном для чтения формате. Это также означает, что мы можем выполнять дальнейший анализ и визуализацию данных, которые мы извлекаем из базы данных, хотя это выходит за рамки данного руководства.

В качестве альтернативы, если мы не хотим использовать или устанавливать Python, мы можем запустить SQLite3 из командной строки. Просто загрузите «предварительно скомпилированные двоичные файлы» с веб-страницы SQLite3 и используйте следующий код для открытия базы данных:

  ~ $ sqlite hubway.db Версия SQLite 3.14.0 2016-07-26 15: 17: 14 Введите ".help" для использования hints.sqlite>  

Отсюда мы можем просто ввести запрос, который хотим запустить, и мы увидим данные, возвращенные в окне нашего терминала.

Альтернативой использованию терминала является подключение к базе данных SQLite через Python.Это позволит нам использовать записную книжку Jupyter, чтобы мы могли видеть результаты наших запросов в аккуратно отформатированной таблице.

Для этого мы определим функцию, которая принимает наш запрос (сохраненный в виде строки) в качестве входных данных и отображает результат в виде отформатированного фрейма данных:

  импорт sqlite3
импортировать панд как pd
db = sqlite3.connect ('hubway.db')
def run_query (запрос):
    вернуть pd.read_sql_query (запрос, db)  

ВЫБРАТЬ

Первая команда, с которой мы будем работать, - это SELECT . SELECT будет основой почти каждого написанного нами запроса - он сообщает базе данных, какие столбцы мы хотим видеть. Мы можем указать столбцы по имени (через запятую) или использовать подстановочный знак * для возврата каждого столбца в таблице.

Помимо столбцов, которые мы хотим получить, мы также должны указать базе данных, из какой таблицы их получить. Для этого мы используем ключевое слово FROM , за которым следует имя таблицы.Например, если бы мы хотели видеть start_date и bike_number для каждой поездки в таблице trips , мы могли бы использовать следующий запрос:

  ВЫБРАТЬ start_date, bike_number ИЗ поездок;  

В этом примере мы начали с команды SELECT , чтобы база данных знала, что мы хотим, чтобы она нашла нам некоторые данные. Затем мы сообщили базе данных, что нас интересуют столбцы start_date и bike_number .Наконец, мы использовали FROM , чтобы сообщить базе данных, что столбцы, которые мы хотим видеть, являются частью таблицы trips .

Одна важная вещь, о которой следует помнить при написании SQL-запросов, заключается в том, что мы хотим заканчивать каждый запрос точкой с запятой (; ). Не каждая база данных SQL на самом деле требует этого, но некоторые требуют, поэтому лучше сформировать эту привычку.

ПРЕДЕЛ

Следующая команда, которую нам нужно знать, прежде чем мы начнем выполнять запросы в нашей базе данных Hubway, - это LIMIT . LIMIT просто сообщает базе данных, сколько строк вы хотите вернуть.

Запрос SELECT , который мы рассмотрели в предыдущем разделе, будет возвращать запрошенную информацию для каждой строки в таблице trips , но иногда это может означать большой объем данных. Мы можем не захотеть всего этого. Если бы вместо этого мы хотели видеть start_date и bike_number для первых пяти поездок в базе данных, мы могли бы добавить LIMIT к нашему запросу следующим образом:

  ВЫБРАТЬ start_date, bike_number ИЗ поездок LIMIT 5;  

Мы просто добавили команду LIMIT , а затем число, представляющее количество строк, которые мы хотим вернуть.В этом случае мы использовали 5, но вы можете заменить его любым числом, чтобы получить соответствующий объем данных для проекта, над которым вы работаете.

Мы будем часто использовать LIMIT в наших запросах к базе данных Hubway в этом руководстве - таблица trips содержит более 1,5 миллионов строк данных, и нам, конечно, не нужно отображать их все!

Давайте запустим наш первый запрос к базе данных Hubway. Сначала мы сохраним наш запрос в виде строки, а затем воспользуемся функцией, которую мы определили ранее, чтобы запустить его в базе данных.Взгляните на следующий пример:

  query = 'SELECT * FROM отключает LIMIT 5;'
run_query (запрос)  

В этом запросе * используется как подстановочный знак вместо указания возвращаемых столбцов. Это означает, что команда SELECT дала нам каждый столбец в таблице поездок . Мы также использовали функцию LIMIT , чтобы ограничить вывод первыми пятью строками таблицы.

Вы часто будете видеть, что люди используют ключевые слова команды в своих запросах (соглашение, которому мы будем следовать в этом руководстве), но это в основном вопрос предпочтений.Использование заглавных букв упрощает чтение кода, но на самом деле никоим образом не влияет на работу кода. Если вы предпочитаете писать запросы с командами в нижнем регистре, запросы по-прежнему будут выполняться правильно.

В нашем предыдущем примере возвращены все столбцы в таблице поездок . Если бы нас интересовали только столбцы duration и start_date , мы могли бы заменить подстановочный знак именами столбцов следующим образом:

  query = 'ВЫБЕРИТЕ длительность, начальную_дату ИЗ ПРЕДЕЛ 5 отключений'
run_query (запрос)  

ЗАКАЗАТЬ В

Последняя команда, которую нам нужно знать, прежде чем мы сможем ответить на первый из наших вопросов, - это ORDER BY .Эта команда позволяет нам отсортировать базу данных по заданному столбцу.

Чтобы использовать его, мы просто указываем имя столбца, по которому хотим выполнить сортировку. По умолчанию ORDER BY сортируется в порядке возрастания. Если мы хотим указать, в каком порядке база данных должна быть отсортирована, мы можем добавить ключевое слово ASC для возрастания или DESC для убывания.

Например, если мы хотим отсортировать таблицу поездок от самой короткой продолжительности к самой длинной, мы могли бы добавить в наш запрос следующую строку:

  ЗАКАЗАТЬ ПО продолжительности ASC  

С помощью команд SELECT , LIMIT и ORDER BY в нашем репертуаре мы можем теперь попытаться ответить на наш первый вопрос: Какова была продолжительность самой продолжительной поездки?

Чтобы ответить на этот вопрос, полезно разбить его на разделы и определить, какие команды нам понадобятся для решения каждой части.

Сначала нам нужно извлечь информацию из столбца длительности таблицы поездок . Затем, чтобы определить, какая поездка самая длинная, мы можем отсортировать столбец длительность в порядке убывания. Вот как мы можем проработать это, чтобы придумать запрос, который получит информацию, которую мы ищем:

• Используйте SELECT для получения продолжительности столбца FROM отключений таблица
• Используйте ORDER BY для сортировки столбца продолжительности и используйте ключевое слово DESC , чтобы указать, что вы хотите отсортировать в порядке убывания
• Используйте LIMIT , чтобы ограничить вывод одной строкой

Использование этих команд таким образом вернет единственную строку с самой длинной продолжительностью, которая даст нам ответ на наш вопрос.

Еще одно замечание - по мере того, как ваши запросы добавляют больше команд и усложняются, вам может быть легче читать, если вы разделите их на несколько строк. Это, как и использование заглавных букв, зависит от личных предпочтений. Это не влияет на выполнение кода (система просто считывает код с самого начала до точки с запятой), но может сделать ваши запросы более понятными и понятными. В Python мы можем разделить строку на несколько строк, используя тройные кавычки.

Давайте продолжим и запустим этот запрос и выясним, как долго длилась самая длинная поездка.

  запрос = '' '
ВЫБЕРИТЕ ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ИЗ поездок
ЗАКАЗАТЬ ПО длительности DESC
LIMIT 1;
'' '
run_query (запрос)  

Теперь мы знаем, что самая длинная поездка длилась 9999 секунд, или чуть более 166 минут. Однако при максимальном значении 9999 мы не знаем, действительно ли это длина самой длинной поездки или база данных была настроена только для четырехзначного числа.

Если правда, что база данных сокращает особенно длинные поездки, то мы можем ожидать увидеть много поездок на 9999 секундах, где они достигают предела.Давайте попробуем выполнить тот же запрос, что и раньше, но отрегулируем LIMIT , чтобы вернуть 10 самых высоких значений длительности, чтобы проверить, так ли это:

  запрос = '' '
ВЫБЕРИТЕ ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ОТ поездок
ЗАКАЗАТЬ ПО длительности DESC
ПРЕДЕЛ 10
'' '
run_query (запрос)  

Что мы видим здесь, так это то, что на 9999 не так много поездок, поэтому не похоже, что мы сокращаем верхний предел нашей продолжительности, но все же трудно сказать, является ли это реальная длина поездка или просто максимально допустимое значение.

Hubway взимает дополнительную плату за поездки продолжительностью более 30 минут (кто-то, кто держит велосипед в течение 9999 секунд, должен будет заплатить дополнительные 25 долларов США), поэтому вполне вероятно, что они решили, что 4 цифры будет достаточно для отслеживания большинства поездок.

ГДЕ

Предыдущие команды отлично подходят для извлечения отсортированной информации для определенных столбцов, но что, если есть определенное подмножество данных, которые мы хотим просмотреть? Вот где появляется WHERE . Команда WHERE позволяет нам использовать логический оператор, чтобы указать, какие строки должны быть возвращены.Например, вы можете использовать следующую команду, чтобы возвращать информацию о каждой поездке на велосипеде B00400 :

  ГДЕ bike_number = "B00400"  

Вы также заметите, что в этом запросе используются кавычки. Это потому, что bike_number хранится в виде строки. Если столбец содержит числовые типы данных, в кавычках нет необходимости.

Давайте напишем запрос, который использует WHERE для возврата каждого столбца в таблице поездок для каждой строки с продолжительностью дольше 9990 секунд:

  запрос = '' '
ВЫБРАТЬ * ИЗ поездок
ГДЕ длительность> 9990;
'' '
run_query (запрос)  

Как мы видим, этот запрос вернул 14 различных поездок, каждая длительностью 9990 секунд или более.Что выделяется в этом запросе, так это то, что все результаты, кроме одного, имеют sub_type из «Случайный» . Возможно, это показатель того, что «зарегистрированных» пользователей больше осведомлены о дополнительных сборах за дальние поездки. Возможно, Hubway сможет лучше донести свою структуру ценообразования до обычных пользователей, чтобы помочь им избежать дополнительных расходов.

Мы уже видим, как команда SQL даже для начинающих может помочь нам ответить на бизнес-вопросы и найти понимание в наших данных.

Возвращаясь к WHERE , мы также можем объединить несколько логических тестов в нашем предложении WHERE , используя AND или OR . Если, например, в нашем предыдущем запросе мы хотели вернуть только поездки с продолжительностью более 9990 секунд, которые также имели подтип , равный , зарегистрированный, мы могли бы использовать И , чтобы указать оба условия.

Вот еще одна личная рекомендация по выбору: используйте круглые скобки для разделения каждого логического теста, как показано в блоке кода ниже.Это не является строго обязательным для работы кода, но круглые скобки упрощают понимание ваших запросов по мере увеличения сложности.

Теперь давайте запустим этот запрос. Мы уже знаем, что он должен возвращать только один результат, поэтому будет легко убедиться, что мы все правильно поняли:

  запрос = '' '
ВЫБРАТЬ * ИЗ поездок
ГДЕ (продолжительность> = 9990) И (sub_type = "Зарегистрировано")
ЗАКАЗАТЬ ПО длительности DESC;
'' '
run_query (запрос)  

Следующий вопрос, который мы задали в начале поста, - «Сколько поездок совершили« зарегистрированные »пользователи?» Чтобы ответить на него, мы могли бы выполнить тот же запрос, что и выше, и изменить выражение WHERE , чтобы вернуть все строки, где sub_type равен 'Registered' , а затем подсчитать их.

Однако на самом деле в SQL есть встроенная команда для этого подсчета: COUNT .

COUNT позволяет перенести вычисления в базу данных и избавить нас от необходимости писать дополнительные скрипты для подсчета результатов. Чтобы использовать его, мы просто включаем COUNT (column_name) вместо (или в дополнение) столбцов, которые вы хотите SELECT , например:

  ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК (id)
ИЗ поездок  

В этом случае не имеет значения, какой столбец мы выбираем для подсчета, потому что в каждом столбце должны быть данные для каждой строки в нашем запросе.Но иногда в запросе могут отсутствовать (или быть "нулевые") значения для некоторых строк. Если мы не уверены, содержит ли столбец нулевые значения, мы можем запустить наш COUNT в столбце id - столбец id никогда не будет нулевым, поэтому мы можем быть уверены, что наш счетчик ничего не пропустил.

Мы также можем использовать COUNT (1) или COUNT (*) для подсчета каждой строки в нашем запросе. Стоит отметить, что иногда нам может потребоваться запустить COUNT для столбца с нулевыми значениями.Например, нам может потребоваться узнать, сколько строк в нашей базе данных имеют отсутствующие значения для столбца.

Давайте взглянем на запрос, чтобы ответить на наш вопрос. Мы можем использовать SELECT COUNT (*) для подсчета общего количества возвращенных строк и WHERE sub_type = "Registered" , чтобы убедиться, что мы подсчитываем только поездки, совершенные зарегистрированными пользователями.

  запрос = '' '
ВЫБРАТЬ КОЛИЧЕСТВО (*) ИЗ поездок
ГДЕ sub_type = "Зарегистрировано";
'' '
run_query (запрос)  

Этот запрос сработал и вернул ответ на наш вопрос.Но заголовок столбца не особо описательный. Если бы кто-то другой взглянул на эту таблицу, он не смог бы понять, что это значит. Если мы хотим сделать наши результаты более удобочитаемыми, мы можем использовать AS , чтобы дать нашему выводу псевдоним (или псевдоним). Давайте повторно выполним предыдущий запрос, но дадим нашему заголовку столбца псевдоним Всего поездок по зарегистрированным пользователям :

  запрос = '' '
ВЫБЕРИТЕ СЧЕТЧИК (*) КАК "Общее количество поездок зарегистрированных пользователей"
ИЗ поездок
ГДЕ sub_type = "Зарегистрировано";
'' '
run_query (запрос)  

Агрегатные функции

COUNT - не единственный математический трюк, который SQL использует в своих рукавах.Мы также можем использовать SUM , AVG , MIN и MAX для возврата суммы, среднего, минимального и максимального значения столбца соответственно. Они, наряду с COUNT , известны как агрегатные функции.

Итак, чтобы ответить на наш третий вопрос, "Какова была средняя продолжительность поездки?" , мы можем использовать функцию AVG в столбце длительностью (и, опять же, использовать AS , чтобы дать нашему выходному столбцу более информативное имя):

  запрос = '' '
ВЫБЕРИТЕ СРЕДНЮЮ (продолжительность) КАК "Средняя продолжительность"
ОТ поездок;
'' '
run_query (запрос)  

Получается, что средняя продолжительность поездки составляет 912 секунд, то есть примерно 15 минут. В этом есть смысл, поскольку мы знаем, что Hubway взимает дополнительную плату за поездки продолжительностью более 30 минут. Услуга предназначена для любителей коротких поездок в одну сторону.

Что насчет нашего следующего вопроса, , совершают ли более длительные поездки зарегистрированные или случайные пользователи? Мы уже знаем один способ ответить на этот вопрос - мы могли бы запустить два запроса SELECT AVG (duration) FROM для отключения с предложениями WHERE , которые ограничивают один до «зарегистрированных» и один до «случайных» пользователей.

Но давайте сделаем по-другому. SQL также включает способ ответить на этот вопрос в одном запросе с помощью команды GROUP BY .

ГРУППА ПО

GROUP BY разделяет строки на группы на основе содержимого определенного столбца и позволяет нам выполнять агрегатные функции для каждой группы.

Чтобы лучше понять, как это работает, давайте взглянем на столбец , пол, . Каждая строка может иметь одно из трех возможных значений в столбце пол , «Мужской» , «Женский» или Нулевой (отсутствует; у нас нет данных пол для случайных пользователей).

Когда мы используем GROUP BY , база данных разделяет каждую из строк в другую группу на основе значения в столбце пол , почти так же, как мы могли бы разделить колоду карт на разные масти. . Мы можем представить себе две стопки, одну из самцов, одну из самок.

Когда у нас есть две отдельные стопки, база данных будет выполнять любые агрегатные функции в нашем запросе для каждой из них по очереди. Если бы мы использовали, например, COUNT , запрос подсчитал бы количество строк в каждой стопке и вернул бы значение для каждой отдельно.

Давайте подробно рассмотрим, как написать запрос, чтобы ответить на наш вопрос о том, совершают ли более длительные поездки зарегистрированные или случайные пользователи.

• Как и каждый из наших запросов до сих пор, мы начнем с SELECT , чтобы сообщить базе данных, какую информацию мы хотим видеть. В этом случае нам нужны sub_type и AVG (продолжительность) .
• Мы также включим GROUP BY sub_type , чтобы разделить наши данные по типу подписки и отдельно вычислить средние значения зарегистрированных и случайных пользователей.

Вот как выглядит код, если собрать все вместе:

  запрос = '' '
ВЫБЕРИТЕ sub_type, AVG (продолжительность) AS "Средняя продолжительность"
ИЗ поездок
GROUP BY sub_type;
'' '
run_query (запрос)  

Вот это большая разница! В среднем зарегистрированные пользователи совершают поездки продолжительностью около 11 минут, тогда как обычные пользователи тратят почти 25 минут на поездку.Зарегистрированные пользователи, вероятно, будут совершать более короткие и частые поездки, возможно, по дороге на работу. С другой стороны, обычные пользователи тратят примерно вдвое больше времени на поездку.

Возможно, что случайные пользователи, как правило, происходят из демографических групп (например, туристов), которые более склонны совершать длительные поездки, убедитесь, что они передвигаются и видят все достопримечательности. Как только мы обнаружим эту разницу в данных, компания сможет исследовать ее разными способами, чтобы лучше понять, что ее вызывает.

Однако для целей этого урока давайте продолжим. Наш следующий вопрос был , какой велосипед использовался для большинства поездок? . Мы можем ответить на этот вопрос, используя очень похожий запрос. Взгляните на следующий пример и посмотрите, сможете ли вы выяснить, что делает каждая строка - позже мы рассмотрим это шаг за шагом, чтобы вы могли убедиться, что все правильно:

  запрос = '' '
ВЫБЕРИТЕ bike_number как "Номер велосипеда", COUNT (*) как "Количество поездок"
ИЗ поездок
ГРУППА ПО номеру велосипеда
ЗАКАЗАТЬ ПО КОЛИЧЕСТВУ (*) УДАЛЕНИЕ
LIMIT 1;
'' '
run_query (запрос)  

Как видно из выходных данных, наибольшее количество поездок ездил на велосипеде B00490 .Давайте разберемся, как мы туда попали:

• Первая строка - это предложение SELECT , чтобы сообщить базе данных, что мы хотим видеть столбец bike_number и счетчик каждой строки. Он также использует AS , чтобы указать базе данных отображать каждый столбец с более удобным именем.
• Во второй строке используется ИЗ , чтобы указать, что данные, которые мы ищем, находятся в таблице поездок .
• В третьей строке начинаются сложности.Мы используем GROUP BY , чтобы указать функции COUNT в строке 1 отдельно подсчитывать каждое значение для bike_number .
• В четвертой строке у нас есть предложение ORDER BY , чтобы отсортировать таблицу в порядке убывания и убедиться, что наш наиболее часто используемый велосипед находится наверху.
• Наконец, мы используем LIMIT , чтобы ограничить вывод первой строкой, которая, как мы знаем, будет велосипедом, который использовался в наибольшем количестве поездок, из-за того, как мы отсортировали данные в четвертой строке.

Арифметические операторы

Наш последний вопрос немного сложнее остальных. Мы хотим знать, что средняя продолжительность поездок зарегистрированных участников в возрасте старше 30 составляет .

Мы могли бы просто вычислить год, в котором 30-летние родились в наших головах, а затем подключить его, но более элегантное решение - использовать арифметические операции непосредственно в нашем запросе. SQL позволяет нам использовать + , - , * и / для выполнения арифметической операции сразу над всем столбцом.

  запрос = '' '
ВЫБРАТЬ СРЕДНЕЕ (длительность) ИЗ поездок
ГДЕ (2017 - дата рождения)> 30;
'' '
run_query (запрос)  

ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ

До сих пор мы рассматривали запросы, которые извлекают данные только из таблицы поездок . Однако одна из причин, по которой SQL является настолько мощным, заключается в том, что он позволяет нам извлекать данные из нескольких таблиц в одном запросе.

Наша база данных по прокату велосипедов содержит вторую таблицу, станций . Таблица станций содержит информацию о каждой станции в сети Hubway и включает столбец id , на который ссылается таблица поездок .

Прежде чем мы начнем работать с некоторыми реальными примерами из этой базы данных, давайте вернемся к гипотетической базе данных отслеживания заказов, сделанной ранее. В этой базе данных у нас было две таблицы: заказов и клиентов , и они были связаны столбцом customer_id .

Допустим, мы хотели написать запрос, который возвращал бы номер заказа и имя для каждого заказа в базе данных. Если бы они оба хранились в одной таблице, мы могли бы использовать следующий запрос:

  ВЫБРАТЬ номер_заказа, имя
ОТ заказов;  

К сожалению, столбец order_number и столбец name хранятся в двух разных таблицах, поэтому нам нужно добавить несколько дополнительных шагов. Давайте поразмышляем над дополнительными вещами, которые необходимо знать базе данных, прежде чем она сможет вернуть нужную нам информацию:

• В какой таблице находится столбец order_number ?
• В какой таблице находится столбец имя ?
• Как информация в таблице orders связана с информацией в таблице customers ?

Чтобы ответить на первые два из этих вопросов, мы можем включить имена таблиц для каждого столбца в нашу команду SELECT .Мы делаем это просто путем записи имени таблицы и имени столбца, разделенных . . Например, вместо SELECT order_number, name , мы должны написать SELECT orders.order_number, customers.name . Добавление сюда имен таблиц помогает базе данных находить нужные столбцы, сообщая ей, в какой таблице искать каждый.

Чтобы сообщить базе данных, как связаны таблицы orders и customers , мы используем JOIN и ON . JOIN указывает, какие таблицы должны быть соединены, а ON указывает, какие столбцы в каждой таблице связаны.

Мы собираемся использовать внутреннее соединение, что означает, что строки будут возвращаться только тогда, когда есть совпадения в столбцах, указанных в ON . В этом примере мы захотим использовать JOIN для любой таблицы, которую мы не включили в команду FROM . Таким образом, мы можем использовать FROM заказов INNER JOIN клиентов или FROM клиентов INNER JOIN orders .

Как мы обсуждали ранее, эти таблицы связаны по столбцу customer_id в каждой таблице. Следовательно, мы захотим использовать ON , чтобы сообщить базе данных, что эти два столбца относятся к одному и тому же объекту, например:

  ON orders.customer_ID = customers.customer_id  

Мы снова используем . , чтобы убедиться, что база данных знает, в какой таблице находится каждый из этих столбцов. Итак, когда мы сложим все это вместе, мы получим запрос, который выглядит следующим образом:

  ВЫБРАТЬ заказы.order_number, customers.name
ИЗ заказов
INNER JOIN клиенты
ON orders.customer_id = customers.customer_id  

Этот запрос вернет порядковый номер каждого заказа в базе данных вместе с именем клиента, который связан с каждым заказом.

Возвращаясь к нашей базе данных Hubway, теперь мы можем написать несколько запросов, чтобы увидеть JOIN в действии.

Прежде чем мы начнем, мы должны взглянуть на остальные столбцы в таблице станций . Вот запрос, показывающий нам первые 5 строк, чтобы мы могли увидеть, как выглядит таблица станций :

  запрос = '' '
ВЫБРАТЬ * ИЗ станций
LIMIT 5;
'' '
run_query (запрос)  

• id - Уникальный идентификатор для каждой станции (соответствует столбцам start_station и end_station в таблице поездок )
• станция - Название станции
• муниципалитет - муниципалитет, в котором находится станция (Бостон, Бруклин, Кембридж или Сомервилль)
• lat - Широта станции
• lng - Долгота станции
• Какие станции чаще всего используются для поездок туда и обратно?
• Сколько поездок начинается и заканчивается в разных муниципалитетах?

Как и раньше, мы попытаемся ответить на некоторые вопросы в данных, начиная с , какая станция является наиболее частой отправной точкой? Давайте поработаем пошагово:

• Сначала мы хотим использовать SELECT для возврата столбца station из таблицы station и COUNT количества строк.
• Затем мы указываем таблицы, к которым мы хотим JOIN , и говорим базе данных подключить их ON столбец start_station в таблице поездок и столбец id в таблице station .
• Затем мы переходим к сути нашего запроса - мы GROUP BY столбец station в таблице station , чтобы наш COUNT подсчитывал количество поездок для каждой станции отдельно
• Наконец, мы можем ORDER BY наши COUNT и LIMIT выводить на управляемое количество результатов

  запрос = '' '
ВЫБЕРИТЕ станции.станция AS "Станция", COUNT (*) AS "Count"
ИЗ поездок INNER JOIN станции
ВКЛ. Trips.start_station = station.idGROUP BY station.station ORDER BY COUNT (*) DESC
LIMIT 5;
'' '
run_query (запрос)  

Если вы знакомы с Бостоном, вы поймете, почему это самые популярные станции. Южный вокзал - одна из главных станций пригородной железной дороги в городе, Чарльз-стрит проходит вдоль реки рядом с красивыми живописными маршрутами, а улицы Бойлстон и Бикон находятся в самом центре города, рядом с несколькими офисными зданиями.

Следующий вопрос, который мы рассмотрим, - это , какие станции наиболее часто используются для поездок туда и обратно? Мы можем использовать тот же запрос, что и раньше. Мы будем SELECT теми же выходными столбцами и JOIN таблицы таким же образом, но на этот раз мы добавим предложение WHERE , чтобы ограничить наш COUNT поездками, где start_station совпадает с конечная станция .

  query = '' 'ВЫБРАТЬ станции. Станция КАК "Станция", СЧЁТ (*) КАК "Счетчик"
ИЗ поездок INNER JOIN станции
ПО поездкам.start_station = station.id
ГДЕ trips.start_station = trips.end_station
ГРУППА ПО станциям. Станции
ЗАКАЗАТЬ ПО КОЛИЧЕСТВУ (*) УДАЛЕНИЕ
LIMIT 5;
'' '
run_query (запрос)  

Как мы видим, количество этих станций такое же, как и в предыдущем вопросе, но их количество намного меньше. Самые загруженные станции по-прежнему остаются самыми загруженными, но в целом более низкие цифры говорят о том, что люди обычно используют велосипеды Hubway, чтобы добраться из точки A в точку B, а не какое-то время кататься на велосипеде, прежде чем вернуться туда, откуда они начали.

Здесь есть одно существенное отличие - Esplande, которая не была одной из самых загруженных станций по нашему первому запросу, кажется, самая загруженная для поездок туда и обратно. Почему? Что ж, картинка стоит тысячи слов. Это определенно выглядит как хорошее место для велосипедной прогулки:

Переходим к следующему вопросу: сколько поездок начинается и заканчивается в разных муниципалитетах? Этот вопрос продвигает дальше. Мы хотим знать, сколько поездок начинается и заканчивается в другом муниципалитете .Чтобы достичь этого, нам нужно JOIN , чтобы дважды подключала таблицу к таблице станций . После ON столбец start_station , а затем ON столбец end_station .

Для этого мы должны создать псевдоним для таблицы station , чтобы мы могли различать данные, относящиеся к start_station , и данные, которые относятся к end_station . Мы можем сделать это точно так же, как мы создавали псевдонимы для отдельных столбцов, чтобы они отображались с более интуитивно понятным именем, используя AS .

Например, мы можем использовать следующий код для JOIN таблица станций к таблице trips , используя псевдоним «start». Затем мы можем объединить «начало» с именами столбцов, используя . для ссылки на данные, которые поступают из этого конкретного JOIN (вместо второго JOIN мы сделаем ON столбец end_station ):

  INNER JOIN станции AS start ON trips.start_station = start.id  

Вот как будет выглядеть окончательный запрос, когда мы его запустим. Обратите внимание, что мы использовали <> для обозначения «не равно», но ! = также будет работать.

  запрос =
'' '
ВЫБЕРИТЕ СЧЕТЧИК (trips.id) КАК "Счетчик"
ИЗ поездок ВНУТРЕННИЕ СОЕДИНЯЙТЕ станции КАК старт
ВКЛ. Trips.start_station = start.id
INNER JOIN станции как конец
ВКЛ. Trips.end_station = end.id
ГДЕ start.municipality <> end.municipality;
'' '
run_query (запрос)  

Это показывает, что около 300000 из 1.5 миллионов поездок (или 20%) закончились в другом муниципалитете, чем начали, - еще одно свидетельство того, что люди в основном используют велосипеды Hubway для относительно коротких поездок, а не для длительных поездок между городами.

Если вы зашли так далеко, поздравляем! Вы начали осваивать основы SQL. Мы рассмотрели ряд важных команд, SELECT , LIMIT , WHERE , ORDER BY , GROUP BY и JOIN , а также агрегатные и арифметические функции.Это даст вам прочную основу для дальнейшего развития SQL.

Вы освоили основы SQL. Что теперь?

После завершения этого учебника по SQL для начинающих вы сможете выбрать базу данных, которая вам интересна, и написать запросы для получения информации. Хорошим первым шагом может быть продолжение работы с базой данных Hubway, чтобы посмотреть, что еще вы можете узнать. Вот еще несколько вопросов, на которые вы, возможно, захотите ответить:

• За сколько поездок взимается дополнительная плата (продолжительностью более 30 минут)?
• Какой велосипед использовался дольше всего?
• Были ли у зарегистрированных или случайных пользователей больше поездок туда и обратно?
• У какого муниципалитета была самая длинная средняя продолжительность?

Если вы хотите сделать еще один шаг вперед, ознакомьтесь с нашими интерактивными курсами по SQL, которые охватывают все, что вам нужно знать, от начального уровня до SQL продвинутого уровня для работы аналитиком и специалистом по данным.

Вы также можете прочитать нашу публикацию об экспорте данных из ваших SQL-запросов в Pandas или ознакомьтесь с нашей шпаргалкой по SQL и нашей статьей о сертификации SQL.

Определение SQL

Введение

В этой статье мы дадим определение SQL и объясним, что это такое, а также поговорим о Расширения SQL. Мы также предоставим несколько примеров синтаксиса SQL.

Определение SQL

По сути, SQL означает язык структурированных запросов , который в основном является языком, используемым базами данных.Этот язык позволяет обрабатывать информацию с помощью таблиц и показывает язык для запросов к этим таблицам и другим связанным объектам (представлениям, функциям, процедурам и т. Д.). Большинство баз данных, таких как SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, используют этот язык (с некоторыми расширениями и вариантами) для обработки данных.

С помощью SQL вы можете вставлять, удалять и обновлять данные. Вы также можете создавать, удалять или изменять объекты базы данных.

Кто изобрел SQL?

Эдгар Фрэнк Кодд, работая в IBM, в 70-х годах изобрел реляционную базу данных.Основываясь на этой работе, Дональд Чемберлин и Раймонд Бойс разработали SQL для манипулирования данными. Первоначально он назывался SEQUEL, но из-за торговой марки проблема была изменена на SQL. Однако многие до сих пор говорят «SEQUEL».

Определение ANSI SQL и определение ISO SQL

Американский национальный институт стандартов (ANSI) сделал SQL стандартом в 1986 году, а Международный Организация по стандартизации (ISO) делает SQL стандартом баз данных.Теперь все самые популярные базы данных следуют этим стандартам с некоторыми расширениями. Определение SQL - это язык для определения объектов базы данных и управления данными.

Было внесено несколько изменений, чтобы определить, каким будет SQL, включая типы данных, уровни изоляции, логические операторы и т. Д. синтаксис, синтаксис языка определения данных, определения языка манипулирования данными, процедуры, функции и т. д.

В названии ревизии указан год, когда она была сделана.Вот вам и исправления:

Синтаксис определения SQL

Предположим, у нас есть небольшая таблица с именем "студенты" с некоторыми данными:

Если мы хотим увидеть все данные, запрос SQL будет таким:

По сути, мы говорим, покажите мне все столбцы (*) из таблицы student.Если мы хотим получить только столбец ID и Имя, запрос будет таким, как показано ниже:

Выберите ID, Имя от студентов

В этом примере SQL-запрос получает идентификатор, столбцы Name из таблицы учащегося. Важно отметить, что мы можем указывать имена столбцов в любом порядке. Я не буду говорить о производительности и индексах при использовании запросов, но порядок столбцов может повлиять на производительность в таблицах с несколькими миллионами строк или с соединениями с другими столбцами.

Для получения дополнительной информации о выборе предложений в T-SQL перейдите по ссылке Microsoft.

Что хорошо в SQL, так это то, что вы можете запрашивать несколько таблиц. Например, если у меня есть оценки студенты, я мог запрашивать информацию из обеих таблиц. Допустим, у нас есть оценка учащегося в таблице:

ID - это идентификатор студента.Это общий столбец между учащимся и таблицей оценок. Нам нужен общий столбец для создания отношений. Если нам нужны имя, фамилия и оценка ученика, запрос будет таким:

Первая строка проста.Вызываем столбцы с необходимыми данными. Вторая строка - это просто первая таблица, а внутреннее соединение должно использовать вторую таблицу с именем score. Наконец, нам нужно указать в запросе, какие общие столбцы соответствуют данным. В этом примере IDs. Чтобы отличить столбец идентификатора от разных таблиц, нам нужно указать имена таблиц, за которыми следует точка, а затем имя столбца.

Полное руководство по объединениям можно найти по следующей ссылке:

Определение SQL для UNION, INTERSECT, EXCEPT

SQL определил стандартный синтаксис для создания объединения между 2 таблицами или для получения общих строк (пересекающихся) или строк которые не распространены (кроме).В следующей статье объясняется, как их использовать:

Расширения определения SQL

Каждая система баз данных имеет собственное расширение SQL. Например, SQL Server использует T-SQL, который является расширением SQL. Oracle использует PL-SQL, MySQL и MariaDB используют SQL / PSM (SQL и Persistent Stored Module). PSM - это стандарт ISO для хранения процедуры. Teradata и Informix используют SPL, и разные системы используют несколько разных расширений. Базы данных.

Заключение

В этой статье мы объяснили определение SQL. По сути, это язык для обработки данных. Изначально это было созданы для обработки структурированных данных, но даже базы данных NoSQL (базы данных, которые не являются реляционными) обычно используют Расширение SQL для получения данных. Платформы больших данных также используют расширения SQL для обработки своих данных, поэтому SQL определение будет полезно еще долго.