SQL 是大数据和 AI 强国的支柱

“大数据”一词通常会让人遐想到大量非布局化数据集、实时流和呆板学习算法的图像。在这种嗡嗡声中，有些人大概会质疑 SQL（传统关系数据库的语言）是否仍旧站稳脚跟。剧透告诫：SQL 不光干系，而且是今世数据堆栈、大数据平台和 AI 驱动型看法的基石。
本文探究了 SQL 怎样远非遗物，而是仍旧是大数据和 AI 生态体系的支柱，在数据堆栈和 Google BigQuery 等云原生技能的配景下发达发展。
SQL 在数据堆栈中的长期作用
数据堆栈是分析和决定的根本。SQL 的核心在高效查询、转换和聚合数据方面发挥着关键作用。Teradata、Oracle 和 SQL Server 等传统关系数据库率先提出了存储布局化数据以举行分析处置惩罚的概念，并将 SQL 作为其接口。
快进到本日，Google BigQuery、Snowflake 和 Amazon Redshift 等今世云数据堆栈已经彻底改变了可扩展性，支持查询 PB 级数据。然而，SQL 仍旧是共同点，允许分析师和工程师与这些体系无缝交互。
为什么 SQL 在数据堆栈方面体现精彩
声明式查询。SQL 允许用户表达复杂的查询，而无需担心实行机制。这种简单性在今世架构中可以美满地扩展。
与大数据集成。基于 SQL 的工具可以处置惩罚存储在云数据湖中的布局化和半布局化数据（比方 JSON、Parquet）。比方，BigQuery 允许对 Google Cloud Storage 中的数据举行 SQL 查询，而无需移动数据。
互作性。SQL 与 Tableau 和 Looker 等今世 BI 工具美满集成，提供直接查询功能以实现可视化。
SQL 遇见大数据
在大数据中，数据集分布在多个集群中，SQL 已经顺应了处置惩罚规模和复杂性。分布式查询引擎和基于云的平台使 SQL 可以或许对海量数据集举行高级分析。
分布式 SQL 查询引擎
Google BigQuery – 一个完全托管的无服务器数据堆栈，可让您对 TB 或 PB 级数据运行 SQL 查询，并得到近乎实时的效果
Apache Hive 和 Presto/Trino – 专为查询分布式文件体系（如 Hadoop HDFS 或云对象存储