SQL как основа крупных Big Data и AI проектов

Термин “большие данные” часто ассоциируется с огромными неструктурированными наборами данных, потоками реального времени и алгоритмами машинного обучения. Среди всего этого шума некоторые могут задаться вопросом, сохранила ли язык SQL, являющийся языком традиционных реляционных баз данных, свои позиции. Спойлер: SQL не только актуален, но и является угловым камнем современных хранилищ данных, платформ для обработки больших данных и драйвером искусственного интеллекта.

В этой статье рассматривается то, как SQL, далеко не являясь реликвией, остается основой больших данных и экосистем искусственного интеллекта, процветая в контексте хранилищ данных и облачных технологий, таких как Google BigQuery.

Долговечная роль SQL в хранилищах данных

Хранилища данных являются основой аналитики и принятия решений. В своей сущности SQL играет ключевую роль в эффективном запросе, преобразовании и агрегировании данных. Традиционные реляционные базы данных, такие как Teradata, Oracle и SQL Server, заложили основы хранения структурированных данных для аналитической обработки, причем SQL выступает в качестве их интерфейса.

Продвигаясь вперед к настоящему времени, современные облачные хранилища данных, такие как Google BigQuery, Snowflake и Amazon Redshift, революционизировали масштабируемость, позволяя выполнять запросы к петабайтам данных. Тем не менее, SQL остается общим знаменателем, позволяя аналитикам и инженерам взаимодействовать с этими системами без проблем.

Почему SQL преуспевает в хранилищах данных

1. Декларативный запрос. SQL позволяет пользователям выражать сложные запросы, не беспокоясь о механике выполнения. Эта простота прекрасно масштабируется в современных архитектурах.
2. Интеграция с большими данными. Инструменты на основе SQL могут обрабатывать структурированные и полуструктурированные данные (например, JSON, Parquet), хранящиеся в облачных озерах данных. Например, BigQuery позволяет выполнять SQL-запросы к данным в Google Cloud Storage без их перемещения.
3. Взаимодействие. SQL хорошо интегрируется с современными инструментами бизнес-аналитики, такими как Tableau и Looker, предлагая прямые возможности для визуализации.

SQL встречает большие данные

В больших данных, где наборы данных распределены по кластерам, SQL адаптировался для работы с масштабом и сложностью. Распределенные движки запросов и облачные платформы позволяют SQL обеспечивать расширенную аналитику на массивных наборах данных.

Распределенные движки запросов SQL

• Google BigQuery – полностью управляемое, серверное хранилище данных, позволяющее выполнять SQL-запросы по терабайтам или петабайтам данных с практически мгновенными результатами
• Apache Hive и Presto/Trino – разработаны для запросов распределенных файловых систем, таких как Hadoop HDFS или облачное объектное хранилище
• Snowflake – объединяет хранилище данных и большие данные, используя SQL в качестве интерфейса запросов

SQL на озерах данных

Современные архитектуры размывают границы между озерами данных и хранилищами. Инструменты SQL, такие как BigQuery и AWS Athena, позволяют выполнять запросы непосредственно на полуструктурированных данных, хранящихся в объектном хранилище, эффективно сокращая эту разницу.

Пример: SQL в аналитике больших данных

SELECT
    user_id,
    COUNT(*) AS total_transactions,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    `project.dataset.transactions`
WHERE
    transaction_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY
    user_id
ORDER BY
    total_spent DESC
LIMIT 10;

Этот запрос может быть выполнен на миллионах строк в BigQuery, с результатами, возвращаемыми за секунды.

SQL в эпоху искусственного интеллекта

ИИ процветает на данных, и SQL остается неотъемлемым в жизненном цикле искусственного интеллекта. От подготовки данных до обслуживания предсказаний в реальном времени, SQL сокращает разрыв между исходными данными и действенными идеями.

1. Подготовка данных

Перед обучением моделей машинного обучения данные должны быть агрегированы, очищены и структурированы. SQL преуспевает в:

• Соединениях, агрегировании и фильтрации
• Инженерии признаков с помощью оконных функций или условной логики

2. SQL для машинного обучения

Современные платформы, такие как BigQuery ML и Snowflake Snowpark, позволяют пользователям SQL создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения непосредственно в хранилище данных.

Например:

CREATE MODEL my_model
OPTIONS(model_type='linear_reg') AS
SELECT
    feature1,
    feature2,
    label
FROM
    `project.dataset.training_data`;

Это демократизирует искусственный интеллект, позволяя аналитикам, которым может недоставать навыков программирования на Python, участвовать в рабочих процессах машинного обучения.

3. Реальные AI идеи в реальном времени

Платформы потоковой передачи данных, такие как Apache Kafka, интегрируются с SQL-движками, такими как ksqlDB, позволяя аналитике в реальном времени и предсказаниям на потоковых данных.

Почему SQL остается незаменимым

SQL адаптировался и процветает благодаря своим уникальным преимуществам:

1. Универсальный язык. SQL универсально понятен среди инструментов и платформ, обеспечивая беспрепятственное взаимодействие между различными системами.
2. Стандартизация и расширения. В то время как синтаксис основного SQL стандартизирован, платформы, такие как BigQuery, внедрили расширения (например, функции массивов) для расширения функциональности.
3. Масштабируемость в облаке. Интеграция SQL с облачными платформами обеспечивает возможность обработки современных рабочих нагрузок, начиная от запросов терабайтов данных в озерах данных до оркестрации моделей машинного обучения.
4. Эволюция экосистемы. Инструменты на основе SQL, такие как dbt, изменили способ управления преобразованиями данных в конвейере данных, делая SQL актуальным даже в современных рабочих процессах по инженерии данных.

Вызовы и как SQL преодолевает их

Хотя у SQL есть ограничения, такие как обработка неструктурированных данных или определенные проблемы масштабируемости, они решаются современными инновациями:

• Обработка полуструктурированных данных. Функции JSON и массивов в платформах, таких как BigQuery, позволяют выполнять запросы к вложенным данным напрямую.
• Распределенная обработка. SQL-движки на основе SQL теперь масштабируются на кластерах для эффективной обработки петабайтов данных.

Заключение: SQL как вечный основной каркас данных и ИИ

От структурированных запросов вчерашних реляционных баз данных до современных передовых платформ big data и искусственного интеллекта, SQL доказал свою адаптивность и неотъемлемость. Он продолжает развиваться, соединяя традиционные хранилища данных с современными потребностями в области big data и искусственного интеллекта.

Благодаря инструментам, таким как Google BigQuery, SQL становится важным элементом масштабируемой облачной аналитики, и далеко не устаревает. Фактически, он является основой современных экосистем данных, обеспечивая возможность бизнесу разбираться в своих данных во все более сложном мире.

Итак, устарел ли SQL? Совсем нет. Он процветает и продолжает обеспечивать мощь платформ big data и искусственного интеллекта.