SQL作为大数据和人工智能巨头的支柱

“数据大”这一术语常常让人联想到巨大的非结构化数据集、实时数据流和机器学习算法。在这种热潮中，有人可能会质疑传统关系数据库的语言 SQL 是否仍然占有一席之地。剧透：SQL 不仅仍然相关，而且是现代数据仓库、大数据平台和人工智能驱动的洞察的基石。

本文探讨了 SQL 如何远非过时，而是作为大数据和人工智能生态系统的支柱，在数据仓库和云原生技术（如 Google BigQuery）的背景下蓬勃发展。

SQL 在数据仓库中的持久角色

数据仓库是分析和决策的基础。在其核心，SQL 在高效查询、转换和聚合数据方面发挥着关键作用。传统的关系数据库如 Teradata、Oracle 和 SQL Server 开创了存储结构化数据以进行分析处理的概念，并以 SQL 作为其接口。

快进到今天，现代云数据仓库如 Google BigQuery、Snowflake 和 Amazon Redshift 已经彻底改变了可扩展性，使得查询 PB 级数据成为可能。然而，SQL 依然是共同的基础，使分析师和工程师能够与这些系统无缝互动。

为什么 SQL 在数据仓库中表现出色

1. 声明式查询。SQL 允许用户表达复杂的查询，而无需担心执行机制。这种简单性在现代架构中得到了很好的扩展。
2. 与大数据的集成。基于 SQL 的工具可以处理存储在云数据湖中的结构化和半结构化数据（例如，JSON、Parquet）。例如，BigQuery 允许对 Google Cloud Storage 中的数据进行 SQL 查询，而无需移动数据。
3. 互操作性。SQL 与现代商业智能工具如 Tableau 和 Looker 集成良好，提供用于可视化的直接查询功能。

SQL 与大数据的结合

在 大数据 环境中，数据集分布在集群中，SQL 已适应于处理规模和复杂性。分布式查询引擎和基于云的平台使得 SQL 能够在大规模数据集上支持高级分析。

分布式 SQL 查询引擎

• Google BigQuery – 一个完全托管的无服务器数据仓库，让您可以对数TB或PB的数据运行 SQL 查询，并获得近乎实时的结果
• Apache Hive 和 Presto/Trino – 设计用于查询分布式文件系统，如 Hadoop HDFS 或云对象存储
• Snowflake – 将数据仓库和大数据与 SQL 作为查询接口结合在一起

数据湖上的 SQL

现代架构模糊了数据湖和数据仓库之间的界限。像BigQuery和AWS Athena这样的SQL工具允许直接在对象存储中存储的半结构化数据上进行查询，有效地弥合了差距。

示例：大数据分析中的SQL

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;

这个查询可以在BigQuery中运行数百万行数据，在几秒内返回结果。

AI时代的SQL

人工智能依赖数据，而SQL在AI生命周期中仍然不可或缺。从数据准备到提供实时预测，SQL弥合了原始数据和可操作见解之间的差距。

1. 数据准备

在训练机器学习模型之前，数据必须进行聚合、清洗和结构化。SQL擅长于：

• 连接、聚合和过滤
• 使用窗口函数或条件逻辑进行特征工程

2. 用于机器学习的SQL

像BigQuery ML和Snowflake Snowpark这样的现代平台允许SQL用户在数据仓库内直接构建、训练和部署机器学习模型。

例如：

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

这通过让可能缺乏Python编程专业知识的分析人员参与机器学习工作流程，使人工智能民主化。

3. 实时人工智能见解

像Apache Kafka这样的流处理平台与ksqlDB这样的SQL引擎集成，允许在流数据上进行实时分析和预测。

为什么SQL仍然不可替代

SQL因其独特的优势而适应并蓬勃发展：

1. 通用语言。SQL在各种工具和平台中被普遍理解，能够实现不同系统之间的无缝沟通。
2. 标准化与扩展。虽然核心SQL语法是标准化的，但像BigQuery这样的平台引入了扩展（例如，ARRAY函数）以增强功能。
3. 云原生可扩展性。SQL与云平台的集成确保它能够处理现代工作负载，从在数据湖中查询TB级数据到协调机器学习模型。
4. 不断发展的生态系统。基于SQL的工具如dbt改变了数据管道中数据转换的管理方式，使SQL在现代数据工程工作流中保持相关性。

挑战及SQL的应对方式

虽然SQL存在一些局限性，比如处理非结构化数据或某些可扩展性问题，但这些问题通过现代创新得以解决：

• 处理半结构化数据。像BigQuery这样的平台中的JSON和ARRAY函数支持直接查询嵌套数据。
• 分布式处理。基于SQL的引擎现在能够跨集群扩展，以高效处理PB级数据。

结论：SQL作为数据和AI的永恒支柱

从昨天关系数据库的结构化查询到今天尖端的大数据和人工智能平台，SQL 已经证明了其适应性和不可或缺性。它继续发展，将传统数据仓库与现代大数据和人工智能需求联系起来。

像 Google BigQuery 这样的工具将 SQL 带入可扩展、云原生分析的前沿，SQL 远未过时。事实上，它是现代数据生态系统的支柱，确保企业能够在日益复杂的世界中理解其数据。

那么，SQL 过时了吗？绝对没有。它正在蓬勃发展，并持续 支撑大数据和人工智能强国。