SQL作為大數據和人工智慧強大支柱

術語“大數據”常常讓人聯想到龐大的非結構化數據集、實時數據流和機器學習算法。在這種熱潮中，有些人可能會質疑傳統關係數據庫的語言SQL是否仍然佔據著重要地位。劇透警告：SQL不僅仍然具有重要意義，而且是現代數據倉儲、大數據平台和人工智能驅動見解的基石。

本文探討了SQL如何遠非過時，仍然是大數據和人工智能生態系統的支柱，在數據倉儲和像Google BigQuery這樣的雲原生技術中得以繁榮。

SQL在數據倉儲中的長久作用

數據倉儲是分析和決策的基礎。在其核心，SQL在查詢、轉換和聚合數據方面發揮了至關重要的作用。傳統的關係數據庫如Teradata、Oracle和SQL Server開創了存儲結構化數據進行分析處理的概念，並以SQL作為它們的接口。

快進到今天，像Google BigQuery、Snowflake和Amazon Redshift這樣的現代雲數據倉庫已經實現了可擴展性的革命，使得能夠查詢PB級數據成為可能。然而，SQL仍然是共同的基礎，使分析師和工程師能夠與這些系統無縫互動。

為什麼SQL在數據倉儲中表現突出

1. 聲明式查詢。 SQL允許用戶表達復雜的查詢，而無需擔心執行機制。這種簡單性在現代架構中擁有出色的擴展性。
2. 與大數據集成。基於SQL的工具可以處理存儲在雲數據湖中的結構化和半結構化數據（例如JSON，Parquet）。例如，BigQuery允許對Google Cloud Storage中的數據進行SQL查詢，而無需移動數據。
3. 互操作性。SQL與現代BI工具（如Tableau和Looker）很好地集成，為可視化提供直接查詢功能。

SQL 滿足大數據

在大數據中，數據集分佈在集群中，SQL已經適應以處理規模和複雜性。分佈式查詢引擎和基於雲的平台使SQL能夠對大規模數據集進行先進分析。

分佈式SQL查詢引擎

• Google BigQuery– 一個完全托管的無服務器數據倉庫，讓您可以對數字或千兆字節的數據運行SQL查詢，並獲得幾乎實時的結果。
• Apache Hive和Presto/Trino– 設計用於查詢分佈式文件系統，如Hadoop HDFS或雲對象存儲
• Snowflake– 將數據倉庫和大數據結合起來，以SQL作為查詢接口

數據湖上的SQL

現代架構模糊了數據湖和數據倉庫之間的界線。像BigQuery和AWS Athena這樣的SQL工具允許直接在對象存儲中存儲的半結構化數據上查詢，有效地彌合了差距。

示例：大數據分析中的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;

這個查詢可以在BigQuery上運行數百萬行，結果在幾秒鐘內返回。

AI時代的SQL

AI依賴於數據，而SQL在AI生命周期中仍然不可或缺。從數據準備到提供實時預測，SQL彌合了原始數據和可操作見解之間的差距。

1. 數據準備

在訓練機器學習模型之前，數據必須進行聚合、清理和結構化。SQL在以下方面表現卓越：

• 連接、聚合和過濾
• 使用窗口函數或條件邏輯進行特徵工程

2. 機器學習的SQL

像BigQuery ML和Snowflake Snowpark這樣的現代平台允許SQL用戶在數據倉庫內直接構建、訓練和部署ML模型。

例如：

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

這使得缺乏Python編碼專業知識的分析人員可以參與ML工作流程，實現AI的民主化。

3. 實時AI見解

像Apache Kafka這樣的流式平台與ksqlDB等SQL引擎集成，實現對流式數據的實時分析和預測。

為什麼SQL仍然不可替代

SQL因其獨特優勢而適應並蓬勃發展：

1. 通用語言。 SQL在各種工具和平台上普遍被理解，可以在不同系統之間實現無縫通信。
2. 標準化和擴展。雖然核心SQL語法是標準化的，但像BigQuery這樣的平台引入了擴展（例如ARRAY函數）來增強功能。
3. 雲原生擴展性。 SQL與雲平台的集成確保它可以處理現代工作負載，從在數據湖中查詢數百TB的數據到組織機器學習模型。
4. 不斷發展的生態系統。像dbt這樣基於SQL的工具已經改變了數據管道中如何管理數據轉換，使SQL在現代數據工程工作流中保持相關性。

挑戰及SQL的應對方法

儘管SQL存在一些限制，例如處理非結構化數據或某些擴展性問題，但這些問題已被現代創新解決：

• 處理半結構化數據。像BigQuery這樣的平台中的JSON和ARRAY函數可以直接查詢嵌套數據。
• 分佈式處理。基於SQL的引擎現在可以跨集群擴展，高效處理PB級數據。

結論：SQL作為數據和人工智能的永恆支柱

從昨日關聯式數據庫的結構化查詢到今天尖端的大數據和人工智能平台，SQL已證明了其適應性和不可或缺性。它不斷演進，將傳統數據倉儲與現代大數據和人工智能需求相連接。

像Google BigQuery這樣的工具將SQL帶入可擴展的雲原生分析前沿，SQL絲毫不過時。事實上，它是現代數據生態系統的支柱，確保企業在日益複雜的世界中能夠理解其數據。

那麼，SQL過時了嗎？絲毫不是。它正在蓬勃發展，並持續 驅動著大數據和人工智能巨頭。