作者：Ajay Kulkarni

隨著計(jì)算機(jī)的日益普及，各種應(yīng)用每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。如何存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，有效處理分析這些數(shù)據(jù),并從中提取有價(jià)值的信息,是當(dāng)下迫切需要解決的問(wèn)題。在過(guò)去的十年里，NoSQL在軟件工程師陣營(yíng)里越來(lái)越受歡迎，其中最重要的實(shí)現(xiàn)是MapReduce ，Bigtable,Cassandra，MongoDB,等產(chǎn)品。 它主要用于解決SQL的可擴(kuò)展性問(wèn)題。

然而今天SQL開(kāi)始回歸。幾乎所有的云計(jì)算服務(wù)提供商都在提供備受青睞的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理服務(wù)：例如Amazon RDS，Google Cloud SQL，Azure 的PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（Azure今年推出）。在亞馬遜看來(lái)，其PostgreSQL和MySQL兼容的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品Aurora一直是AWS歷史上增長(zhǎng)最快的服務(wù)。Hadoop和Spark之上的SQL接口繼續(xù)迅猛發(fā)展。就在上個(gè)月，Kafka推出了SQL支持。

在這篇文章中，我們將研究SQL備受青睞的原因以及這對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)社區(qū)工程和分析意味著什么。

第1部分：新希望的崛起

想要了解SQL為什么回歸，讓我們先了解他最初的設(shè)計(jì)初衷。

故事始于20世紀(jì)70年代初的IBM研究院，其中關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)誕生了。那時(shí)候，查詢語(yǔ)言依賴于復(fù)雜的數(shù)學(xué)邏輯和符號(hào)。Donald Chamberlin和Raymond Boyce兩位博士對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)模型造詣?lì)H深，看到查詢語(yǔ)言將成為其主要瓶頸。他們開(kāi)始設(shè)計(jì)一種新的查詢語(yǔ)言（以他們自己的話來(lái)說(shuō)）：“ 用戶使用更容易，不需要再參加數(shù)學(xué)或計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)方面的正規(guī)培訓(xùn) ”。

回想在互聯(lián)網(wǎng)之前，在PC出現(xiàn)以前，當(dāng)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言C首次被引入世界時(shí)，兩名年輕的計(jì)算機(jī)科學(xué)家意識(shí)到，“計(jì)算機(jī)行業(yè)的成功很大程度上依賴于培養(yǎng)一種除了訓(xùn)練有素的計(jì)算機(jī)專(zhuān)家以外的用戶?！八麄兛释环N與英文一樣容易閱讀的查詢語(yǔ)言，包括數(shù)據(jù)庫(kù)管理和操作。

結(jié)果是SQL在1974年首次被引入世界，成了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的最主要語(yǔ)言。在接下來(lái)的幾十年里，SQL被證明也是很受歡迎的。作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如System R，Ingres，DB2，Oracle，SQL Server，PostgreSQL，MySQL（等等）在軟件行業(yè)里的發(fā)展壯大，SQL也成為了與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互的首選語(yǔ)言，成為了一個(gè)日益擁擠、競(jìng)爭(zhēng)激烈的生態(tài)系統(tǒng)的通用語(yǔ)言。。

（不幸的是，Raymond Boyce從來(lái)沒(méi)有機(jī)會(huì)見(jiàn)證SQL的成功，他只做了一個(gè)早期的SQL演講，1個(gè)月后他便死于腦動(dòng)脈瘤，當(dāng)時(shí)他只有26歲，留下了一個(gè)妻子和一個(gè)年輕的女兒。）

有一段時(shí)間，似乎SQL已經(jīng)成功地履行了它的使命。接著互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)了。

第2部分：NoSQL反擊

雖然Chamberlin和Boyce正在開(kāi)發(fā)SQL，但他們沒(méi)有意識(shí)到的是，加利福尼亞州的 另一批工程師正在開(kāi)展另一個(gè)新興項(xiàng)目，該項(xiàng)目逐漸成熟后，明顯威脅到SQL的存在。該項(xiàng)目就是 ARPANET，誕生于1969年10月29日。

但是此前SQL發(fā)展一直很好，直到1989年，另一位工程師的出現(xiàn)并發(fā)明了萬(wàn)維網(wǎng)。

互聯(lián)網(wǎng)和Web的蓬勃發(fā)展正在改變著我們的世界，但是對(duì)于數(shù)據(jù)社區(qū)來(lái)說(shuō)，也是很讓人頭痛的：數(shù)據(jù)以大的量級(jí)和更快的速度爆炸式增長(zhǎng)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展和壯大，軟件社區(qū)發(fā)現(xiàn)當(dāng)時(shí)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法應(yīng)對(duì)新的負(fù)載壓力，就好像一百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)突然過(guò)載讓人抓狂一般。

然后兩家新的互聯(lián)網(wǎng)巨頭取得突破，并開(kāi)發(fā)了自己的非關(guān)系型分布式系統(tǒng)來(lái)應(yīng)對(duì)這種新的數(shù)據(jù)沖擊：Google的MapReduce（2004年發(fā)布）和Bigtable（2006年發(fā)布）以及亞馬遜的Dynamo（2007年發(fā)布）。這些開(kāi)創(chuàng)性論文導(dǎo)致出現(xiàn)了更多的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，包括Hadoop（基于MapReduce論文，2006），Cassandra（Bigtable和Dynamo的深度解析，2008 ）和MongoDB（2009））。因?yàn)檫@些都是從零開(kāi)始大量編寫(xiě)的新系統(tǒng)，避開(kāi)了SQL，導(dǎo)致了NoSQL運(yùn)動(dòng)的興起。

開(kāi)發(fā)者社區(qū)的軟件工程師們逐漸地也接受了NoSQL，相較于SQL當(dāng)時(shí)的出現(xiàn)，被越來(lái)越多的工程師所接受。這個(gè)原因非常容易理解：NoSQL是現(xiàn)在流行的；它承諾了規(guī)模和權(quán)力；這似乎是項(xiàng)目通往成功的捷徑。但后來(lái)問(wèn)題出現(xiàn)了。

開(kāi)發(fā)人員很快發(fā)現(xiàn)，不用SQL的局限性。每個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都提供了自己獨(dú)特的查詢語(yǔ)言，這意味著：要學(xué)習(xí)更多的語(yǔ)言（并向同事教授）; 將這些數(shù)據(jù)庫(kù)連接到應(yīng)用程序的難度增加，導(dǎo)致大量膠水代碼的出現(xiàn)（代碼之間有很強(qiáng)的耦合性）;缺乏第三方生態(tài)系統(tǒng)，要求企業(yè)必須開(kāi)發(fā)自己的操作和可視化工具。

這些NoSQL語(yǔ)言是新的，也沒(méi)有完全開(kāi)發(fā)。例如，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)運(yùn)行很多年了，為SQL添加必要的功能（例如JOIN）也早都已經(jīng)完成了，NoSQL語(yǔ)言的不成熟意味著在應(yīng)用程序級(jí)別就會(huì)有更多的復(fù)雜性。缺乏JOIN也導(dǎo)致了非規(guī)范化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)膨脹和僵化。

一些NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)添加了自己的“類(lèi)SQL”的查詢語(yǔ)言，如Cassandra的CQL。但這往往使問(wèn)題更糟。使用幾乎相同的界面，卻讓內(nèi)心更糾結(jié)：工程師不知道什么是支持的，什么不是。

社區(qū)中的一些人在早期就看到了NoSQL的問(wèn)題（例如，DeWitt和Stonebraker在2008年就看到了）。經(jīng)過(guò)時(shí)間的實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)，以及使用過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)積累，越來(lái)越多的軟件開(kāi)發(fā)人員也看到了這一點(diǎn)。

第3部分：回歸SQL

經(jīng)歷了黎明前的黑暗，軟件社區(qū)看到了曙光，那就是回歸SQL。

首先是Hadoop（之后的Spark）之上的SQL接口，引導(dǎo)業(yè)界興起了NoSQL ,NoSQL“不僅僅是SQL”。

然后，NewSQL的興起：新的可擴(kuò)展性數(shù)據(jù)庫(kù)，完全支持SQL。來(lái)自于麻省理工學(xué)院(MIT)和布朗大學(xué)(Brown)研究人員的H-Store （2008年發(fā)布）是第一個(gè)可擴(kuò)展OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)之一。Google在發(fā)布的第一份Spanner論文（2012年發(fā)布）（其作者包括最初的MapReduce作者）中揭示這是基于 SQL 的查詢語(yǔ)言，可以將一份數(shù)據(jù)復(fù)制到全球范圍的多個(gè)數(shù)據(jù)中心，并保證數(shù)據(jù)的一致性，從而開(kāi)創(chuàng)了可地理復(fù)制的SQL界面的數(shù)據(jù)庫(kù)，接著是CockroachDB（2014）這樣的先驅(qū)者。

與此同時(shí)，PostgreSQL社區(qū)開(kāi)始復(fù)蘇，增加了JSON數(shù)據(jù)類(lèi)型（2012），以及PostgreSQL 10 的新特性：對(duì)分區(qū)和復(fù)制更好的本地支持，JSON的全文搜索支持等（今年晚些時(shí)候發(fā)布）。其他像CitusDB（2016）和其他的公司(今年發(fā)布的TimescaleDB)發(fā)現(xiàn)了新的方法從而針對(duì)特定數(shù)據(jù)工作負(fù)載的擴(kuò)展PostgreSQL。

事實(shí)上，我們開(kāi)發(fā)TimescaleDB的過(guò)程與業(yè)界的發(fā)展軌跡密切相關(guān)。早期的TimescaleDB內(nèi)部版本使用了我們自己的類(lèi)sql查詢語(yǔ)言“ioQL”。是的，我們正是被困難驅(qū)動(dòng)著：構(gòu)建我們自己的查詢語(yǔ)言才能更強(qiáng)大。但是，雖然看似簡(jiǎn)單，但我們很快意識(shí)到，我們必須做更多的工作：例如，決定語(yǔ)法，構(gòu)建各種連接器，培訓(xùn)用戶等。我們還發(fā)現(xiàn)自己需要不斷地去查找合適的語(yǔ)法，去查詢那些已經(jīng)可以用SQL進(jìn)行查詢的內(nèi)容。

有一天，我們意識(shí)到建立自己的查詢語(yǔ)言是沒(méi)有意義的。關(guān)鍵還是要擁抱SQL。這是我們做出的最好的決策之一。同時(shí)也開(kāi)啟了一個(gè)全新的世界。今天，即使我們的數(shù)據(jù)庫(kù)才問(wèn)世5個(gè)月，但我們的用戶完全可以使用我們的產(chǎn)品，并獲得各種各樣支持：可視化工具（Tableau），通用ORM連接器，各種工具和備份選項(xiàng)，大量的在線教程和語(yǔ)法說(shuō)明等。

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但是不要把我們的話放在心上，看看谷歌

Google已經(jīng)十多年來(lái)一直處于數(shù)據(jù)工程和基礎(chǔ)設(shè)施的領(lǐng)先地位。我們應(yīng)該密切關(guān)注他們正在做什么。

看看谷歌的第二大Spanner論文，僅在四個(gè)月前發(fā)布（Spanner：成為一個(gè)SQL系統(tǒng)，2017年5月），你會(huì)發(fā)現(xiàn)它支持我們的發(fā)現(xiàn)成果。

例如，Google開(kāi)始在Bigtable之上開(kāi)發(fā)，但是后來(lái)發(fā)現(xiàn)缺少SQL產(chǎn)生了一系列問(wèn)題（在下面的所有引號(hào)中有強(qiáng)調(diào)）：

“雖然這些系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的一些優(yōu)勢(shì)，但它們?nèi)狈?yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員常常依賴的許多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)功能。一個(gè)關(guān)鍵的例子是強(qiáng)大的查詢語(yǔ)言，這意味著開(kāi)發(fā)人員必須編寫(xiě)復(fù)雜的代碼來(lái)處理和聚合應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)。因此，我們決定將Spanner變成一個(gè)功能齊全的SQL系統(tǒng)，其查詢執(zhí)行與Spanner的其他架構(gòu)功能（如強(qiáng)一致性和全局復(fù)制）緊密集成。

在本文的后面，他們進(jìn)一步了解從NoSQL轉(zhuǎn)換到SQL的理由：Spanner的原始API提供了為單個(gè)和交叉表的點(diǎn)查找和范圍掃描的NoSQL方法。雖然NoSQL方法提供了啟動(dòng)Spanner的簡(jiǎn)單路徑，并且在簡(jiǎn)單的檢索方案中繼續(xù)有用， 但SQL在表達(dá)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式并將計(jì)算推送到數(shù)據(jù)方面提供了重要的附加價(jià)值。

本文還介紹了如何在Spanner上使用SQL并不會(huì)停止，哪怕某一個(gè)數(shù)據(jù)中心停止運(yùn)轉(zhuǎn),仍然可用。但實(shí)際上擴(kuò)展到Google的其余部分，其中多個(gè)系統(tǒng)共享一個(gè)通用的SQL語(yǔ)言：

Spanner的SQL引擎與Google的其他幾個(gè)系統(tǒng)共享一個(gè)稱為“標(biāo)準(zhǔn)SQL”的常見(jiàn)SQL語(yǔ)言，包括內(nèi)部系統(tǒng)，如F1和Dremel（以及其他）以及外部系統(tǒng)，如BigQuery 。

對(duì)于Google用戶，這會(huì)降低跨系統(tǒng)的工作障礙。對(duì)Spanner數(shù)據(jù)庫(kù)編寫(xiě)SQL的開(kāi)發(fā)人員或數(shù)據(jù)分析師可以將他們對(duì)語(yǔ)言的理解轉(zhuǎn)移到Dremel，而不用擔(dān)心語(yǔ)法，NULL處理等方面的微妙差異。

這就是這種方法的成功奧秘。當(dāng)“潛在云客戶對(duì)SQL有濃厚興趣”時(shí)，Spanner已經(jīng)成為Google主要系統(tǒng)的根基（包括AdWords和Google Play） 。

考慮到Google最先啟動(dòng)了NoSQL的運(yùn)動(dòng)，這是非常顯著的，它今天正在回歸SQL。（引起一些人反思：“ Google 10年前挺進(jìn)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)就是個(gè)大忽悠嗎”？）

這對(duì)數(shù)據(jù)的未來(lái)意味著什么：SQL將變成窄腰

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，有一個(gè)叫做“窄腰”的概念。

這個(gè)概念的出現(xiàn)解決了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：在任何給定的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上，想象一個(gè)堆棧，底層硬件層和頂層軟件層。中間可能會(huì)存在各種網(wǎng)絡(luò)硬件;類(lèi)似地，也存在各種軟件和應(yīng)用程序。需要一種方法來(lái)確保無(wú)論硬件如何，軟件仍然可以連接到網(wǎng)絡(luò); 無(wú)論軟件如何，網(wǎng)絡(luò)硬件都知道如何處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。

在網(wǎng)絡(luò)中，窄腰的角色由互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議(IP)扮演，它是???局域網(wǎng)設(shè)計(jì)的底層聯(lián)網(wǎng)協(xié)議和更高級(jí)別的應(yīng)用程序和傳輸協(xié)議的公共接口。(這是一個(gè)很好的解釋。)而且（在一個(gè)廣泛的過(guò)度簡(jiǎn)化）中，這個(gè)公共接口成為了計(jì)算機(jī)的通用語(yǔ)言，使網(wǎng)絡(luò)互連，設(shè)備進(jìn)行通信，而這個(gè)“網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)”可以發(fā)展成為今天豐富多樣的互聯(lián)網(wǎng)。

我們認(rèn)為，這等同于SQL已成為數(shù)據(jù)分析的“窄腰。

我們生活在一個(gè)數(shù)據(jù)正在成為“世界上最寶貴資源”的時(shí)代（”
“經(jīng)濟(jì)學(xué)人”，2017年5月）。我們看到了Cambrian 的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)（OLAP，時(shí)間序列，文檔，圖表等），數(shù)據(jù)處理工具（Hadoop，Spark，F(xiàn)link），數(shù)據(jù)總線（Kafka，RabbitMQ）等的紅海。還有更多的應(yīng)用程序需要依賴這種數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，無(wú)論是第三方數(shù)據(jù)可視化工具（Tableau，Grafana，PowerBI，Superset），Web框架（Rails，Django）還是定制的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序。

像網(wǎng)絡(luò)一樣，我們有一個(gè)復(fù)雜的堆棧，底層的基礎(chǔ)設(shè)施和頂部的應(yīng)用程序。通常，我們最終編寫(xiě)了大量的膠水代碼，使此堆棧工作。但是膠水代碼可能很脆弱：需要維護(hù)和貼合。

我們需要的是一個(gè)公共接口，允許這個(gè)堆棧的各個(gè)部分相互通信。這個(gè)行業(yè)已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化了。它能讓不同層級(jí)之間的通信阻礙降到最小。

這就是SQL的力量。和IP一樣，SQL也是一個(gè)公共接口。

但事實(shí)上，SQL 比 IP 復(fù)雜的多。因?yàn)閿?shù)據(jù)還需要被人類(lèi)分析。而且SQL創(chuàng)建者最初給它設(shè)定的目標(biāo)就是可讀性要高。

SQL完美嗎？不，但這是社區(qū)中的大多數(shù)人都已經(jīng)了解了這語(yǔ)言。雖然已經(jīng)有工程師在開(kāi)發(fā)更和諧的語(yǔ)言界面，但這些系統(tǒng)最終會(huì)連接到哪里?還是SQL。

所以在堆棧的頂部還有一層。那一層就是我們。

SQL回歸

SQL已經(jīng)回來(lái)了。不僅僅是因?yàn)槭褂肗oSQL工具編寫(xiě)膠水代碼是惱人的。不僅僅是因?yàn)榕嘤?xùn)大家學(xué)習(xí)無(wú)數(shù)新的語(yǔ)言成本是巨大的，不只是因?yàn)榻y(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的重要性。

而且也因?yàn)槭澜绯錆M了數(shù)據(jù)。它圍繞著我們，束縛著我們。首先，我們依靠我們的人類(lèi)感官和感覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)來(lái)處理它?，F(xiàn)在我們的軟件和硬件系統(tǒng)也越來(lái)越智能，可以幫助我們。隨著我們收集的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，可以更好的讓我們了解這個(gè)世界，系統(tǒng)的復(fù)雜性，存儲(chǔ)，處理，分析和可視化的需求只會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)。

我們生活在一個(gè)脆弱的世界和一百萬(wàn)個(gè)不同界面的世界?；蛟S我們可以繼續(xù)擁抱SQL。一切都遵循能量守恒定律。

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