SQL hat in den letzten zwei Jahrzehnten immer mehr an Beliebtheit und Bedeutung gewonnen. Da diese Programmiersprache es den Benutzern ermöglicht, verschiedene Operationen mit Datenbanken durchzuführen, ist die Zukunft von SQL ein wichtiges Thema. Mit der weiteren Entwicklung der KI und Themen wie Big Data wird die Relevanz von SQL fraglich. Mehr über die Zukunft von SQL, seine Hauptmerkmale und Bedrohungen können Sie in diesem Artikel nachlesen. Sie können auch mehr über den Unterschied zwischen SQL und SQL Server lesen und darüber, was Sie mit einem der beiden Programme tun können.
Warum SQL verwenden ?
SQL ist eine Programmiersprache, die entwickelt wurde, um die Kommunikation zwischen Organisationen und ihren relationalen Datenbanken zu erleichtern. Mithilfe von SQL können Sie Informationen sehr schnell und einfach abrufen, sortieren, darauf zugreifen und aktualisieren. Im Folgenden erfahren Sie, was Sie mit SQL tun können::
- Datenbanken erstellen und verwalten: Mit SQL können Sie neue Datenbanken verwalten und generieren.
- Daten von verschiedenen Orten zusammenführen: Daten werden in der Regel an verschiedenen Orten gespeichert, z. B. in mehreren Tabellen. Mit SQL können Sie eine spezielle Funktion verwenden, die diese Tabellen miteinander verbindet, so dass sie Antworten auf komplexere Fragen geben können
- Datenberichte erstellen: Sie können verschiedene Ausgaben in einem konsistenten Bericht strukturieren, auf den andere Zugriff haben. Dies vereinfacht die Kommunikation und Interpretation der gesamten Analyse, was zusätzlich zu einer fundierteren Entscheidungsfindung beiträgt.
- Daten erkunden: SQL ermöglicht Ihnen den Zugriff auf bestimmte Daten in verschiedenen Datenbanken.
Unterschied zwischen SQL und SQL Server
Obwohl SQL und SQL Server ähnlich klingen, gibt es mehrere Unterschiede zwischen ihnen. Der Hauptunterschied besteht darin, dass SQL eine Abfragesprache ist, die bestimmte Reihenfolgen erzeugen soll, damit relationale Datenbanken spezifiziert werden können, während SQL Server ein Datenbankverwaltungssystem ist, das diese SQL-Abfragen durchführt.
Ein weiterer Unterschied ist die Tatsache, dass SQL Server über Aktualisierungen verfügt, während SQL keine hat. SQL wird nicht mit Updates geliefert, da alle SQL-codierten Abfragen innerhalb der Datenbank immer gleich bleiben. Im Gegensatz dazu verfügt SQL Server über Updates, da Benutzer diese Lizenzen tatsächlich besitzen. Daher überarbeitet Microsoft sie regelmäßig, was zu Updates führt.
Ein dritter Unterschied zwischen SQL und SQL Server hängt mit der Plattform zusammen. Wie bereits erwähnt, bleiben SQL-Abfragen eine Konstante, daher kann die Sprache auf jedem Gerät und jedem Betriebssystem verwendet werden. Da SQL Server jedoch kein Open Source ist, ist die Lizenz nicht auf allen Systemen nutzbar und daher plattformabhängig.
Hauptzweck von SQL Server 2022
Einer der Hauptzwecke und größten Vorteile von SQL Server 2022 ist die Möglichkeit, Hybridlösungen zu nutzen. Mit SQL Server 2022 können Sie beispielsweise eine Verbindung mit Azure Synapse Analytics über die Funktion Azure Synapse Link herstellen. Auf diese Weise müssen Sie keine Daten replizieren oder verschieben, um einen klaren Einblick in Ihre SQL Server 2022-Datenbanken zu erhalten. Darüber hinaus können Sie mit Azure Synapse Link SQL Server 2022 mit Azure Synapse Analytics verbinden und eine klarere Analyse Ihrer Datenbank erhalten.
Lesen Sie mehr über die Funktionen von SQL Server 2022.
Künstliche Intelligenz
Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Fragen wie: "Wird KI SQL ersetzen?" berechtigt Natürlich ist im Moment noch nicht klar, wie weit KI kommen wird, aber in Bezug auf SQL gibt es derzeit keine größeren Bedenken. Das Programmieren mit SQL erfordert immer noch eine menschliche Note. Die menschliche Anpassung an und Interpretation bestimmter Anforderungen ist etwas, was der KI noch fehlt. Aus diesem Grund ist KI (noch) keine Bedrohung.
Derzeit kann und ist künstliche Intelligenz für SQL-Programmierer von Vorteil. Abfragen können durch KI generiert werden, wiederkehrende und routinemäßige Aufgaben können durch KI erledigt werden und die Datenbankleistung kann hinsichtlich der Effizienz optimiert werden. Daher ist KI derzeit eher ein unterstützendes Werkzeug für SQL-Programmierer und keine Bedrohung.
Große Daten
SQL ist eine hervorragende Möglichkeit, mit Big Data zu arbeiten. Wenn Ihr Unternehmen großen Wert auf Sicherheit, Datenvalidität, Zuverlässigkeit und Konsistenz legt, ist SQL das richtige Werkzeug für Sie. SQL ist am besten kompatibel mit relationalen Datenbanken. Hier sind einige Tipps für die Verwendung von SQL für Big Data:
- Durch die Kennzeichnung von Ansichten und Schlüsseln sowie das Entfernen veralteter Tabellen und Spalten können Sie konsistente Daten sicherstellen.
- Do's und Don'ts gibt es aus einem bestimmten Grund. Sie sollten nicht ignoriert werden, da ihre Anwendung eine flüssigere Analyse ermöglicht. Einige Beispiele sind die richtige Verwendung von Groß- und Kleinschreibung, die Einhaltung der SQL-Ausführung und die Verwendung beschreibender Namen.
- Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenbank unnötige Daten löscht. Auf diese Weise wird Ihre Datenbank so weit wie möglich normalisiert, was bedeutet, dass sie sich einem ACID-konformen Zustand nähert.
SQL: Zukunftsvorhersagen
Die Datenwissenschaft hat in den letzten zwei Jahrzehnten einen enormen Aufschwung erlebt und es wird erwartet, dass sich daran auch in naher Zukunft nichts ändern wird. Wissenschaftler sind entschlossen, diesen Fortschritt fortzusetzen, und eines der wichtigsten Werkzeuge, um dies zu erreichen, ist SQL. Da die Datenmenge, -vielfalt und -geschwindigkeit ständig zunimmt, spielt SQL eine entscheidende Rolle, denn es ermöglicht den Benutzern die Analyse und vor allem die Abfrage all dieser Daten. Darüber hinaus ist die Kompatibilität von SQL mit verteilten Computer-Frameworks wie Apache Flink und Apache Kafka eine vorteilhafte Funktion, die zur effizienten Verarbeitung und Analyse von Daten beiträgt.
Ein weiteres vorteilhaftes Ergebnis der fortgesetzten Verwendung von SQL ist die Stream-Verarbeitung. Es ermöglicht Benutzern, Daten sehr schnell zu transformieren, zu analysieren, zu filtern oder zu verbessern. Da die Datenmengen wie nie zuvor wachsen, ist die Fähigkeit, mit SQL zu arbeiten, in bestimmten Fachgebieten sehr wichtig und daher eine sehr praktische Fähigkeit.
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