什么是查询语言？

查询语言，包括数据库查询语言 (DQL)，是一种专门的计算机语言，用于从数据库中查询和检索信息。 它充当用户和数据库之间的接口，使用户能够管理数据库管理系统 (DBMS) 中的数据。

结构化查询语言 (SQL) 是当今使用最广泛的现代查询语言之一，它是一种特定领域编程语言，用于与关系数据库交互并对其内部的结构化数据执行操作。结构化查询语言使用“FIND”、“INSERT”、“DELETE”、“ORDER BY”、“SUM”和“SELECT”等命令，这些命令可以组成语法语句，用于执行以下操作：定义和更改数据库架构、搜索、填充和更新数据库内容，以及定义从触发器和完整性约束到存储过程和授权规则的所有内容。

在日益数据驱动的世界中，SQL 等查询语言和其他强大的变体是各级数据和计算机专业人员的基本工具。

从广义上讲，查询是指从数据库或数据存储库系统请求数据或信息。 此请求通常以特定问题或命令的形式提出，并使用数据库能够理解的查询语言编写。

查询可以像从特定表中获取特定数据子集一样简单，也可以像执行复杂的计算和数据转换一样复杂。查询可用于查找、汇总、过滤、组合、调整、删除、插入和更新数据。它们还可以回答与数据相关的问题，同时分析来自多个表的数据，以及自动执行数据管理任务。

一些基本类型的查询包括选择查询、参数查询、生成表查询、追加查询和交叉表查询，但借助查询语言启用的结构化命令，查询也可以变得极其复杂。

SQL 是迄今为止最流行和最常用的关系数据库查询语言。它被称为声明性语言，这意味着它描述了要完成的内容，而不是如何完成，但它也包含传统的过程性元素。

尽管 DQL 和 SQL 有许多变体，并且这些术语可能重叠，但 SQL 子语言通常分为五个主要类别

• 数据查询语言 (DQL)
• 数据定义语言 (DDL)
• 数据控制语言 (DCL)
• 数据操作语言 (DML)
• 事务控制语言 (TCL)

此外，还有一些用于非关系数据库的语言，称为 NoSQL 或“不仅限于 SQL”数据库。与使用表和结构化数据的关数据库不同，NoSQL 数据库使用键值、图形、宽列和文档等方法来存储和检索数据。SQL 适用于存储结构化数据和使用预定义架构的关系数据库，而 NoSQL 则擅长处理非结构化数据和大数据的动态架构。

以下是一些数据库查询语言的示例，它们通常是针对特定领域和用例开发的，包括

• DMX 用于数据挖掘模型
• MongoDB 对 MongoDB 中的数据使用基于方法的查询格式
• GraphQL 用于 API
• Tutorial D 用于真正的关系数据库管理系统 (TRDMS)
• XQuery 用于 XML 数据源
• Neo4j 的 Cypher 用于图形
• CodeQL 用于自动安全检查和变体分析
• 用于 OLAP 数据库的 MDX
• Elasticsearch 查询 DSL 用于访问 Elasticsearch 中的数据

随着数据在商业和日常生活的几乎每个角落激增，查询语言正在以前所未有的规模部署。跨领域和企业的应用深度和广度仅受全球数据库采用规模和容量的限制。

从数据库管理到更窄的用例，如商业智能和软件开发，查询语言在实现数据驱动决策方面发挥着重要作用。通过数据挖掘和分析，查询语言可用于识别模式和趋势，帮助从客户服务人员到 CEO 的每个人获得有价值的见解。

从大型数据依赖型公司到最小的电子商务商家，利用用户信息并采取行动的能力现在是许多商业模式的核心支柱。

仅举几个跨行业的实际应用

• 在医疗保健领域，DQL 可用于分析有关患者行为和医疗状况的大型数据集。
• 金融机构从银行到支付处理商，都在使用数据查询语言来完成从检测欺诈到提供个性化客户体验的各种工作。
• 社交媒体平台使用 DQL 来存储、排序和更新有关用户资料、观点、购买历史记录、新帖子、点赞和分享等信息。
• 营销人员使用 DQL 和 SQL 来识别目标受众，跟踪跨渠道的销售归因和活动效果，以及分析消费者行为模式。
• 数据库管理员使用 DQL 来更新、维护和保护其环境，确保有关用户、员工、学生或患者的机密信息安全。
• 商业和研究领域的数据分析师和数据科学家使用 DQL 来简化对海量数据集进行排序以发现趋势和见解的过程。

查询语言和编程语言有一些相似之处，但它们服务于不同的目的并在不同的上下文中运行。

目的
查询语言的主要目的是与数据库交互或“对话”并检索特定数据。然而，编程语言用于开发软件应用程序、定义算法和操作数据结构。

语法
像 SQL 这样的查询语言具有一组预定义的关键字和严格的语法，专为查询数据库而设计，侧重于数据提取和操作。编程语言具有更通用的语法，允许更广泛的功能和能力。

用例
查询语言主要用于对数据库执行操作。编程语言适用于更广泛的应用程序，包括开发软件、Web 应用程序和系统软件。

虽然 SQL 本身在技术上符合编程语言的条件，但它是一种专门为处理数据库而构建的领域特定语言。与 SQL 不同，您可以使用通用语言 (GPL) 来构建具有您需要的任何类型逻辑的完整应用程序和程序。

流行的 GPL 包括 Python、C++、Ruby、Java 和 JavaScript，您可以使用它们来编写桌面、移动或 Web 应用程序。

虽然 SQL 是最常见的查询语言，但选择一种与您的数据目标相一致的语言非常重要。例如，不同类型的数据适合不同的语言，例如用于图形数据库的 Cypher 或 Gremlin，或用于 RDF 数据的 SPARQL。

提高 QL 技能的最佳方法是定期审查和优化现有查询，以提高其效率和性能。利用索引，避免不必要的连接，并简化代码以确保您的查询即使在处理大型数据集时也能平稳快速地运行。

不要坚持简单的“SELECT”语句，而是通过处理涉及连接、左连接、子查询和聚合函数的更复杂查询来挑战自己。如果您不经常使用数据查询语言，请通过处理需要您同时从多个表中检索特定数据的现实场景来进行练习。

以下是一些帮助您优化查询语言的技巧

• 选择正确的连接类型会对查询性能产生重大影响，使您能够有效地组合来自多个表的数据。
• 索引是优化 SQL 查询的绝佳工具，允许数据库引擎根据特定列快速定位和检索数据。
• 数据库表的结构至关重要。减少需要处理的数据量以加快查询速度。
• 子查询允许您将一个查询嵌套在另一个查询中以检索更特定的数据。
• 使用 LIMIT 和 OFFSET 关键字从查询中检索特定数量的行，从特定偏移量开始。
• 掌握在 SQL 中实现存储过程和函数的技巧。通过将常用查询存储为可重用过程来自动执行重复性任务和复杂操作。查询缓存允许数据库引擎将常用查询的结果存储在内存中。
• 努力学习高级或不熟悉的 SQL 概念，例如窗口函数、递归查询和公用表表达式 (CTE)。了解这些高级功能可以提高您操作和分析复杂数据集的能力，并提高您的整体熟练程度。

我们之前讨论过，有许多查询语言可用；每种语言都提供独特的优势，可以高效、轻松地简化和加快您的目标实现。

Elasticsearch 查询语言 (ES|QL) 是一种新的管道语言，可以转换、丰富和简化数据调查。ES|QL 由新的查询引擎提供支持，提供具有并发处理能力的高级搜索功能，无论数据源和结构如何，都能提高速度和效率。ES|QL 可用于快速搜索和聚合数据，轻松找到您要查找的内容。

ES|QL 不仅仅是一种语言。它标志着安全性和可观察性领域内数据调查方法的重大转变。ES|QL 搜索、聚合和转换函数不是将查询表达式转换为查询 DSL 以供执行，而是在 Elasticsearch 本身内部直接执行。提供迭代语言使分析师能够轻松提出问题，从而大大简化调查。