第06章问答

毛冬妮(冬洛克福尔毛斯)

SQL作为一个应用广泛，使用者众多的语言，它有着标准化，交互性，扩展性等特点，在大数据时代依旧是占主流的。VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示，SQL已经赢得了大型企业的广泛部署，大数据是它可以支持的另一个领域。

印张悦(Polaris)

SQL显然在大数据时代还有着无法取代的重要地位。首先，SQL的很多理念，例如数据存储的可靠性和安全性，访问数据的准确性和及时性，都被大数据所继承。其次，SQL是基于结构化、关系性的数据，在大数据时代，尽管我们拥有了大规模分析数据的能力，但我们还是尽量去寻找数据与数据之间的关联性，从而挖掘数据深层次的信息。最后，SQL是现代数据分析的基础，很多大数据架构最初都是基于SQL来实现的，所以SQL是一块基石，奠定了如今数据分析、大数据处理的蓬勃发展。

王子玥(bubble)

会有用。用户会根据自己的需求选择有不同性能的数据库。比如对比sql和nosql这两种数据库。sql数据库使用表存储相关的数据；在使用表之前需要先定义标的模式…而nosql使用类JSON格式的文档来存储键值对信息，存储数据不需要特定的模式…因此sql适合于具有精确标准的定义明确的项目。比如银行系统。而nosql更多变，它最适合于具有不确定需求的数据。适用于社交网络，客户管理和网络分析系统。另一方面，传统数据库厂商也在不断调整产品，使之符合大数据时代的要求，如与云计算相结合，让传统的数据库能够利用云计算平台的优势，典型的代表是SQL Azure。

徐敏(安生)

许多人之所以认为SQL已经老化，是因为它是一项已经超过了30年的ISO/IEC标准，而且是以更为古老的关系代数学为基础。知名网站UseTheIndex,Luke的作者MarkusWinand已经很好地展示了SQL这些年的发展。现代SQL已经可以做许多超出通用编程语言开发人员意料的事。使用SQL，只需要告诉机器需要什么数据，如何获取这些数据则由查询分析器完成。数据库也是进行统计运算的最佳之处。它有许多信息可以帮助运算，而且是在内存中进行。它还有约束、索引和其它各种元数据来帮助优化查询。这种优化使用纯Java代码可能是无法实现的。另外，这种方法还有一个巨大的优势，就是业务逻辑在一个地方实现，却可以供多个应用程序使用而且，即使是对半结构化数据而言，SQL仍然是最好的查询和数据批处理语言。实际上，SQL就是针对SQL出现之前的混乱而设计的。关于这一点，感兴趣的同学可以阅读《Codd的关系型观点——NoSQL兜了个圈又回到了原点？》。现如今，许多大数据数据库提供商都押宝SQL作为查询语言。

梅佳奕(慢慢啊)

SQL这种传统数据可时代的语言在大数据时代依然有用，即使相较下NOSQL可以承载更大规模的数据。NOSQL运动中产生了全新的语言，并且不同的NOSQL软件使用不同的NOSQL语言，他们语法不通，可移植性差、可读性差、学习成本高；而SQL语言本身发展较完善，也贴近自然语言，方便非软件工程师群体进行操作。如最先启动了NOSQL运动的Google，如今它在Spanner的SQL引擎上与Google的其他几个系统共享一个称为“标准SQL”的常见SQL语言，称如此做可以降低跨系统的的门槛，这被称作SQL回归。实际上，SQL不仅是依然有用，它的回归证明了它在未来也会至关重要。

张润权(张润权)

sql在大数据时代仍然有用，首先，sql是一门成熟的语言，目前的实践已经证明sql在大数据的应用中可以简单高效的描述程序，在一些场景下效果好于软件提供的api。其次，sql的通用性使程序易移植，简单性使程序易维护。并且sql目前受到众多公司及软件支持。

牛悦安(牛悦安)

SQL在大数据时代具有以下几个问题：难以满足高并发读写的需求；难以满足对海量数据高效率储存和访问的需求；难以满足对数据库高可扩展性和高可用性的需求。但是这不意味着它的无用性，他只是不能满足一部分新的需求，大数据时代依然存在一些固有的需求，让SQL大有用武之地。而且它与新出现的技术的结合，未尝不会爆发出新的活力。

曹云昀(Moe)

sql仍然十分有用首先，SQL可实现交互性让其变得更容易被大家使用后，让分析师、操作员、管理者和其他不具备软件编程能力的员工都能进行数据库查询;并且，SQL是标准化的。这带来了一个管理和操作工具生态系统，可以在SQL系统之上设计、监控、检查、探索和构建应用程序。同时，SQL可扩展所有现代SQL系统支持云友好型横向可扩展性、复制和容错性。所以大数据处理方面仍然有用，并且和如今发展势态更好的nosql相比，有它自身的优势。

段连杰(慎重)

SQL在大数据时代应该仍然不会被摒弃，SQL作为一种标准化、交互性极强的语言本身，依然会在大数据时代的非关系型数据库中发挥作用：SQL能够加强与数据的交互，并且允许对单个数据库设计提出问题；同时它也是标准化可扩展的，是多功能和经过时间验证的。对数据呈现和存储采用正交形式，一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。虽然NoSQL的出现带来了一些影响，但SQL仍然主导着市场，并在大数据领域赢得了很多投资和广泛部署。

我认为应该是可以的。通过不过地优化（例如分表，设置合理的索引），可以是用sql处理亿万级的数据（网上已有例子）；但是众所周知，量变引起质变，如果数据的量级进一步扩大，那么SQL无法完美处理的一天迟早回到来，到时候就可能会需要一套新的体系来支撑起对这些巨量数据的处理。

雷镇豪(一毫克镭)

在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。

熊双宇(熊双宇)

SQL在大数据时代仍然是有用的：首先因为SQL具有拓展性，能跨集群复制数据存储有效地运行；其次，SQL核心是标准化的，并且还有ODBC和JDBC等提供稳定界面到SQL存储，形成一个管理和操作工具生态系统，以SQL系统为基设计和构建应用程序；此外，SQL是一种声明性查询语言，可实现交互性。SQL用户提出要求，数据库可以利用内部信息来选择最有效的算法并提取请求的结果。在大数据时代，数据量巨大，数据库能够减少数据的冗余，能够实现数据共享，也能够对数据进行集中控制，通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。最后，用户对数据库存在依赖性，加之技术仍在发展，所以SQL仍然是能在大数据时代发挥用处的。

雷雅婧(MR.)

问答：sql尽管是传统数据库时代出现的语言，但它的功能十分强大，包括适用于数据分析的自然语言、高效的语言、优化的处理、持续创新。它专门设计用于访问、通信和处理数据。它命令简洁，可以节省时间并减少执行困难查询时所需的编程量。而这些功能和特点都是大数据时代非常需要的，因此它不会过时。