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【每周一期-數(shù)據(jù)蔣堂】SQL像英語是個善意的錯誤
2017-09-16
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【每周一期-數(shù)據(jù)蔣堂】SQL像英語是個善意的錯誤

我們知道,SQL長得很像英語,簡單的SQL語句直接可以作為英語讀。除了SQL外,其它主要程序設(shè)計語言都沒有這樣,語法中就算有英語單詞也僅僅是作為某些概念或操作的助記符而已,寫出來的是形式化的程序語句(statement)而不是英語句子(sentence)。而SQL不同,它會把整個句子寫成符合英語習慣的形式,還會補充很多不必要的介詞,比如FROM作為語句的運算主體卻被寫到后面,GROUP后面要寫一個多余的BY。

為什么會這樣?很容易想到的理由是希望非程序設(shè)計人員也能使用。用戶只要會讀寫英語,就可以寫出SQL來查詢數(shù)據(jù)。這顯然是個善意的初衷,但結(jié)果卻不盡如人意。絕大多數(shù)業(yè)務人員只會用SQL寫非常簡單的查詢,而對于這類查詢,應用程序常常都有更為便捷直觀的可視化界面來協(xié)助,并不需要直接手寫語句,這個設(shè)計初衷就失去意義。反過來, 經(jīng)常使用SQL做運算的仍然是程序員,SQL還是一種編程語言,像不像英語對于程序員理解并沒有多大差別,反而會帶來不小的困難。

事實上,SQL是一種語法非常嚴格的語言,語句中任何一點不合規(guī)的地方就會被解釋器拒絕,使用者必須認真學習并遵守其語法規(guī)則,這和其它程序設(shè)計語言并沒什么兩樣。而自然語言真正的優(yōu)勢在于具有模糊性,可以一定程度接受不嚴格的語法,但SQL并沒有支持這一點,在發(fā)明SQL那個年代也實現(xiàn)不了這個特性。

像英語的好處沒有體現(xiàn),壞處卻很嚴重,將語法設(shè)計得像自然語言,看起來容易掌握,其實恰恰相反。

貼近自然語言帶來的主要壞處是非過程性。程序邏輯一般是分步執(zhí)行的,用變量記錄中間結(jié)果,供后面的步驟使用。但自然語言不是這樣,兩句話之間的引用關(guān)系靠少量幾個代詞維系,不夠用且不精確,所以更習慣的做法是把盡量多的任務寫在一句話中,復雜情況下就會大量使用從句。在SQL中的表現(xiàn)就是一句話中配有多個動作,SELECT、WHERE、GROUP都拼進去,像WHERE和HAVING其實是一個意思,卻要采用兩個詞以示區(qū)別,而查詢需求復雜時就會出現(xiàn)多層嵌套的子查詢。這種現(xiàn)象在其它程序設(shè)計語中是不常見的。

分步是降低理解和執(zhí)行難度的有效法門,本來挺簡單分幾步能做到的事情,如果不分步就會很繞。比如要找出銷售額超過平均值兩倍的客戶,自然思維方式就是先算出銷售額的平均值,再找出銷售額超這個值兩倍的客戶,兩個語句完成。而SQL的寫法就需要用子查詢寫成更長的一句。這個例子還算好懂,只有兩層,一般自然語言的從句用來描述兩層關(guān)系的理解難度還可以接受,但實際復雜的查詢涉及到三五層的比比皆是,嚴重增加理解難度。

不提倡分步,就會導致單句SQL很長。程序員面臨的復雜SQL語句,很少以行計,經(jīng)常是以K計。而同樣的100行代碼,分成100個語句還是只有1個語句,其復雜度完全不是一個層面的。這種代碼理解起來非常困難,好不容易寫出來,過兩個月后自己都讀不懂,而且太長不分步的單句非常難以調(diào)試,開發(fā)周期也更長。

關(guān)于過程性,SQL的擁躉者一直有一個說法:寫SQL時用戶只要關(guān)心要什么,而不必關(guān)心怎么做,計算機會自動找解決方案,這樣語法本身不需要支持過程性。

這其實是個胡扯!

任何程序語言在某種層次上都具有這個能力,寫匯編語言需要關(guān)心寄存器和內(nèi)存的動作,但不必關(guān)心更下層的與非門的動作。SQL中不必關(guān)心數(shù)據(jù)在物理存儲層面(文件系統(tǒng)、內(nèi)存和硬盤)的動作,但仍然要關(guān)心邏輯層面(表和字段)的運算。SQL語句事實上也在描述運算邏輯,特別是多層嵌套關(guān)聯(lián)的復雜SQL,在描述問題目標的同時,實際上也指明了執(zhí)行過程,或者倒過來說,在SQL中也只能用指明執(zhí)行過程的方法來描述問題目標,只不過相對比較高層次一些而已。

不過,SQL只是不提倡分步計算,而并非完全不支持過程性。使用存儲過程就相當于分步執(zhí)行SQL,使用外部程序調(diào)用SQL也可以實現(xiàn)過程性,如果不考慮臨時表(用于存儲中間結(jié)果)和數(shù)據(jù)庫IO(外部語言調(diào)用SQL時要獲得運算結(jié)果)的低性能,這些方法在功能上并沒什么缺失。但要考慮到數(shù)據(jù)量導致的性能問題時,還是經(jīng)常需要編寫長SQL才能解決問題。在數(shù)據(jù)量較小、性能問題不突出時,可以用這些方法來補充SQL的過程性。

蔣步星,清華大學計算機碩士,著有《非線性報表模型原理》等

1989年中國國際奧林匹克數(shù)學競賽團體冠軍成員,個人金牌。

2000年創(chuàng)立潤乾公司,首次在潤乾報表中提出非線性報表模型,完美解決了中國式復雜報表制表難題,目前該模型已經(jīng)成為報表行業(yè)的標準。

2008年開始研發(fā)不依賴關(guān)系型數(shù)據(jù)的計算引擎,歷經(jīng)多個版本后,于2014年集算器正式發(fā)布。有效地提高了復雜結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)計算的開發(fā)速度和運算效率。

2016年榮獲中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院評選的“2016年中國軟件和信息服務業(yè) ? 十大領(lǐng)軍人物”。

2017年將帶領(lǐng)潤乾軟件朝著擁有自主產(chǎn)權(quán)的非關(guān)系型強計算數(shù)據(jù)倉庫、云數(shù)據(jù)庫等產(chǎn)品邁進。

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