什么是查询语言？

查询语言包括数据库查询语言 (DQL)，是用于生成查询并从数据集中检索信息的专门计算机语言。它作为用户和数据库之间的一个接口，支持用户管理来自数据库管理系统 (DBMS) 的数据。

使用最为广泛的现代查询语言之一是结构化查询语言 (SQL)，这是一种针对特定领域的编程语言，用于与关系型数据库进行交互，并对数据库中的结构化数据执行操作。结构化查询语言会使用诸如 "FIND"、"INSERT"、"DELETE"、"ORDER BY"、"SUM" 和 "SELECT" 等命令，这些命令可以组合成符合句法的语句以执行各种操作，包括定义和更改数据库模式，搜索、填充和更新数据库中的内容，以及定义方方面面的内容（从触发条件和完整性限制，到所存储程序和授权规则，极为全面）。

在这个越来越由数据驱动的世界中，诸如 SQL 和其他功能强大的变体等查询语言是每个层级的数据和计算机专业人员所需的基础工具。

最广义的查询指从数据库或数据存储系统获取数据或信息的请求。这一请求通常会以具体问题或命令的形式提出来，以数据库能理解的查询语言编写而成。

查询可以简单到从特定表格中抓取具体的数据子集，也可以复杂到执行复杂的计算和数据转换。查询可以用来查找、汇总、筛选、合并、调整、删除、插入和更新数据。查询还可以回答与数据相关的问题，同时分析来自多个表格的数据，以及自动完成数据管理任务。

一些基本的查询类型包括选择查询、参数查询、制表查询、附加查询和交叉表查询，但是通过使用由查询语言提供支持的结构化命令，查询也可以变得无比精细。

SQL 目前是最热门、使用最广泛的关系型数据库查询语言。它被称为声明式语言，意思是它会描述需要完成什么事情，而不是描述如何完成这件事情，但是它也包括传统的过程式元素。

尽管有很多 DQL 和 SQL 变体，而且这些变体的含义可能有所重叠，但 SQL 子语言通常可以分为五大类：

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

此外，还有适用于非关系型数据库（称为 NoSQL 或“非仅 SQL”数据库）的语言。与使用表格和结构化数据的关系型数据库不同，NoSQL 数据库使用诸如键值、图表、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并使用预定义模式的关系型数据库，而 NoSQL 在使用动态模式处理非结构化数据和大数据方面表现出色。

下面仅列举几个数据库查询语言的例子，它们通常是针对特定领域和用例而开发的，这些例子包括：

• DMX，适用于数据挖掘模型
• MongoDB 针对 MongoDB 中的数据使用基于方法的查询格式
• GraphQL，适用于 API
• Tutorial D，适用于真正的关系型数据库管理系统 (TRDMS)
• XQuery，适用于 XML 数据源
• Neo4j's Cypher，适用于图表
• CodeQL，适用于自动式安全检查和变体分析
• MDX，适用于 OLAP 数据库
• Elasticsearch Query DSL，可用来访问 Elasticsearch 中的数据

随着数据在业务和日常生活的几乎各个角落迅速增长，人们正在以前所未有的规模部署查询语言。跨领域和跨企业的应用的深度和广度正在迅速加大，能够限制这一趋势的只有全球范围内数据库采用的规模和全球容量。

从数据库管理到更狭义的用例（例如业务智能和软件开发），查询语言在支持数据驱动型决策方面发挥着至关重要的作用。通过数据挖掘和分析，查询语言可用来识别模式和趋势，从而帮助从客户服务部员工到 CEO 在内的每个人获得宝贵洞察。

从依赖数据的大型公司，一直到最小型的电商商户，利用用户信息并基于此采取行动的能力现在是很多业务模型的一个核心支柱。

仅列举多个行业内的几项实际应用：

• 在医疗保健行业，DQL 可用于分析有关患者行为和医疗状况的大型信息数据集。
• 金融机构（从银行到支付处理商）使用数据查询语言来完成各种各样的事情，从检测欺诈，到提供个性化客户体验，不一而足。
• 社交媒体平台使用 DQL 来存储、整理和更新有关用户资料、查看量、购买历史、新帖子、点赞和分享等的信息。
• 市场营销人员使用 DQL 和 SQL 来识别目标受众，跨渠道跟踪销售归因数据和市场活动的表现，并分析消费者行为模式。
• 数据库管理员使用 DQL 来更新和维护其环境并保护此环境的安全，确保用户、员工、学生或患者的机密信息的安全。
• 商务和研究领域的数据分析师和数据科学家使用 DQL 来简化海量数据集的整理过程，从而发现趋势并收获洞察。

查询语言和编程语言有一些共同点，但是它们的目的不同，运行环境也不同。

用途
查询语言的首要目的是与数据库进行交互或“谈话”并检索相关数据。编程语言却用于开发软件应用程序、定义算法和操控数据结构。

语法
诸如 SQL 等查询语言有预定义的关键字集合，还有专门为查询数据库而量身定制的句法，专注于数据提取和操控。编程语言则有更通用的句法，允许使用更广范围的功能和能力。

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

尽管从技术上而言 SQL 本身符合编程语言的条件，但它是针对特定领域的语言，很明确是专门为与数据库搭配使用而构建的。与 SQL 不同，您可以使用通用语言 (GPL) 来构建完整的应用程序和程序，并使用您需要的任何类型的逻辑。

热门的 GPL 包括 Python、C++、Ruby、Java 和 JavaScript，您可用它们来编写桌面、移动或网页应用程序。

尽管 SQL 是最常见的查询语言，但选择与您的数据目标相符的语言也很重要。例如，不同类型的数据需要使用不同的语言，例如 Cypher 或 Gremlin 适用于图表数据库，SPARQL 则适用于 RDF 数据。

强化您查询语言技能的最好方法是定期审查并优化现有查询以改善其效率和性能。利用索引，避免不必要的合并，简化代码，从而确保您的查询能够快速流畅地运行，即使数据库规模很大也没有问题。

可以不用固守着 "SELECT" 语句，挑战一下自己，使用涉及合并，左合并、子查询和聚合功能的更复杂的查询。如果您不经常使用数据查询语言，则在遇到需要您同时从多个表格检索具体数据的实际场景时，可以尝试去解决这些问题，从而练习查询语言技能。

下面还有几条建议来帮助您优化查询语言：

• 选择正确的合并类型，这能够极大程度上影响查询性能，让您高效地合并来自多个表格的数据。
• 索引是优化 SQL 查询的一种优秀工具，可以允许数据库引擎基于特定列快速定位并检索数据。
• 数据库表格的结构至关重要。减少需要处理的数据量，以便加快查询速度。
• 子查询可以让您将一个查询嵌入另一个查询内，以便检索更具体的数据。
• 使用 LIMIT 和 OFFSET 关键字，在查询中检索从具体偏移位置开始的特定行数。
• 精通如何在 SQL 中实施所存储的程序和功能。通过将频繁使用的查询存储为可重复使用的程序，您可以对重复性任务和复杂操作进行自动化。查询缓存能够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，例如视窗功能、递归查询和公共表表达式 (CTE)。通过理解这些高级功能，您能够提高自己操控和分析复杂数据集的能力，并提升自己的整体熟练度。

我们之前讨论了很多可供使用的查询语言；每一种都有其独特优势，能够精简过程并帮助您高效轻松地更快实现目标。

Elasticsearch 查询语言 (ES|QL) 是一种全新的管道语言，用于转换、扩充和简化数据调查。ES|QL 由全新的查询引擎提供技术支持，提供了包含并发处理的高级搜索功能，可以提高速度和效率，不受数据源和结构的限制。ES|QL 可用于快速搜索和聚合数据，以便您轻松找到所需内容。

ES|QL 不仅仅是一种语言，这标志着安全和可观测性领域数据调查方法的一大转变。ES|QL 的搜索、聚合和转化功能不会将查询表达式转译成查询 DSL 以供执行，而是会在 Elasticsearch 中直接执行。通过提供迭代式语言，我们支持分析师轻松提问，以大幅简化调查过程。