O que é a linguagem de consulta?

A linguagem de consulta, que inclui a linguagem de consulta de banco de dados (DQL), é uma linguagem de computador especializada, usada para fazer consultas e recuperar informações de bancos de dados. Ela serve como uma interface entre usuários e bancos de dados, permitindo aos usuários gerenciar dados de um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS).

Uma das linguagens de consulta modernas mais utilizadas é o SQL (Structured Query Language), uma linguagem de programação específica de domínio que é usada para interagir com bancos de dados relacionais e executar operações em dados estruturados. Linguagens de consulta estruturadas usam comandos como “FIND”, “INSERT”, “DELETE”, “ORDER BY”, “SUM” e “SELECT”, que podem compor instruções sintáticas para operações como definir e alterar o esquema do banco de dados, buscar, preencher e atualizar o conteúdo de um banco de dados e definir tudo, desde gatilhos e restrições de integridade até procedimentos armazenados e regras de autorização.

Em um mundo cada vez mais orientado por dados, linguagens de consulta como SQL e outras variantes poderosas são uma ferramenta fundamental para profissionais de dados e de informática em todos os níveis.

No sentido mais amplo, uma consulta se refere a uma solicitação de dados ou informações de um banco de dados ou de um sistema de repositório de dados. Essa solicitação normalmente é feita na forma de uma pergunta ou comando específico, escrito em uma linguagem de consulta que o banco de dados entenda.

Uma consulta pode ser tão simples quanto buscar um subconjunto específico de dados de uma determinada tabela ou tão complexa quanto realizar cálculos e transformações de dados intricados. As consultas podem ser usadas para encontrar, resumir, filtrar, combinar, ajustar, excluir, inserir e atualizar dados. Elas também podem responder a perguntas relacionadas a dados, analisar dados de várias tabelas ao mesmo tempo e automatizar tarefas de gerenciamento de dados.

Alguns tipos básicos de consultas incluem consultas de seleção, consultas de parâmetro, consultas de criação de tabela, consultas de acréscimo e consultas de tabela cruzada , mas com os comandos estruturados possibilitados pelas linguagens de consulta, as consultas também podem se tornar exponencialmente elaboradas.

SQL é de longe a linguagem de consulta mais popular e comumente usada para bancos de dados relacionais. É conhecida como uma linguagem declarativa, o que significa que descreve o que precisa ser realizado em vez de como fazê-lo, mas também inclui tradicionalmente elementos processuais.

Embora existam muitas variantes de DQL e SQL, e os termos possam se sobrepor, as sublinguagens SQL são comumente divididas em cinco categorias principais:

• Linguagem de consulta de dados (DQL)
• Linguagem de definição de dados (DDL)
• Linguagem de controle de dados (DCL)
• Linguagem de manipulação de dados (DML)
• Linguagem de controle de transação (TCL)

Além disso, existem linguagens para bancos de dados não relacionais chamados NoSQL ou bancos de dados “Not Only SQL”. Ao contrário dos bancos de dados relacionais que usam tabelas e dados estruturados, os bancos de dados NoSQL usam métodos como valores de chave, gráficos, colunas largas e documentos para armazenar e recuperar dados. Embora o SQL seja adequado para bancos de dados relacionais que armazenam dados estruturados e usam esquemas predefinidos, o NoSQL se destaca com esquemas dinâmicos para dados não estruturados e big data.

Estes são apenas alguns exemplos de linguagens de consulta de banco de dados, muitas vezes desenvolvidas para domínios e casos de uso específicos:

• DMX para modelos de mineração de dados
• MongoDB usa um formato de consulta baseado em método para dados no MongoDB
• GraphQL para APIs
• Tutorial D para sistemas de gerenciamento de banco de dados verdadeiramente relacionais (TRDMS)
• XQuery para fontes de dados XML
• Cypher do Neo4j para gráficos
• CodeQL para verificações de segurança automatizadas e análise de variantes
• MDX para bancos de dados OLAP
• Elasticsearch Query DSL para acessar dados no Elasticsearch

Enquanto os dados proliferam em quase todos os cantos dos negócios e da vida cotidiana, as linguagens de consulta estão sendo implantadas em uma escala sem precedentes. A profundidade e a amplitude das aplicações em domínios e empresas são limitadas apenas pela escala de adoção e capacidade dos bancos de dados em todo o mundo.

Da administração de banco de dados a casos de uso mais restritos, como inteligência de negócios e desenvolvimento de software, as linguagens de consulta são fundamentais para permitir decisões baseadas em dados. Por meio da mineração e da análise de dados, as linguagens de consulta são usadas para identificar padrões e tendências que podem ajudar todos, desde a equipe de atendimento ao cliente até os CEOs, a obter insights valiosos.

Para grandes empresas dependentes de dados, até os menores comerciantes de e-commerce, a capacidade de aproveitar as informações do usuário e agir de acordo com elas é agora um pilar central de muitos modelos de negócios.

Para citar apenas algumas aplicações práticas em todos os setores:

• Na área da saúde, os DQLs podem ser usados para analisar grandes conjuntos de dados sobre o comportamento do paciente e condições médicas.
• Instituições financeiras, de bancos a processadores de pagamentos, usam linguagens de consulta de dados para fazer tudo, desde detectar fraudes até oferecer experiências personalizadas aos clientes.
• Plataformas de redes sociais usam DQLs para armazenar, classificar e atualizar informações sobre perfis de usuários, visualizações, histórico de compras, novos posts, curtidas e compartilhamentos e muito mais.
• Os profissionais de marketing usam DQLs e SQLs para identificar públicos-alvo, acompanhar a atribuição de vendas e o desempenho das campanhas em todos os canais e analisar padrões de comportamento do consumidor.
• Administradores de banco de dados usam DQLs para atualizar, manter e proteger seus ambientes, mantendo seguras informações confidenciais sobre usuários, funcionários, estudantes ou pacientes.
• Analistas e cientistas de dados em empresas e no mundo acadêmico usam DQL para simplificar o processo de classificação em grandes conjuntos de dados para descobrir tendências e insights.

As linguagens de consulta e as linguagens de programação compartilham algumas semelhanças, mas servem a propósitos diferentes e operam em contextos distintos.

Objetivo
O objetivo principal de uma linguagem de consulta é interagir ou “conversar” com bancos de dados e recuperar dados específicos. No entanto, uma linguagem de programação é usada para desenvolver aplicações de software, definir algoritmos e manipular estruturas de dados.

Sintaxe
Linguagens de consulta como SQL têm um conjunto predefinido de palavras-chave e sintaxe estrita adaptada para consulta de bancos de dados, com foco na extração e manipulação de dados. As linguagens de programação têm uma sintaxe mais geral, permitindo uma gama mais ampla de recursos e capacidades.

Casos de uso
As linguagens de consulta são predominantemente usadas para realizar operações em bancos de dados. As linguagens de programação destinam-se a uma ampla variedade de aplicações, incluindo desenvolvimento de software, aplicações web e software de sistema.

Embora o próprio SQL se qualifique tecnicamente como uma linguagem de programação, é uma linguagem específica de domínio, construída expressamente para trabalhar com bancos de dados. Ao contrário dos SQLs, você pode usar linguagens de finalidade geral (GPLs) para construir aplicações e programas inteiros, com qualquer tipo de lógica necessária.

Entre os GPLs populares incluem-se Python, C++, Ruby, Java e JavaScript, que você pode usar para escrever aplicações para computador, celular ou web.

Embora o SQL seja a linguagem de consulta mais comum, é importante escolher uma linguagem que se alinhe aos seus objetivos de dados. Por exemplo, diferentes tipos de dados são adequados para diferentes linguagens — como Cypher ou Gremlin para bancos de dados gráficos ou SPARQL para dados RDF.

A melhor maneira de aprimorar suas habilidades em linguagens de consulta é revisar e otimizar regularmente as consultas existentes para melhorar sua eficiência e desempenho. Utilize a indexação, evite junções desnecessárias e simplifique seu código para garantir que suas consultas sejam executadas de maneira suave e rápida, mesmo com grandes conjuntos de dados.

Em vez de se limitar a simples instruções “SELECT”, desafie-se trabalhando com consultas mais complexas envolvendo junções, junções à esquerda, subconsultas e funções agregadas. Se você não trabalha regularmente com linguagens de consulta de dados, pratique abordando cenários do mundo real que exigem a recuperação de dados específicos de várias tabelas simultaneamente.

Aqui estão mais algumas dicas para ajudar a otimizar sua linguagem de consulta:

• A escolha do tipo de junção correto pode influenciar significativamente o desempenho da consulta, permitindo combinar dados de várias tabelas com eficiência.
• Os índices são uma ótima ferramenta para otimizar consultas SQL, permitindo que o mecanismo de banco de dados localize e recupere dados rapidamente com base em colunas específicas.
• A estrutura das tabelas do seu banco de dados é crucial. Reduza a quantidade de dados que precisam ser processados para acelerar as consultas.
• As subconsultas permitem aninhar uma consulta dentro de outra para recuperar dados mais específicos.
• Use as palavras-chave LIMIT e OFFSET para recuperar um número específico de linhas de uma consulta, começando em um deslocamento específico.
• Domine a arte de implementar procedimentos armazenados e funções em SQL. Automatize tarefas repetitivas e operações complexas armazenando consultas usadas com frequência como procedimentos reutilizáveis. O cache de consultas permite que o mecanismo de banco de dados armazene na memória os resultados de consultas utilizadas com frequência.
• Procure aprender conceitos SQL avançados ou desconhecidos como funções de janela, consultas recursivas e expressões de tabela comuns (CTEs). A compreensão desses recursos avançados pode melhorar sua capacidade de manipular e analisar conjuntos de dados complexos e aumentar sua proficiência geral.

Existem inúmeras linguagens de consulta disponíveis, cada uma com pontos fortes exclusivos que podem otimizar e agilizar seus objetivos com eficiência e facilidade.

Elasticsearch Query Language (ES|QL) é uma nova linguagem com barras verticais que transforma, enriquece e simplifica as investigações de dados. Alimentada por um novo mecanismo de consulta, a ES|QL oferece recursos avançados de busca com processamento simultâneo, melhorando a velocidade e a eficiência, independentemente da fonte e da estrutura dos dados. A ES|QL pode ser usada para buscar e agregar dados rapidamente a fim de encontrar o que você procura com facilidade.

ES|QL é mais do que uma linguagem. Ela significa uma grande mudança na abordagem das investigações de dados em segurança e observabilidade. Em vez de transpilar expressões de consulta para Query DSL para execução, as funções de busca, agregação e transformação da ES|QL são executadas diretamente no próprio Elasticsearch. O fornecimento de uma linguagem iterativa permite que os analistas façam perguntas facilmente para simplificar as investigações.