“超越” SQL 的数据查询语言“新秀”Top8：GraphQL、PRQL、WebAssembly上榜
2020-09-17 03:32:31
InfoWorld评选出的8款“超越”SQL的数据查询语言，为现代数据查询提供了更多优雅、简单和灵活的选择，具体介绍如下：
- GraphQL
特点：GraphQL并非针对图形数据库，而是用于查询类似JSON嵌套格式存储数据的语言。它通过快速描述结果查询，仅需用户提供字段列表，后端智能转换请求为符合模式的连接模式。
优势：天然匹配JSON数据库，且在关系数据库表格模式搜索中日益流行。
起源：由Facebook构建，最初作为API查询语言，后成为独立开源项目。
PRQL
特点：PRQL（Pipelined Relational Query Language）查询构造为一系列小命令，采用函数方法，变量等功能减少重复，简化流程。
优势：代码采用Rust编写，结构可扩展，确保语言快速发展。
操作：一行的结果以长链形式输入下一行，删除步骤只需注释掉该行，其余部分仍可工作。
WebAssembly
特点：WebAssembly（Wasm）原用于创建快速Web应用，后被用于数据流工具中的数据转换。
优势：功能强大，级别低，能进行复杂数据转换，超出SQL范围。
应用：Redpanda选择WebAssembly作为数据流工具中的转换机制。
- GQL
特点：图形查询语言（GQL）融合了Cypher、PGQL和GSQL等声明式编程语言。
优势：使用复杂属性图，允许节点共享多个连接。
操作：开发人员指定节点模型，数据库负责查找匹配项。
- Gremlin
特点：Gremlin是原始图形搜索语言之一，基于步骤构建查询，每个步骤涉及映射、过滤或表格化结果。
优势：可嵌入Python等编程语言，增强查询能力。
应用：最初为Apache TinkerPop项目构建，被主要图形数据库和处理框架采用。
N1QL
特点：N1QL旨在让SQL用户更容易处理JSON对象，基本查询结构类似SQL，但根据JSON嵌套特性进行调整。
优势：提供查询工作台和全文搜索选项，优化查询体验。
起源：由Couchbase开发，作为查询文档的解决方案。
Malloy
特点：Malloy针对SQL语法冗长和性能陷阱问题，提供更简单语法和自然默认值。
优势：可编译成SQL，自动优化连接和子查询，提高查询效率。
构建：开源核心在TypeScript中构建，包含Node.js代码，VS Code插件简化开发。
Basis
特点：Basis作为数据管道工具，能从多种源提取数据，使用SQL和Python混合过滤，最后以多种形式交付数据。
优势：提供灵活的数据处理流程，适应多种输出需求。
应用：属于更新的数据管道工具之一，打开查询过程，支持多种数据源和输出形式。
这8款新型数据查询语言的出现，并不意味着SQL的衰落。相反，SQL的编写量仍在增加，而数据存储世界的快速发展激发了更多新尝试和拓展。这些新语言提供了不同的查询方式和思考角度，为开发者提供了更多选择和机会。
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