Como Donald Chamberlin ajudou a inventar o SQL na IBM, por que sua sintaxe parecida com inglês fez diferença e como o SQL se tornou a forma padrão de consultar bancos de dados.
Donald D. Chamberlin não é um nome comum, mas o trabalho dele moldou discretamente a forma como a maioria das equipes de software lida com dados. Como pesquisador na IBM, Chamberlin co-criou o SQL (originalmente grafado SEQUEL), a linguagem que tornou prático para desenvolvedores do dia a dia — e até não especialistas — fazer perguntas a grandes bancos de dados.
Antes do SQL, obter respostas a partir de dados armazenados frequentemente significava escrever programas personalizados ou usar ferramentas poderosas, porém pouco práticas. Chamberlin ajudou a impulsionar uma ideia diferente: em vez de dizer ao computador como encontrar os dados passo a passo, você deveria ser capaz de descrever o que quer em uma forma que se aproxima do inglês cotidiano.
No cerne do SQL está uma abordagem surpreendentemente amigável ao humano:
SELECT)FROM)WHERE)Essa estrutura parece óbvia agora, mas foi um grande desvio. Transformou “consultar um banco de dados” de uma tarefa de especialista em algo que podia ser ensinado, compartilhado, revisado e melhorado — como qualquer outra parte do desenvolvimento de software.
Esta é uma história prática de como o SQL surgiu e por que se espalhou tão amplamente.
Você não precisará de matemática avançada, lógica formal ou teoria profunda de bancos de dados para acompanhar. Vamos focar nos problemas do mundo real que o SQL resolveu, por que seu design foi acessível e como se tornou uma habilidade padrão na indústria de software — da engenharia backend à análise, produto e operações.
Se você já filtrou uma lista, agrupou resultados ou juntou dois conjuntos de informação, já pensou na direção que o SQL tornou dominante. A contribuição duradoura de Chamberlin foi transformar esse modo de pensar em uma linguagem que as pessoas realmente conseguiam usar.
Antes do SQL, a maioria das organizações não “consultava um banco de dados”. Trabalhava-se com dados armazenados em arquivos — muitas vezes um arquivo por aplicação — gerenciados pelo programa que os criou. Folha de pagamento tinha seus próprios arquivos, inventário tinha seus arquivos, e registros de clientes podiam estar divididos entre vários sistemas.
Essa abordagem baseada em arquivos funcionou até as empresas quererem respostas que cruzassem fronteiras: “Quais clientes compraram o produto X e também têm faturas vencidas?” Obter esse tipo de visão exigia juntar dados que não tinham sido projetados para serem combinados.
Em muitos sistemas iniciais, formatos de dados eram fortemente acoplados à aplicação. Uma mudança em um lugar — como adicionar um novo campo para o telefone do cliente — podia exigir reescrever programas, converter arquivos e atualizar documentação. Mesmo quando “sistemas de banco de dados” começaram a aparecer, muitos ainda expunham métodos de acesso de baixo nível que lembravam programação em vez de fazer perguntas.
Se você queria informação, geralmente tinha duas opções:
Nenhuma das opções favorecia a exploração fácil. Uma pequena alteração na formulação — adicionar um intervalo de datas, agrupar por região, excluir devoluções — podia se transformar em uma nova tarefa de desenvolvimento. O resultado era um gargalo: pessoas com perguntas tinham que esperar por quem sabia programar.
O que faltava às organizações era uma maneira compartilhada de expressar perguntas sobre dados — algo preciso o bastante para máquinas, mas legível para humanos. Usuários de negócio pensam em termos de “clientes”, “pedidos” e “totais”. Sistemas, por sua vez, eram construídos em torno de layouts de arquivos e passos procedurais.
Essa lacuna criou a demanda por uma linguagem de consulta que pudesse traduzir intenção em ação: uma forma consistente e reutilizável de dizer o que você quer dos dados sem escrever um novo programa toda vez. Essa necessidade preparou o terreno para o avanço do SQL.
Antes que o SQL pudesse existir, o mundo dos bancos de dados precisava de uma forma mais clara de pensar sobre dados. O modelo relacional providenciou isso: uma estrutura simples e consistente onde a informação é armazenada em tabelas (relações), compostas por linhas e colunas.
A promessa central do modelo relacional era direta: pare de construir estruturas de dados pontuais e difíceis de manter para cada aplicação. Em vez disso, armazene os dados em uma forma padrão e deixe diferentes programas fazerem perguntas diferentes sem reescrever como os dados são organizados cada vez.
Essa mudança importou porque separou duas coisas que muitas vezes estavam entrelaçadas:
Quando essas preocupações são separadas, os dados ficam mais fáceis de compartilhar, mais seguros para atualizar e menos dependentes das particularidades de uma aplicação.
Edgar F. Codd, trabalhando na IBM, ajudou a formalizar essa ideia e explicar por que era melhor do que navegar registros por caminhos fixos. Você não precisa de todo o pano de fundo acadêmico para apreciar o impacto: ele deu à indústria um modelo que podia ser raciocinado, testado e melhorado.
Uma vez que os dados vivem em tabelas, a próxima pergunta natural é: como pessoas comuns pedem o que precisam? Não apontando para locais de armazenamento, mas descrevendo o resultado.
Essa abordagem de “descrever o que você quer” — selecionar essas colunas, filtrar essas linhas, conectar essas tabelas — abriu caminho para uma linguagem de consulta amigável. O SQL foi construído para aproveitar esse modelo, transformando teoria relacional em trabalho cotidiano.
O IBM System R não foi um produto comercial inicialmente — foi um projeto de pesquisa projetado para responder a uma questão prática: o modelo relacional de Edgar F. Codd funcionaria no mundo real, em escala real, com dados de negócios reais?
Na época, muitos sistemas de banco de dados eram navegados por caminhos de acesso físicos e lógica registro a registro. Bancos relacionais prometiam algo diferente: armazenar dados em tabelas, descrever relacionamentos de forma clara e deixar o sistema descobrir como recuperar os resultados. Mas essa promessa dependia de duas coisas funcionando juntas: um motor relacional com bom desempenho e uma linguagem de consulta que desenvolvedores comuns (e até alguns não desenvolvedores) pudessem usar.
Desenvolvido no IBM San Jose Research Laboratory na década de 1970, o System R visava construir um protótipo de sistema de gerenciamento de banco relacional e testar a ideia relacional sob estresse.
Igualmente importante, explorou técnicas que hoje são fundamentais — especialmente otimização de consultas. Se os usuários iam escrever pedidos de alto nível (“traga esses registros que atendem a essas condições”), o sistema precisava traduzir esses pedidos em operações eficientes automaticamente.
Donald Chamberlin, trabalhando no ambiente de pesquisa da IBM, focou na peça que faltava: uma linguagem prática para perguntar dados relacionais. Junto com colaboradores (notavelmente Raymond Boyce), ele trabalhou para moldar uma linguagem de consulta que combinasse com a forma como as pessoas naturalmente descrevem necessidades de dados.
Isso não foi design de linguagem no vácuo. O System R provia o ciclo de feedback: se um recurso de linguagem não pudesse ser implementado de forma eficiente, ele não sobrevivia. Se um recurso facilitasse tarefas comuns, ganhava força.
Codd descreveu o modelo relacional usando matemática formal (álgebra relacional e cálculo relacional). Essas ideias eram poderosas, mas muito acadêmicas para o trabalho do dia a dia. O System R precisava de uma linguagem que fosse:
Essa busca — fundamentada em um protótipo relacional em funcionamento — preparou o terreno para o SEQUEL e depois para o SQL.
Donald Chamberlin e seus colegas originalmente chamaram a nova linguagem de SEQUEL, abreviação de Structured English Query Language. O nome já indicava a ideia central: em vez de escrever código procedural para navegar os dados passo a passo, você declararia o que quer em uma forma que lembrasse o inglês cotidiano.
O SEQUEL foi depois abreviado para SQL (explicado em parte por ser mais curto, mais fácil de imprimir e falar, e também por considerações de nomes e marcas). Mas a ambição do “inglês estruturado” permaneceu.
O objetivo do design era fazer o trabalho com banco de dados parecer um pedido claro:
Essa estrutura deu às pessoas um modelo mental consistente. Você não precisava aprender as regras de navegação de um fornecedor; aprendia um padrão legível para fazer perguntas.
Imagine uma pergunta simples de negócios: “Quais clientes na Califórnia gastaram mais este ano?” O SQL permite expressar essa intenção diretamente:
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE state = 'CA' AND order_date >= '2025-01-01'
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_spent DESC;
Mesmo que você seja novo em bancos de dados, muitas vezes consegue adivinhar o que isso faz:
Essa legibilidade — combinada com regras precisas — ajudou o SQL a sair do System R da IBM e entrar no mundo de software mais amplo.
Uma razão pela qual o SQL pegou é que ele deixa você expressar uma pergunta do jeito que diria em voz alta: “Pegue essas coisas, desse lugar, com essas condições.” Você não precisa descrever como encontrar a resposta passo a passo; descreve o que quer.
SELECT = escolha as colunas que você quer ver.
FROM = de qual tabela (ou conjunto de dados) esses fatos devem vir.
WHERE = filtre as linhas para apenas aquelas que cumprem seus critérios.
JOIN = ligue tabelas relacionadas (como combinar customer_id em orders com o mesmo customer_id em customers).
GROUP BY = resuma por categorias, para falar de totais “por cliente”, “por mês” ou “por produto”.
SELECT customer_name, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id
WHERE orders.status = 'Shipped'
GROUP BY customer_name;
Leia como: “Pegue o nome de cada cliente e o número de pedidos, de orders ligados a customers, mantenha apenas pedidos enviados e resuma por cliente.”
Se o SQL parecer intimidador, dê um passo atrás e reformule seu objetivo em uma linha. Depois mapeie as palavras:
Esse hábito de partir da pergunta é o verdadeiro design “amigável” do SQL.
O SQL não introduziu apenas uma nova forma de falar com dados — reduziu quem precisava ser “a pessoa do banco de dados” para obter respostas. Antes do SQL, perguntar a um banco de dados muitas vezes significava escrever código procedural, entender detalhes de armazenamento ou abrir um chamado para uma equipe especialista. O trabalho de Chamberlin ajudou a inverter isso: você podia descrever o que queria, e o banco de dados descobria como retornar.
A maior vitória de acessibilidade do SQL é que ele é legível o suficiente para ser compartilhado entre analistas, desenvolvedores e times de produto. Mesmo um iniciante pode entender a intenção de uma consulta como:
SELECT product, SUM(revenue)
FROM sales
WHERE sale_date >= '2025-01-01'
GROUP BY product;
Você não precisa conhecer estruturas de índices ou layouts de arquivo para ver o que está sendo pedido: receita total por produto, para um intervalo de datas.
Porque o SQL é declarativo e amplamente ensinado, tornou-se um ponto de referência comum durante planejamento e depuração. Um gerente de produto pode checar a pergunta (“Estamos contando reembolsos?”). Um analista pode ajustar definições. Um engenheiro pode otimizar desempenho ou mover a lógica para uma aplicação ou pipeline.
Igualmente importante, o SQL torna a própria “pergunta” revisável. Pode ser versionada, comentada, testada e melhorada — como código.
O SQL facilita perguntar, mas não garante respostas confiáveis. Você ainda precisa de:
O SQL abriu a porta para trabalho de dados self-service, mas bons resultados ainda dependem de dados bons e significado compartilhado.
O SQL não venceu por ser a única linguagem de consulta — venceu porque era prático para uma indústria em crescimento que precisava de hábitos compartilhados. Quando times viram que o SQL permitia fazer perguntas claras sem escrever código personalizado para cada relatório, ele começou a aparecer em mais produtos, treinamentos e descrições de vagas.
À medida que fornecedores de bancos adicionaram suporte a SQL, outros softwares seguiram. Ferramentas de relatórios, plataformas de business intelligence e, mais tarde, frameworks de aplicação, todos se beneficiaram de ter uma forma comum de buscar e modelar dados.
Isso criou um ciclo positivo:
Mesmo quando bancos diferiam internamente, ter uma “superfície” SQL familiar reduzia o esforço para trocar sistemas ou integrar múltiplos sistemas.
Portabilidade não significa “rodar em qualquer lugar sem mudanças”. Significa que as ideias centrais — SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY — permanecem reconhecíveis entre produtos. Uma consulta escrita para um sistema frequentemente precisa de ajustes pequenos para outro. Isso reduziu o lock-in de fornecedor e tornou migrações menos assustadoras.
Com o tempo, o SQL foi padronizado: um conjunto de regras e definições que os fornecedores em grande parte concordam em suportar. Pense nisso como gramática para uma língua. Diferentes regiões podem ter sotaques e gírias, mas a gramática básica permite comunicação.
Para pessoas e organizações, essa padronização teve efeitos enormes:
O resultado final: o SQL virou a “língua comum” para trabalhar com dados relacionais.
O SQL não mudou só como as pessoas consultam dados — mudou como o software é construído. Uma vez que havia uma forma comum de fazer perguntas a um banco, categorias inteiras de produtos puderam presumir “SQL está disponível” e focar em recursos de nível mais alto.
Você vê SQL em aplicações de negócio (CRM, ERP, finanças), em painéis de relatório e por trás de serviços web que buscam e atualizam registros. Mesmo quando usuários nunca digitam uma consulta, muitos apps geram SQL por baixo para filtrar pedidos, calcular totais ou montar um perfil de cliente.
Essa ubiquidade criou um padrão poderoso: se seu software sabe falar SQL, ele pode trabalhar com muitos bancos com menos integração customizada.
Uma linguagem de consulta compartilhada tornou prático construir ferramentas que ficam “ao redor” de bancos de dados:
O ponto-chave é que essas ferramentas não ficam presas à interface de um único fornecedor — elas dependem de conceitos SQL que se transferem.
Uma razão pela qual o SQL ainda importa em 2025 é que age como um contrato durável entre intenção e execução. Mesmo quando você constrói apps com ferramentas de nível mais alto — ou com IA — ainda precisa de uma camada de banco de dados explícita, testável e auditável.
Por exemplo, no Koder.ai (uma plataforma vibe-coding para criar apps web, backend e mobile via chat), equipes frequentemente acabam fundamentando “o que o app deve fazer” em tabelas relacionais claras e consultas SQL. Por baixo, isso costuma significar um backend em Go com PostgreSQL, onde o SQL continua sendo a linguagem compartilhada para joins, filtros e agregações — enquanto a plataforma acelera scaffolding, iteração e deploy.
O SQL existe há décadas, o que significa que também colecionou críticas. Muitas reclamações são válidas em contextos estreitos, mas frequentemente são repetidas sem a nuance prática que times de trabalho usam.
O SQL parece simples quando você vê SELECT ... FROM ... WHERE ..., e então de repente parece enorme: joins, agrupamentos, funções de janela, expressões comuns (CTEs), transações, permissões, tuning de performance. Esse salto pode ser frustrante.
Uma forma útil de enquadrar é que o SQL é pequeno no centro e grande nas bordas. As ideias centrais — filtrar linhas, escolher colunas, combinar tabelas, agregar — são aprendíveis rapidamente. A complexidade tende a aparecer quando você precisa ser preciso sobre dados do mundo real (valores faltantes, duplicatas, fusos horários, identificadores confusos) ou quando busca velocidade em escala.
Algumas “estranhezas” são, na verdade, o SQL sendo honesto sobre dados. Por exemplo, NULL representa “desconhecido”, não “zero” nem uma string vazia, então comparações se comportam diferente do que muitos esperam. Outra surpresa comum é que a mesma consulta pode retornar linhas em ordem diferente a menos que você ordene explicitamente — porque uma tabela não é uma planilha.
Isso não é motivo para evitar o SQL; é lembrete de que bancos priorizam correção e clareza em vez de pressuposições implícitas.
Essa crítica mistura duas coisas:
Fornecedores adicionam recursos para competir e atender seus usuários — funções extras, tratamento de datas diferente, extensões proprietárias, indexação especializada, linguagens procedurais. Por isso uma consulta que funciona em um sistema pode precisar de pequenos ajustes em outro.
Comece dominando o portável: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY e operações básicas INSERT/UPDATE/DELETE. Quando isso ficar natural, escolha o banco que você mais usará e aprenda suas forças e peculiaridades.
Se você está aprendendo por conta própria, ajuda manter uma folha de cola com as diferenças encontradas. Isso transforma “dialetos são irritantes” em “sei onde procurar”, que é uma habilidade realista no dia a dia.
Aprender SQL é menos sobre decorar sintaxe e mais sobre criar um hábito: pergunte algo claro e traduza para uma consulta.
Comece com uma tabela pequena (pense: customers ou orders) e pratique ler dados antes de tentar “fazer” qualquer coisa.
WHERE e ORDER BY. Fique confortável em selecionar apenas as colunas necessárias.orders + customers) usando JOIN.GROUP BY para responder “quantos?” e “quanto?” — contagens, somas, médias e totais mensais.Essa progressão espelha como o SQL foi projetado: expresse uma pergunta em partes e deixe o banco descobrir a melhor forma de executar.
Se estiver praticando em um banco compartilhado — ou for iniciante propenso a clicar no lugar errado — proteja-se com algumas regras:
SELECT. Trate como “modo de leitura”.LIMIT 50 (ou equivalente) para não puxar milhões de linhas por engano.DELETE, UPDATE, DROP) até entender WHERE e ter um sandbox seguro.SELECT do WHERE para verificar quais linhas seriam alteradas.Boa prática em SQL parece trabalho real:
Escolha uma pergunta, escreva a consulta e verifique se o resultado bate com o senso comum. Esse ciclo de feedback é como o SQL vira intuitivo.
Se estiver aprendendo SQL enquanto constrói algo real, ajuda trabalhar num ambiente onde esquema, consultas e código da aplicação fiquem próximos. Por exemplo, prototipar um pequeno app com PostgreSQL no Koder.ai permite iterar tabelas e consultas rapidamente, fazer snapshot de mudanças e exportar código quando pronto — sem perder de vista a lógica SQL real.
A contribuição duradoura de Donald Chamberlin não foi apenas inventar uma sintaxe — foi construir uma ponte legível entre pessoas e dados. O SQL permitiu que alguém descrevesse o que queria (clientes na Califórnia, vendas por mês, produtos com estoque baixo) sem detalhar como o computador deveria buscar passo a passo. Essa mudança transformou a consulta a bancos de dados de um ofício de especialista para uma linguagem compartilhada que equipes podiam discutir, revisar e melhorar.
O SQL perdura porque encontra um meio-termo útil: expressivo o suficiente para perguntas complexas, estruturado o bastante para ser otimizado e padronizado. Mesmo com novas ferramentas de dados — painéis, interfaces no-code e assistentes de IA — o SQL continua sendo a camada confiável embaixo. Muitos sistemas modernos ainda traduzem cliques, filtros e prompts em operações tipo SQL, porque bancos conseguem validar, proteger e executar isso de forma eficiente.
As interfaces mudam, mas organizações ainda precisam de:
O SQL satisfaz esses requisitos. Não é perfeito, mas é ensinável — e essa ensinabilidade faz parte da invenção.
O legado real de Chamberlin é a ideia de que as melhores ferramentas tornam sistemas poderosos acessíveis. Quando uma linguagem é legível, convida mais pessoas para a conversa — e é assim que a tecnologia sai dos laboratórios e entra no trabalho cotidiano.
Donald D. Chamberlin foi um pesquisador da IBM que co-criou o SQL (originalmente chamado SEQUEL) como parte do projeto System R. Sua contribuição principal foi ajudar a moldar uma linguagem declarativa e legível para que as pessoas pudessem pedir resultados a bancos de dados sem escrever programas passo a passo.
O SQL importou porque tornou o acesso a dados compartilhável e repetível. Em vez de solicitar um novo programa personalizado ou depender de relatórios fixos, as equipes passaram a escrever e revisar consultas como qualquer outro trabalho, acelerando a exploração e reduzindo gargalos.
Uma linguagem declarativa diz ao banco de dados qual resultado você quer, não o procedimento para obtê-lo. Na prática, isso significa descrever colunas, tabelas, filtros e agregações, e o banco de dados escolhe um plano de execução eficiente (geralmente via otimização de consultas).
O modelo mental básico é:
SELECT: o que você quer ver (colunas ou expressões)FROM: de onde vem (tabelas/visões)WHERE: quais linhas qualificam (filtros)Quando isso estiver claro, você pode adicionar para conectar tabelas, para resumir e para ordenar.
Um JOIN combina linhas de duas (ou mais) tabelas com base em uma condição de correspondência — frequentemente um identificador compartilhado como customer_id. Use joins quando a informação necessária estiver dividida entre tabelas (por exemplo, pedidos em uma tabela e nomes de clientes em outra).
GROUP BY permite produzir resultados “por categoria” (totais por cliente, contagens por mês, receita por produto). Um fluxo prático é:
SELECT ... FROM ... WHERE ... que retorne as linhas corretas.COUNT(), SUM(), .System R foi o protótipo de pesquisa da IBM nos anos 1970 criado para provar que bancos relacionais podiam funcionar em escala real. Ele também impulsionou ideias cruciais como a otimização de consultas, que tornou uma linguagem de alto nível como o SQL prática, pois o sistema podia traduzir pedidos em operações eficientes.
O SQL se espalhou porque se tornou uma interface comum em muitos bancos de dados e ferramentas. Isso gerou um ciclo de reforço:
Mesmo com diferenças entre produtos, os conceitos centrais permaneceram reconhecíveis.
Dialetos SQL existem, mas a abordagem de maior impacto é:
SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, e operações básicas de inserção/atualização.Comece com segurança e construa camadas:
SELECT no início.JOINGROUP BYORDER BYAVG()ORDER BYIsso transforma incompatibilidades em consultas gerenciáveis em vez de frustrações contínuas.
LIMIT (ou equivalente) durante a exploração.UPDATE/DELETE, rode o mesmo WHERE como SELECT para visualizar as linhas afetadas.O objetivo é traduzir perguntas claras em consultas, não memorizar sintaxe isoladamente.