19 sep. 2025·8 min
Donald Chamberlin och SQL: göra databaser enklare att fråga
Hur Donald Chamberlin var med och uppfann SQL på IBM, varför dess engelskliknande syntax spelade roll och hur SQL blev standard för att ställa frågor mot databaser.
Hur Donald Chamberlin var med och uppfann SQL på IBM, varför dess engelskliknande syntax spelade roll och hur SQL blev standard för att ställa frågor mot databaser.
Donald D. Chamberlin är inte ett allmänt känt namn, men hans arbete formade i det tysta hur de flesta mjukvaruteam hanterar data. Som forskare på IBM var Chamberlin med och skapade SQL (ursprungligen stavat SEQUEL), språket som gjorde det praktiskt för vanliga utvecklare—och till och med icke-specialister—att ställa frågor mot stora databaser.
Före SQL innebar det ofta att man fick skriva specialanpassade program eller använda verktyg som var kraftfulla men klumpiga för att få svar från lagrad data. Chamberlin drev på en annan idé: istället för att tala om för datorn hur man steg för steg hittar datan, borde man kunna beskriva vad man vill ha i en form som läser nästan som vanlig engelska.
I centrum för SQL finns ett förvånansvärt människovänligt tillvägagångssätt:
SELECT)FROM)WHERE)Den strukturen låter självklar nu, men var ett stort skifte. Den förvandlade “att fråga en databas” från en specialistuppgift till något som kunde läras ut, delas, granskas och förbättras—som vilken annan del av mjukvaruutveckling som helst.
Det här är en praktisk historia om hur SQL uppstod och varför det spred sig så brett.
Du behöver inte avancerad matematik, formell logik eller djup databas-teori för att följa med. Vi fokuserar på de verkliga problem SQL löste, varför dess design var tillgänglig och hur det blev en standardfärdighet i mjukvaruindustrin—från backendutveckling till analys, produktarbete och drift.
Om du någonsin har filtrerat en lista, grupperat resultat eller förenat två informationsmängder har du redan tänkt i riktning mot vad SQL gjorde mainstream. Chamberlins bestående bidrag var att förvandla det sättet att tänka till ett språk som folk faktiskt kunde använda.
Före SQL brukade de flesta organisationer inte “fråga en databas”. De arbetade med data som var lagrad i filer—ofta en fil per applikation—och hanterades av programmet som skapade filen. Lön hade sina egna filer, lager hade sina egna filer och kundregister kunde vara splittrade över flera system.
Den filbaserade metoden fungerade tills företag ville ha svar som korsade gränser: “Vilka kunder köpte produkt X och har också förfallna fakturor?” Att få den typen av vy innebar att man sydde ihop data som inte var designad för att kombineras.
I många tidiga system var dataformat tätt kopplade till applikationen. En ändring på ett ställe—som att lägga till ett nytt fält för kundens telefonnummer—kunde kräva omskrivning av program, konvertering av filer och uppdatering av dokumentation. Även när “databassystem” började dyka upp, exponerade många fortfarande lågnivåmetoder som kändes mer som programmering än att ställa frågor.
Om du ville ha information hade du vanligtvis två alternativ:
Inget av alternativen stödde enkel utforskning. En liten ändring—lägga till ett datumintervall, gruppera efter region, exkludera returer—kunde bli en ny utvecklingsuppgift. Resultatet blev en flaskhals: de som hade frågor fick vänta på dem som kunde skriva kod.
Vad organisationer saknade var ett delat sätt att uttrycka datafrågor—något tillräckligt precist för maskiner, men läsbart för människor. Affärsanvändare tänker i termer av “kunder”, “order” och “summor”. Systemen, å andra sidan, var byggda runt filupplägg och procedurala steg.
Denna klyfta skapade efterfrågan på ett frågespråk som kunde översätta avsikt till handling: ett konsekvent, återanvändbart sätt att säga vad du vill ha från data utan att skriva ett nytt program varje gång. Det behovet förberedde scenen för SQL:s genombrott.
Innan SQL kunde finnas behövde databasvärlden ett tydligare sätt att tänka om data. Den relationella modellen gav det: en enkel, konsekvent ram där information lagras i tabeller (relationer) bestående av rader och kolumner.
Kärnlöftet i den relationella modellen var enkelt: sluta bygga engångslösningar och svårunderhållna datastrukturer för varje applikation. Spara istället data i ett standardiserat format och låt olika program ställa olika frågor utan att behöva skriva om hur data är organiserad varje gång.
Detta skifte var viktigt eftersom det separerade två saker som ofta varit sammanflätade:
När dessa frågor separeras blir data lättare att dela, säkrare att uppdatera och mindre beroende av en viss applikations egenheter.
Edgar F. Codd, verksam på IBM, hjälpte till att formalisera idén och förklara varför den var bättre än att navigera poster via fasta vägar. Du behöver inte hela den akademiska bakgrunden för att uppskatta effekten: han gav industrin en modell som gick att resonera om, testa och förbättra.
När data ligger i tabeller blir den naturliga följdfrågan: hur ber en vanlig person om det de behöver? Inte genom att peka på lagringsplatser, utan genom att beskriva resultatet.
Det där “beskriv vad du vill ha”—välj dessa kolumner, filtrera dessa rader, koppla ihop dessa tabeller—banade väg för ett människovänligt frågespråk. SQL byggdes för att utnyttja den modellen och förvandla relationell teori till vardagsarbete.
IBM System R var inte en kommersiell produkt till en början—det var ett forskningsprojekt designat för att svara på en praktisk fråga: kunde Edgar F. Codd:s relationella modell fungera i verkligheten, i verklig skala, med verkliga affärsdata?
Vid den tiden navigerades många databassystem genom fysiska åtkomstvägar och post-för-post-logik. Relationsdatabaser lovade något annat: lagra data i tabeller, beskriv relationer tydligt och låt systemet räkna ut hur man hämtar resultaten. Men det löftet krävde två saker: en relationsmotor som presterade väl och ett frågespråk som vanliga utvecklare (och även vissa icke-utvecklare) kunde använda.
System R, utvecklat vid IBMs San Jose Research Laboratory på 1970-talet, syftade till att bygga en prototyp för ett relationsdatabas-hanteringssystem och utsätta den relationella idén för verklig belastning.
Minst lika viktigt var att projektet utforskade tekniker som nu är grundläggande—särskilt queryoptimering. Om användare skulle skriva hög-nivå-förfrågningar (”hämta de här posterna som matchar dessa villkor”) behövde systemet översätta förfrågningarna till effektiva operationer automatiskt.
Donald Chamberlin, verksam inom IBMs forskningsmiljö, fokuserade på den saknade biten: ett praktiskt språk för att ställa frågor mot relationell data. Tillsammans med medarbetare (särskilt Raymond Boyce) arbetade han med att forma ett frågespråk som matchade hur människor naturligt beskriver sina databehov.
Det här var inte språkkonstruktion i ett vakuum. System R gav feedback: om en språkfunktion inte kunde implementeras effektivt skulle den falla bort. Om en funktion gjorde vanliga uppgifter enklare fick den momentum.
Codd hade beskrivit den relationella modellen med formell matematik (relationsalgebra och relationskalkyl). De idéerna var kraftfulla men för akademiska för det dagliga arbetet. System R behövde ett språk som var:
Den jakten—grundad i en fungerande relationell prototyp—banade väg för SEQUEL och senare SQL.
Donald Chamberlin och hans kollegor kallade ursprungligen sitt nya språk SEQUEL, en förkortning av Structured English Query Language. Namnet var en ledtråd till kärnidén: istället för att skriva procedurell kod för att navigera data steg för steg skulle du ange vad du vill ha i en form som kändes nära vanlig engelska.
SEQUEL förkortades senare till SQL (delvis av praktiska skäl—kortare, lättare att trycka och säga, och kopplat till namnrättigheter). Men ambitionen om “strukturerad engelska” bestod.
Designmålet var att få databasarbetet att kännas som att lägga en klar begäran:
Den strukturen gav människor en konsekvent mental modell. Du behövde inte lära dig en leverantörs speciella navigeringsregler; du lärde dig ett läsbart mönster för att ställa frågor.
Föreställ dig en enkel affärsfråga: “Vilka kunder i Kalifornien har spenderat mest i år?” SQL låter dig uttrycka den avsikten direkt:
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;
Även om du är ny i databaser kan du ofta gissa vad detta gör:
Den läsbarheten—parat med precisa regler—hjälpte SQL att sprida sig långt bortom IBM System R och in i den bredare mjukvaruvärlden.
En anledning till att SQL höll sig kvar är att det låter dig uttrycka en fråga på samma sätt som du skulle säga den högt: “Plocka dessa saker, från det här stället, med dessa villkor.” Du behöver inte beskriva hur man hittar svaret steg för steg; du beskriver vad du vill ha.
SELECT = plocka de kolumner du vill se.
FROM = från vilken tabell (eller dataset) dessa fakta ska komma.
WHERE = filtrera raderna så att bara de som matchar dina kriterier blir kvar.
JOIN = koppla relaterade tabeller (som att matcha customer_id i orders med samma customer_id i customers).
GROUP BY = summera efter kategorier, så att du kan prata om totals “per kund”, “per månad” eller “per produkt”.
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;
Läs det som: “Plocka varje kunds namn och antal ordrar, från orders kopplade till customers, behåll bara skickade ordrar och summera per kund.”
Om SQL känns skrämmande, backa ett steg och formulera ditt mål i en mening. Mappa sedan orden:
Den fråga-först-vanan är den verkliga människovänliga designen bakom SQL.
SQL introducerade inte bara ett nytt sätt att prata med data—det minskade också vilka som behövde vara “databaspersoner” för att få svar. Före SQL betydde en databasfråga ofta att man skrev procedurell kod, förstod lagringsdetaljer eller skickade en begäran till ett specialistteam. Chamberlins arbete vände på det: du kunde beskriva vad du ville ha och databasen räknade ut hur man hämtar det.
SQL:s största tillgänglighetsseger är att det är tillräckligt läsbart för att delas mellan analytiker, utvecklare och produktteam. Även en nybörjare kan förstå avsikten i en fråga som:
SELECT product, SUM(revenue)
FROM sales
WHERE sale_date >= '2025-01-01'
GROUP BY product;
Du behöver inte känna till indexstrukturer eller filupplägg för att se vad som efterfrågas: total intäkt per produkt för ett datumintervall.
Eftersom SQL är deklarativt och allmänt undervisat blev det en gemensam referens under planering och felsökning. En produktchef kan kontrollera frågan (“Räknar vi returer?”). En analytiker kan justera definitioner. En ingenjör kan optimera prestanda eller flytta logik till en applikation eller pipeline.
Lika viktigt är att SQL gör själva “frågan” granskbar. Den kan versionshanteras, kommenteras, testas och förbättras—som kod.
SQL gör det lättare att ställa frågor, men garanterar inte tillförlitliga svar. Du behöver fortfarande:
SQL öppnade dörren för självtjänst i dataarbete, men bra resultat beror fortfarande på bra data och gemensam förståelse.
SQL vann inte för att det var det enda frågespråket—det vann för att det var praktiskt för en växande industri som behövde gemensamma vanor. När team upptäckte att SQL lät dem ställa tydliga frågor mot data utan att skriva specialkod för varje rapport började det dyka upp i fler produkter, i mer utbildning och i fler jobbannonser.
När databasmjukvaror lade till SQL-stöd följde andra program. Rapportverktyg, business intelligence-instrument och senare applikationsramverk drog nytta av att ha ett gemensamt sätt att hämta och forma data.
Det skapade en positiv loop:
Även när databaser skiljde sig internt minskade en bekant SQL-yta arbetet att byta eller integrera system.
Portabilitet betyder inte “kör var som helst utan ändringar”. Det betyder att kärnidéerna—SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY—förblir igenkännbara över produkter. En fråga skriven för ett system behöver ofta bara små justeringar för ett annat. Det minskade leverantörslåsning och gjorde migrationer mindre skrämmande.
Med tiden blev SQL standardiserat: en uppsättning regler och definitioner som leverantörer till stor del enats om att stödja. Tänk på det som grammatik för ett språk. Olika regioner kan ha dialekter, men grundläggande grammatik gör kommunikation möjlig.
För människor och organisationer innebar standardisering stora effekter:
Slutsatsen: SQL blev det gemensamma språket för att arbeta med relationell data.
SQL förändrade inte bara hur man frågar data—det förändrade hur mjukvara byggs. När det fanns ett gemensamt sätt att ställa frågor mot en databas kunde hela produktkategorier utgå från “SQL finns” och fokusera på högre nivåfunktioner.
Du ser SQL i affärssystem (CRM, ERP, ekonomisystem), i rapportdashboards och bakom webbtjänster som hämtar och uppdaterar poster. Även när användare aldrig skriver en fråga genererar många appar SQL under ytan för att filtrera ordrar, beräkna totalsummor eller bygga en kundprofil.
Denna allestädes närvaro skapade ett kraftfullt mönster: om din mjukvara kan prata SQL kan den arbeta med många olika databassystem med mindre specialintegration.
Ett delat frågespråk gjorde det praktiskt att bygga verktyg runt databaser:
Poängen är att dessa verktyg inte är bundna till en leverantörsgränssnitt—de förlitar sig på SQL-koncept som går att överföra.
En anledning till att SQL fortfarande spelar roll 2025 är att det fungerar som ett hållbart kontrakt mellan avsikt och exekvering. Även när man bygger appar med högre nivåverktyg—eller med AI—behöver man fortfarande ett databasskikt som är explicit, testbart och granskningsbart.
Till exempel på Koder.ai (en vibe-coding-plattform för att skapa webb-, backend- och mobilappar via chatt) hamnar team ofta i att förankra “vad appen ska göra” i tydliga relationstabeller och SQL-frågor. Under ytan innebär det ofta en Go-backend med PostgreSQL, där SQL förblir det gemensamma språket för joins, filtrering och aggregeringar—samtidigt som plattformen hjälper till att snabba upp scaffolding, iteration och distribution.
SQL har funnits i årtionden, vilket också innebär att det samlat på sig kritik. Många invändningar är giltiga i snäva sammanhang, men de upprepas ofta utan den praktiska nyans som arbetande team förlitar sig på.
SQL ser enkelt ut när du ser SELECT ... FROM ... WHERE ..., och sedan känns det plötsligt stort: joins, gruppering, window-funktioner, common table expressions, transaktioner, behörigheter, prestandatuning. Det hoppet kan vara frustrerande.
En användbar bild är att SQL är litet i mitten och stort i kanterna. Kärnidéerna—filtrera rader, välj kolumner, kombinera tabeller, aggregera—är snabblärda. Komplexiteten visar sig ofta när du vill vara precis om verklig data (saknade värden, dubbletter, tidszoner, röriga identifierare) eller när du pressar för hastighet i stor skala.
Vissa “konstigheter” är egentligen SQL som är ärligt om data. Till exempel representerar NULL “okänt”, inte noll och inte en tom sträng, så jämförelser beter sig annorlunda än många förväntar sig. En annan överraskning är att samma fråga kan ge rader i olika ordning om du inte uttryckligen sorterar—eftersom en tabell inte är ett kalkylblad.
Detta är inte skäl att undvika SQL; det är påminnelser om att databaser prioriterar korrekthet och tydlighet framför implicita antaganden.
Denna kritik blandar ihop två saker:
Leverantörer lägger till funktioner för att konkurrera och tjäna sina användare—extra funktioner, olika datumhantering, proprietära tillägg, specialindexering, procedurspråk. Därför kan en fråga som fungerar i ett system behöva små justeringar i ett annat.
Börja med att bemästra portabla grunder: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY och grundläggande INSERT/UPDATE/DELETE. När det känns naturligt, välj databasen du troligen kommer att använda och lär dig dess speciella styrkor (och egenheter).
Om du lär dig på egen hand hjälper det att ha en personlig fusklapp över skillnader du stöter på. Det förvandlar “dialekter är irriterande” till “jag vet vad jag ska slå upp”, vilket är en mycket mer realistisk färdighet i vardagsarbetet.
Att lära sig SQL handlar mindre om att memorera syntax och mer om att bygga en vana: ställ en tydlig fråga och översätt den till en förfrågan.
Börja med en liten tabell (tänk: customers eller orders) och öva på att läsa data innan du försöker “göra” något.
WHERE och ORDER BY. Bli bekväm med att bara välja de kolumner du behöver.orders + customers) med JOIN.GROUP BY för att svara på “hur många?” och “hur mycket?”—räkningar, summor, medelvärden och månadssummor.Denna progression speglar hur SQL var designat: uttryck en fråga i delar, låt sedan databasen räkna ut bästa sättet att exekvera.
Om du övar på en delad databas—eller är ny nog att klicka fel—skydda dig med några regler:
SELECT bara. Se det som "läs-läge".LIMIT 50 så du inte drar miljontals rader av misstag.DELETE, UPDATE, DROP) tills du helt förstår WHERE-satser och har en säker sandbox.SELECT-varianten av WHERE-villkoret för att verifiera vilka rader som skulle ändras.Bra SQL-övning ser ut som riktigt arbete:
Välj en fråga, skriv frågan och kontrollera att resultatet stämmer med sunt förnuft. Den återkopplingen är hur SQL blir intuitivt.
Om du lär dig SQL samtidigt som du bygger något verkligt kan det hjälpa att arbeta i en miljö där schema, frågor och applikationskod håller ihop. Till exempel, om du prototyper en liten PostgreSQL-stödd app i Koder.ai kan du iterera på tabeller och frågor snabbt, snapshotta ändringar och exportera källkod när du är redo—utan att tappa bort den faktiska SQL-logiken.
Donald Chamberlins bestående bidrag var inte bara att uppfinna en syntax—det var att bygga en läsbar bro mellan människor och data. SQL lät någon beskriva vad de ville ha (kunder i Kalifornien, försäljning per månad, produkter med låg lagerstatus) utan att behöva stava ut hur en dator skulle hämta det steg för steg. Det skiftet förvandlade databasfrågor från ett hantverk för specialister till ett gemensamt språk som team kunde diskutera, granska och förbättra.
SQL består eftersom det sitter i ett användbart mellanläge: tillräckligt uttrycksfullt för komplexa frågor, tillräckligt strukturerat för att kunna optimeras och standardiseras. Även när nya dataverktyg dyker upp—dashboards, no-code-gränssnitt och AI-assistenter—förblir SQL det pålitliga lagret under ytan. Många moderna system översätter klick, filter och prompts till SQL-liknande operationer eftersom databaser kan validera, säkra och köra dem effektivt.
Gränssnitt förändras, men organisationer behöver fortfarande:
SQL uppfyller dessa punkter. Det är inte perfekt, men det är lärbart—och just den lärbarheten är en del av uppfinningen.
Chamberlins verkliga arv är idén att de bästa verktygen gör kraftfulla system tillgängliga. När ett språk är läsbart bjuder det in fler människor till samtalet—och det är så teknik sprids från labb till vardagsarbete.
Donald D. Chamberlin var en forskare på IBM som tillsammans med kollegor skapade SQL (ursprungligen kallat SEQUEL) som en del av System R-projektet. Hans viktiga bidrag var att forma ett deklarativt, lättläst språk så att människor kunde fråga databaser efter resultat utan att skriva steg-för-steg-program.
SQL var viktigt eftersom det gjorde dataåtkomst delbar och återanvändbar. Istället för att begära ett nytt specialprogram eller förlita sig på fasta rapporter kunde team skriva och granska frågor som vilken annan arbetsuppgift som helst, vilket snabbar upp utforskning och minskar flaskhalsar.
Ett deklarativt språk talar om för databasen vilket resultat du vill ha, inte proceduren för att få det. I praktiken beskriver du kolumner, tabeller, filter och gruppering, och databasen väljer en effektiv exekveringsplan (ofta via queryoptimering).
Den grundläggande mentala modellen är:
SELECT: vad du vill se (kolumner eller uttryck)FROM: var det kommer ifrån (tabeller/vyer)WHERE: vilka rader som kvalificerar (filter)När det är klart kan du lägga till för att koppla tabeller, för att summera och för att sortera.
En JOIN kombinerar rader från två (eller fler) tabeller baserat på ett matchningsvillkor—ofta en gemensam identifierare som customer_id. Använd JOIN när informationen du behöver är uppdelad på flera tabeller (t.ex. ordrar i en tabell och kundnamn i en annan).
GROUP BY låter dig producera resultat "per kategori" (totals per kund, antal per månad, intäkt per produkt). Ett praktiskt arbetsflöde är:
SELECT ... FROM ... WHERE ... som returnerar rätt rader.COUNT(), SUM(), .System R var IBMs prototypsystem på 1970-talet byggt för att bevisa att relationsdatabaser kunde fungera i verklig skala. Det drev också fram viktiga idéer som queryoptimering, vilket gjorde ett hög-nivåspråk som SQL praktiskt eftersom systemet kunde översätta förfrågningar till effektiva operationer.
SQL spreds eftersom det blev ett gemensamt gränssnitt i många databaser och verktyg. Det skapade en förstärkande loop:
Trots skillnader mellan produkter förblev kärnkoncepten igenkännbara.
SQL-dialekter finns, men den mest effektiva vägen är:
SELECT, WHERE, , , och grundläggande .Börja säkert och bygg i lager:
SELECT.JOINGROUP BYORDER BYAVG()JOINGROUP BYORDER BYINSERT/UPDATE/DELETEDet gör inkompatibiliteter till hanterbara uppslag istället för ständig irritation.
LIMIT (eller ekvivalent) när du utforskar.UPDATE/DELETE, kör samma WHERE som en SELECT för att förhandsgranska vilka rader som påverkas.Målet är att översätta tydliga frågor till förfrågningar, inte memorera syntax isolerat.