Donald Chamberlin'ın IBM'de SQL'in icadına nasıl katkıda bulunduğu, İngilizceye benzeyen söz diziminin neden önemli olduğu ve SQL'in veritabanlarını sorgulamanın standart yolu haline nasıl geldiği.
Donald D. Chamberlin herkesin bildiği bir isim olmayabilir, ama çalışmaları çoğu yazılım ekibinin veriyi nasıl işlediğini sessizce şekillendirdi. IBM'de araştırmacı olarak çalışan Chamberlin, büyük veritabanlarına günlük geliştiricilerin—hatta uzman olmayanların—soru sormasını pratik hale getiren SQL'i (başlangıçta SEQUEL olarak yazılmıştır) ortak olarak yarattı.
SQL'den önce, depolanan verilerden yanıt almak genellikle özel programlar yazmayı veya güçlü ama kullanımı zor araçları kullanmayı gerektiriyordu. Chamberlin farklı bir fikri savundu: bilgisayara veriyi nasıl adım adım bulacağını söylemek yerine, istediğiniz şeyi düz İngilizceye yakın bir biçimde tanımlayabilmelisiniz.
SQL'in özünde şaşırtıcı derecede insan dostu bir yaklaşım var:
SELECT)\n- Nerede bulunduğunu söylersiniz (FROM)\n- Koşulları tanımlarsınız (WHERE)\n
Bu yapı artık bariz geliyor olabilir, ama o zamanlar büyük bir değişimdi. “Veritabanı sorgulamak” uzmanlara ait bir görev olmaktan çıkıp öğretilebilen, paylaşılabilen, gözden geçirilebilen ve geliştirilebilen bir şeye dönüştü—yazılım geliştirme sürecinin diğer parçaları gibi.Bu yazı, SQL'in nasıl ortaya çıktığına ve neden bu kadar yaygınlaştığına dair pratik bir tarihçe sunuyor.
İleri düzey matematik, biçimsel mantık veya derin veritabanı teorisi bilmenize gerek yok. Odaklanacağımız şey, SQL'in çözdüğü gerçek dünya problemleri, tasarımının neden yaklaşılabilir olduğu ve arka uç mühendislikten analiz, ürün çalışması ve operasyonlara kadar yazılım endüstrisinde nasıl varsayılan bir beceri haline geldiğidir.
Bir listeyi filtrelediyseniz, sonuçları gruplayıp iki bilgi kümesini birleştirdiyseniz, zaten SQL'in yaygınlaştırdığı düşünce biçimini benimsemişsinizdir. Chamberlin'in kalıcı katkısı, bu düşünme tarzını insanların gerçekten kullanabileceği bir dile dönüştürmek oldu.
SQL'den önce, çoğu kuruluş “veritabanını sorgulamazdı.” Veriler genellikle dosyalarda saklanıyordu—genellikle her uygulama için ayrı bir dosya—ve bu dosyalar veriyi oluşturan program tarafından yönetiliyordu. Bordro kendi dosyalarına, envanter kendi dosyalarına sahipti ve müşteri kayıtları birkaç sistem arasında bölünmüş olabilirdi.
Bu dosya tabanlı yaklaşım, işletmeler sınırları aşan yanıtlar istemeye başlayana kadar işe yarıyordu: “Hangi müşteriler X ürünü aldı ve aynı zamanda vadesi geçmiş faturaları var?” Bu tür bir görünüm elde etmek, birleştirilmeye yönelik tasarlanmamış verileri birleştirmeyi gerektiriyordu.
Erken sistemlerin birçoğunda veri formatları uygulamaya sıkı sıkıya bağlıydı. Bir yere yapılan bir değişiklik—örneğin müşteri telefon numarası için yeni bir alan eklemek—programların yeniden yazılmasını, dosyaların dönüştürülmesini ve belgelerin güncellenmesini gerektirebilirdi. “Veritabanı sistemleri” ortaya çıkmaya başladığında bile, birçok sistem yine de sorular sormaktan çok programlama gibi hissettiren düşük seviyeli erişim yöntemleri sunuyordu.
Bilgiye ulaşmak istiyorsanız genellikle iki seçeneğiniz vardı:
Her iki seçenek de kolay keşfi desteklemiyordu. Sözcüklerde küçük bir değişiklik—tarih aralığı eklemek, bölgeye göre gruplamak, iadeleri hariç tutmak—yeni bir geliştirme işi haline gelebilirdi. Sonuç bir darboğazdı: sorusu olanların kod yazabilenleri beklemesi gerekiyordu.
Kuruluşların eksik olanı, veri sorularını ifade etmek için paylaşılan bir yoldu—makineler için yeterince kesin, insanlar içinse okunabilir bir şey. İş kullanıcıları “müşteriler”, “siparişler” ve “toplamlar” terimleriyle düşünür. Sistemler ise dosya düzenleri ve prosedürel adımlar etrafında inşa edilir.
Bu boşluk, her seferinde yeni bir program yazmadan niyetinizi eyleme döndürebilecek bir sorgu dili talebi yarattı: tutarlı, yeniden kullanılabilir bir şekilde veriden ne istediğinizi söyleme yöntemi. Bu ihtiyaç SQL'in kırılma noktasını hazırladı.
SQL'in var olabilmesi için veriyi düşünmenin daha net bir yolu gerekiyordu. İlişkisel model bunu sağladı: bilgi tablolar (ilişkiler) halinde, satırlar ve sütunlardan oluşan basit ve tutarlı bir çerçevede saklanır.
İlişkisel modelin temel vaadi basitti: her uygulama için bir kerelik, bakımı zor veri yapıları inşa etmeyi bırakın. Bunun yerine veriyi standart bir biçimde saklayın ve farklı programların verinin nasıl organize edildiğini her seferinde yeniden yazmadan farklı sorular sormasına izin verin.
Bu kayma şu iki şeyi ayırdığı için önemliydi:
Bu kayma ile veriler paylaşılması daha kolay, güncellenmesi daha güvenli ve belirli bir uygulamanın tuhaflıklarına daha az bağlı hale geldi.
IBM'de çalışan Edgar F. Codd bu fikri biçimlendirmeye ve kayıt yolları yerine neden ilişkisel yaklaşımın daha iyi olduğunu açıklamaya yardımcı oldu. Tüm akademik arka plana gerek yok: endüstri için üzerinde düşünülebilecek, test edilebilecek ve geliştirilebilecek bir model sundu.
Veri tablolar halinde yaşadığında, doğal bir sonraki soru şu olur: sıradan insanlar ihtiyaç duyduklarını nasıl ister? Depolama konumlarını göstererek değil, sonucu tanımlayarak.
“İstediğinizi tanımlayın” yaklaşımı—bu sütunları seçin, bu satırları filtreleyin, bu tabloları bağlayın—insan dostu bir sorgu dilinin sahnesini hazırladı. SQL, ilişkisel teoriyi günlük işe dönüştürmek için bu modele göre inşa edildi.
IBM System R başlangıçta ticari bir ürün değildi—gerçek dünya, gerçek ölçek ve gerçek iş verileriyle Edgar F. Codd'un ilişkisel modelinin işe yarayıp yaramayacağını sınamak için tasarlanmış bir araştırma projesiydi.
O dönemde birçok veritabanı sistemi fiziksel erişim yolları ve kayıt kayıt mantığı üzerinden geziliyordu. İlişkisel veritabanları farklı bir şey vaat ediyordu: veriyi tablolar halinde saklayın, ilişkileri temizce tanımlayın ve sistemi sonuçları nasıl alacağını bulması için bırakın. Ancak bu vaat iki şeyin birlikte çalışmasına bağlıydı: iyi performans gösteren bir ilişkisel motor ve sıradan geliştiricilerin (ve bazı durumlarda geliştirici olmayanların) kullanabileceği bir sorgu dili.
System R, 1970'lerde IBM'in San Jose Araştırma Laboratuvarı'nda geliştirilen, ilişkisel veritabanı yönetim sisteminin bir prototipini oluşturmayı ve ilişkisel fikri stres testine tabi tutmayı amaçlıyordu.
Aynı zamanda, bugün temel kabul edilen teknikleri de araştırdı—özellikle sorgu optimizasyonu. Kullanıcılar yüksek seviyeli istekler yazacaksa (“bu koşullara uyan kayıtları ver”), sistem bu istekleri otomatik olarak verimli işlemlere dönüştürebilmeliydi.
IBM araştırma ortamında çalışan Donald Chamberlin, eksik parçaya—ilişkisel veriden soru sormak için pratik bir dile—odaklandı. Raymond Boyce gibi iş arkadaşlarıyla birlikte, insanların veri ihtiyaçlarını doğal olarak nasıl tanımladıklarına uyan bir sorgu dili şekillendirdiler.
Bu dil tasarımı başladığı yerde kalmadı. System R geribildirim döngüsü sağladı: bir dil özelliği verimli uygulanamıyorsa hayatta kalmadı. Ortak görevleri kolaylaştıran bir özellik ise hızla benimsenmeye başladı.
Codd ilişkisel modeli biçimsel matematikle (ilişkisel cebir ve ilişkisel hesap) tanımlamıştı. Bu fikirler güçlüydü ama günlük iş için aşırı akademikti. System R'in ihtiyacı olan dil:
Bu arayış—çalışan bir ilişkisel prototipin sağladığı gerçekçi zeminle—SEQUEL ve ardından SQL'in ortaya çıkmasını sağladı.
Donald Chamberlin ve meslektaşları, yeni dillerine başlangıçta SEQUEL adını verdiler; bu, Structured English Query Language (Yapılandırılmış İngilizce Sorgu Dili) ifadesinin kısaltmasıydı. İsim, çekirdek fikre işaret ediyordu: veriyi adım adım gezinen prosedürel kod yazmak yerine, günlük İngilizceye yakın hisseden bir biçimde ne istediğinizi söyleyecektiniz.
SEQUEL daha sonra SQL olarak kısaltıldı (hem daha kısa söylemesi/ yazdırması pratik hem de isim ve marka konularıyla ilgili nedenler vardı). Ancak “yapılandırılmış İngilizce” hedefi aynen kaldı.
Tasarım hedefi, veritabanı işi bir talep yapıyormuş gibi hissettirmekti:
Bu yapı insanlara tutarlı bir zihinsel model sundu. Bir tedarikçinin özel gezinme kurallarını öğrenmek zorunda değildiniz; sorgu sormanın okunaklı bir kalıbını öğrendiniz.
Basit bir iş sorusunu düşünün: “Bu yıl Kaliforniya'daki hangi müşteriler en çok harcadı?” SQL bu niyeti doğrudan ifade etmenizi sağlar:
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE state = 'CA' AND order_date \u003e= '2025-01-01'
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_spent DESC;
Veritabanlarına yeniyseniz bile bunun ne yaptığını tahmin edebilirsiniz:
Bu okunaklılık—kesin kurallarla birleştiğinde—SQL'in IBM System R'in ötesine geçip geniş yazılım dünyasına yayılmasını sağladı.
SQL'in tutunmasının bir nedeni, bir soruyu insanın yüksek sesle söyleyeceği şekilde ifade etmenize izin vermesidir: “Bu şeyleri seç, bu yerden al, bu koşullarda olsun.” Nasıl bulacağını adım adım tanımlamak zorunda değilsiniz; ne istediğinizi tarif edersiniz.
SELECT = görmek istediğiniz sütunları seçin.
FROM = bu gerçeklerin nereden gelmesi gerektiği.
WHERE = yalnızca kriterlerinize uyan satırları filtreleyin.
JOIN = ilişkili tabloları bağlayın (örneğin orders içindeki customer_id ile customers içindeki aynı customer_id eşleştirmesi).
GROUP BY = kategorilere göre özetleyin, böylece “müşteri başına”, “ay başına” veya “ürün başına” konuşabilirsiniz.
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;
Bunu şöyle okuyabilirsiniz: “Her müşterinin adını ve sipariş sayısını seç, orders ile customers bağlanmış şekilde, yalnızca gönderilmiş siparişleri tut ve müşteri adına göre özetle.”
SQL gözünüze zor geliyorsa, geri çekilin ve hedefinizi tek bir satırda yeniden ifade edin. Sonra kelimeleri eşleyin:
Bu soru-öncelikli alışkanlık SQL'in arkasındaki gerçek “insan dostu” tasarımdır.
SQL sadece veriye konuşmanın yeni bir yolunu tanıtmadı—aynı zamanda kimlerin “veritabanı insanı” olması gerektiğini azalttı. SQL'den önce, veritabanına soru sormak genellikle prosedürel kod yazmak, depolama detaylarını anlamak veya uzman bir ekibe talep göndermek anlamına geliyordu. Chamberlin'in çalışması bunu tersine çevirdi: ne istediğinizi tarif edebilirdiniz ve veritabanı bunun nasıl alınacağını bulurdu.
SQL'in en büyük erişilebilirlik kazanımı, geliştiriciler, analistler ve ürün ekipleri arasında paylaşılabilecek kadar okunaklı olmasıdır. Yeni başlayan biri bile şu sorgunun niyetini anlayabilir:
SELECT product, SUM(revenue)
FROM sales
WHERE sale_date \u003e= '2025-01-01'
GROUP BY product;
İndeks yapılarını veya dosya düzenlerini bilmeden neyin istendiğini görebilirsiniz: belirli bir tarih aralığı için ürün başına toplam gelir.
SQL deklaratif ve yaygın öğretilen bir dil olduğundan planlama ve hata ayıklama sırasında ortak referans noktası oldu. Bir ürün yöneticisi soruyu doğrulayabilir (“İade edilenleri sayıyor muyuz?”). Bir analist tanımları ayarlayabilir. Bir mühendis performansı optimize edebilir veya mantığı uygulama/pipeline'a taşıyabilir.
Aynı zamanda, SQL sorgusunun kendisi gözden geçirilebilir. Versiyonlanabilir, yorumlanabilir, test edilebilir ve geliştirilebilir—kod gibi.
SQL sormayı kolaylaştırır ama güvenilir yanıtı garanti etmez. Hâlâ ihtiyaç vardır:
SQL özservis veri çalışmalarının kapısını açtı, ama iyi sonuçlar hâlâ iyi veri ve paylaşılan anlam gerektirir.
SQL sadece tek sorgu dili olduğu için kazanmadı—büyüyen bir endüstri için paylaşılan alışkanlıklar sağladığı için kazandı. Ekipler SQL sayesinde veriye özel kod yazmadan net sorular sorabildiklerini görünce, SQL daha fazla üründe, eğitimde ve iş ilanlarında yer almaya başladı.
Veritabanı satıcıları SQL desteği ekledikçe, diğer yazılımlar da bundan faydalandı. Raporlama araçları, iş zekası panoları ve daha sonra uygulama çerçeveleri, veriyi çekmek ve şekillendirmek için ortak bir yolun olmasının faydasını gördü.
Bu olumlu döngüyü yarattı:
Veritabanları içsel olarak farklı olsa bile, tanıdık bir SQL yüzeyi geçişi ve entegrasyonu kolaylaştırdı.
Taşınabilirlik “hiç değişiklik yapmadan her yerde çalıştır” anlamına gelmez. Anlamı şudur: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY gibi temel fikirler ürünler arasında tanınabilir kalır. Bir sorgu bir sistem için yazıldığında genellikle başka birine küçük düzeltmelerle uyarlanabilir. Bu, tedarikçi bağlanırlığını azalttı ve geçişleri daha az korkutucu hale getirdi.
Zamanla SQL standartlaştırıldı: satıcıların çoğunun desteklemeyi kabul ettiği ortak bir kural ve tanım seti. Bunu bir dilbilgisi gibi düşünebilirsiniz. Farklı bölgelerde aksanlar ve argo olabilir, ama temel dilbilgisi iletişmeyi sağlar.
İnsanlar ve kuruluşlar için bu standardizasyonun büyük etkileri oldu:
Sonuç: SQL, ilişkisel verilerle çalışmak için varsayılan “ortak dil” haline geldi.
SQL sadece veriyi sorgulama biçimimizi değiştirmedi—yazılımın nasıl inşa edildiğini de değiştirdi. Veritabanına soru sormanın ortak bir yolu olunca, birçok ürün kategorisi “SQL mevcut” varsayımıyla daha üst düzey özelliklere odaklanabildi.
SQL'i CRM, ERP, finans uygulamaları, raporlama panoları ve kayıtları filtreleyen, toplamları hesaplayan ya da müşteri profilleri derleyen web servislerinin arkasında görebilirsiniz. Kullanıcılar hiç sorgu yazmasa bile, birçok uygulama filtreleme, toplama ve ilişkilendirme yapmak için otomatik olarak SQL oluşturur.
Bu yaygınlık güçlü bir model yarattı: yazılımınız SQL konuşabiliyorsa, birçok farklı veritabanı sistemiyle daha az özel entegrasyonla çalışabilir.
Paylaşılan bir sorgu dili, veritabanlarının “etrafında” duran araçları pratik hale getirdi:
Bu araçlar tek bir satıcının arabirimine bağlı değil; aktarılabilir SQL kavramlarına dayanır.
2025'te bile SQL'in hâlâ önemli olmasının bir nedeni, niyet ile yürütme arasında dayanıklı bir sözleşme gibi davranmasıdır. Daha üst düzey araçlarla ya da AI ile uygulama inşa ederken bile, veritabanı katmanı açık, test edilebilir ve denetlenebilir olmalıdır.
Örneğin Koder.ai üzerinde (sohbetle web, backend ve mobil uygulamalar oluşturma platformu), ekipler genellikle “uygulamanın ne yapması gerektiğini” net ilişkisel tablolar ve SQL sorgularıyla somutlaştırır. Alt tarafta bu genellikle PostgreSQL ile bir Go backend anlamına gelir; SQL birleşimler, filtreleme ve agregasyonlar için hâlâ paylaşılan dil olur—platform ise iskeleti hızlandırır, yinelemeyi kolaylaştırır ve dağıtımı destekler.
SQL onlarca yıl sürdü, bu da şikâyetleri toplaması için bolca zaman bıraktı. Birçok eleştiri dar bir bağlamda geçerli olsa da, genellikle çalışan ekiplerin güvendiği pratik nüansı içermez.
SQL, SELECT ... FROM ... WHERE ... görüldüğünde basit görünür; sonra birdenbire geniş bir dünya açılır: joinler, gruplamalar, window fonksiyonları, common table expression'lar, işlemler, izinler, performans ayarı. Bu sıçrama sinir bozucu olabilir.
Yararlı bir çerçeve şu: SQL merkeze doğru küçük, kenarlarda büyük bir dildir. Çekirdek fikirler—satırları filtreleme, sütunları seçme, tabloları birleştirme, toplama—hızla öğrenilebilir. Karmaşıklık genellikle gerçek dünya verisinin hassasiyetine (eksik değerler, çoğaltmalar, zaman dilimleri, karışık kimlikler) veya yüksek hızda veri işleme taleplerine geldiğinde ortaya çıkar.
Bazı “tuhaflıklar” aslında SQL'in veriye karşı dürüst olmasıdır. Örneğin, NULL “bilinmiyor” anlamına gelir; “sıfır” veya boş string değildir; bu yüzden karşılaştırmalar çoğu kişinin beklentisinden farklı davranır. Bir başka yaygın sürpriz, aynı sorgunun açıkça sıralama belirtilmediği sürece farklı sırayla satır döndürebilmesidir—çünkü bir tablo bir hesap tablosu değildir.
Bunlar SQL'den kaçınmak için nedenler değil; veritabanlarının örtük varsayımlar yerine doğruluk ve netlik için optimize edildiğini gösteren hatırlatmalardır.
Bu eleştiri iki şeyi karıştırır:
Satıcılar rekabet etmek ve kullanıcılarına hizmet etmek için özellik ekler—ek fonksiyonlar, farklı tarih işlemleri, özel uzantılar, prosedürel diller. Bu yüzden bir sorgu bir sistemde çalışırken başka birinde küçük düzenlemeler gerektirebilir.
Taşınabilir temelleri öğrenin: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY ve temel veri değiştirme komutları. Bunlar doğal hale geldiğinde, büyük olasılıkla kullanacağınız veritabanını seçin ve onun özgün güçlerini/tu-taklarını öğrenin.
Kendi başınıza öğreniyorsanız, karşılaştığınız farkların küçük bir hile sayfasını tutmak da yardımcı olur. Bu, “lehçeler sinir bozucu” olmaktan çıkar ve “bakarım” haline gelir—günlük iş için çok daha gerçekçi bir beceri.
SQL öğrenmek sözdizimini ezberlemekten çok bir alışkanlık kazanmaktır: net bir soru sor, sonra onu bir sorguya çevir.
Bir küçük tablo (örn. customers veya orders) ile başlayın ve bir şey “yapmaya” çalışmadan önce veriyi okumaya alışın.
WHERE ve ORDER BY ile filtreleyin ve sıralayın. Sadece ihtiyacınız olan sütunları seçmeye alışın.orders + customers) JOIN ile bağlayın.GROUP BY öğrenin; “kaç tane?” ve “ne kadar?” sorularını cevaplayın—count, sum, avg ve aylık toplamlar gibi.Bu ilerleme SQL'in tasarımını yansıtır: bir soruyu parçalara ayırın, sonra veritabanının en iyi şekilde yürütmesini sağlayın.
Paylaşılan bir veritabanında alıştırma yapıyorsanız veya yanlış tıklama yapma ihtimaliniz varsa kendinizi şu kurallarla koruyun:
SELECT. Bunu “okuma modu” olarak görün.LIMIT 50 ekleyin ki milyonlarca satır çekmeyesiniz.DELETE, UPDATE, DROP) kaçının; WHERE koşullarını tam anlamadan bunları kullanmayın.WHERE koşulunu SELECT ile çalıştırıp hangi satırların etkileneceğini görün.İyi SQL pratiği gerçek işler gibidir:
Bir soru seçin, sorguyu yazın ve sonucu sağduyuya göre kontrol edin. Bu geri bildirim döngüsü SQL'i sezgisel kılar.
Koder.ai üzerinde küçük bir PostgreSQL destekli uygulama prototipi yapıyorsanız, tabloları ve sorguları hızlıca yineleyebilir, değişiklikleri anlık görüntülerle geri alabilir ve hazır hissettiğinizde kaynak kodunu dışa aktarabilirsiniz—böylece gerçek SQL mantığını kaybetmeden ilerleyebilirsiniz.
Donald Chamberlin'in kalıcı katkısı yalnızca bir sözdizimi icat etmek değildi—insanlarla veriler arasında okunaklı bir köprü kurmaktı. SQL, birinin ne istediğini (Kaliforniya'daki müşteriler, ay bazında satışlar, düşük stoklu ürünler) tarif etmesine izin verdi; bilgisayarın nasıl alacağını ayrıntılı olarak yazdırmadı. Bu kayma veritabanı sorgulamayı uzmanlık gerektiren bir zanaatten ekiplerin tartışabileceği, gözden geçirebileceği ve geliştirebileceği ortak bir dile dönüştürdü.
SQL, karmaşık sorular için yeterince ifade gücüne, optimize edilebilir ve standartlaşabilir kadar yapısal olmasının sağladığı bir orta noktada yer aldığı için sürdü. Yeni veri araçları—panolar, no-code arayüzler ve AI asistanları—gelse de SQL güvenilir bir katman olarak kalmaya devam ediyor. Pek çok modern sistem tıklamaları, filtreleri ve istemleri SQL benzeri işlemlere çeviriyor; çünkü veritabanları bunları doğrulayabilir, güvenli hale getirebilir ve verimli çalıştırabilir.
Arayüzler değişir, ama kuruluşların hâlâ ihtiyacı vardır:
SQL bu kutuları işaretliyor. Kusursuz değil ama öğretilebilir—ve bu öğretebilirlik icadın bir parçasıdır.
Chamberlin'in gerçek mirası, güçlü sistemleri erişilebilir kılan araçların en iyisinin daha fazla insanı sohbete davet ettiğini göstermesidir. Bir dil okunaklı olduğunda, daha fazla insan sürece katılır—ve teknoloji laboratuvarlardan günlük işe böyle yayılır.
Donald D. Chamberlin, System R projesi kapsamında SQL'in (başlangıçta SEQUEL olarak adlandırıldı) ortak yaratıcısı olan bir IBM araştırmacısıydı. En önemli katkısı, insanların veritabanlarından sonuç istemek için adım adım program yazmak zorunda kalmadan kullanabileceği deklaratif, okunaklı bir dilin şekillenmesine yardımcı olmaktı.
SQL, veri erişimini paylaşılabilir ve tekrarlanabilir hale getirdiği için önemliydi. Yeni bir özel program istemek ya da sabit raporlara güvenmek yerine, ekipler sorguları diğer çalışmalar gibi yazıp gözden geçirebiliyor; bu da keşfi hızlandırıp darboğazları azalttı.
Bir deklaratif dil, veritabanına ne sonuç istediğinizi söyler, nasıl elde edileceğini değil. Pratikte bu, hangi sütunları, tabloları, filtreleri ve gruplamaları istediğinizi tanımladığınız; veritabanının ise bunu genellikle sorgu optimizasyonu yoluyla verimli bir yürütme planına dönüştürdüğü anlamına gelir.
Temel zihinsel model şöyledir:
SELECT: görmek istediğiniz (sütunlar veya ifadeler)FROM: nereden geliyor (tablolar/görünümler)WHERE: hangi satırlar nitelikli (filtreler)Bunlar netleşince, tabloları bağlamak için , özetlemek için , sıralamak için ekleyebilirsiniz.
JOIN, iki (veya daha fazla) tabloyu ortak bir koşula göre—çoğunlukla customer_id gibi paylaşılan bir tanımlayıcıyla—birleştirir. Bilgiler bir tabloda, ilişkili detaylar başka bir tabloda olduğunda join kullanın (ör. siparişler bir tabloda, müşteri isimleri başka bir tabloda).
GROUP BY, “kategori başına” sonuçlar üretmenizi sağlar (müşteri başına toplamlar, ay başına sayımlar, ürün başına gelir). Pratik bir iş akışı genelde şöyledir:
SELECT ... FROM ... WHERE ... yazın.COUNT(), SUM(), gibi agregaları ekleyin.System R, 1970'lerde IBM'in gerçek dünyada ilişkisel veritabanlarının işe yarayıp yaramayacağını kanıtlamak için geliştirdiği bir araştırma prototipiydi. Ayrıca yüksek seviyeli istekleri verimli işlemlere dönüştürebilen sorgu optimizasyonu gibi kritik fikirleri ortaya koydu; bu da SQL gibi üst düzey bir dilin pratik olmasını sağladı.
SQL yalnızca IBM araştırma dilinden endüstri standardına dönüşmedi çünkü pratikti; aynı zamanda araçlar ve eğitim aracılığıyla yayıldı. Bu güçlendirici döngü oluştu:
Ürünler arasında farklar olsa da temel kavramlar tanınabilir kaldı.
SQL lehçeleri gerçek; fakat en yüksek getirili yaklaşım şudur:
SELECT, WHERE, , , ve temel .Güvenli başlayın ve katmanlar halinde ilerleyin:
JOINGROUP BYORDER BYAVG()JOINGROUP BYORDER BYINSERT/UPDATE/DELETEBöylece uyumsuzluklar sürekli bir sorun olmaktan çıkıp “bakılacak şeyler” haline gelir.
SELECT ile pratik yapın.LIMIT kullanın (veya veritabanınızın eşdeğeri) ki milyonlarca satır çekmeyesiniz.UPDATE/DELETE yapmadan önce aynı WHERE koşulunu SELECT ile çalıştırıp etkilenecek satırları önizleyin.Amaç sözdizimini ezberlemek değil, açık soruları sorgulara çevirmeyi alışkanlık haline getirmektir.