Was ist SQL?

Mit SQL kann man relationale Datenbanken erstellen sowie auf bestehenden Datenbanken diverse Operationen ausführen, inklusive Datenabfragen. Die Sprache gehört zum Standardrepertoire von Webentwicklerinnen und -entwicklern, Daten-Analystinnen und -Analysten und Forschenden. Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen ist SQL speziell. Wir erklären die Merkmale der Sprache.

Was ist SQL?

Bei SQL handelt es sich um die „Structured Query Language“ (deutsch: „strukturierte Abfragesprache“). Damit kann man Abfragen an Datenbanken stellen, die strukturierte bzw. relationale Daten enthalten. Die Sprache baut auf der „relationalen Algebra“ auf. Dabei handelt es sich um eine mathematische Theorie, Daten zu strukturieren und die Ergebnisse von Abfragen zu errechnen. Aus dieser mathematischen Grundlage leiten sich viele der Besonderheiten von SQL als Programmiersprache ab. Mitte der 1970er Jahre entstanden, gilt SQL heute als Standardprogrammiersprache für Datenbankanwendungen.

Ein wichtiges Detail über SQL ist, dass es sich um eine reine Abfrage- bzw. Programmiersprache handelt, nicht um ein umfassendes Datenbank-Management-System (DBMS). Einige beliebte DBMS, die SQL implementieren, sind MySQL, Oracle SQL und SQLite. Allerdings verwenden diese DBMS meistens Dialekte von SQL, die zusätzliche und/oder abweichende Befehle haben können.

SQL als domänenspezifische und deklarative Sprache

Im Vergleich zu den meisten etablierten Programmiersprachen ist SQL speziell, da es sich um eine domänenspezifische Sprache (Domain-Specific Language, DSL) handelt. Im Gegensatz zu den General Purpose Languages (GPLs), die sich für den Einsatz in vielen unterschiedlichen Anwendungen eignen, kann SQL in nur einem Szenario eingesetzt werden, nämlich bei Datenbanken.

Zudem handelt es sich bei SQL um eine deklarative Programmiersprache. Das heißt, dass die Programmiererin oder der Programmierer ein gewünschtes Ergebnis als Befehl eingibt und das System dafür sorgt, dass dieses Ergebnis erzielt wird. Dies steht im Gegensatz zur sogenannten imperativen Programmierung, bei der die einzelnen Schritte zum Erreichen der Ziele explizit im Code festgelegt werden.

Wozu wird SQL eingesetzt?

Vor allem dient SQL als Schnittstelle zur Interaktion mit relationalen Datenbank-Management-Systemen (RDBMS). Eine relationale Datenbank kann man sich als Tabelle vorstellen, in der jeder Zeileneintrag eine vorbestimmte Menge von Attributen besitzt, die mit Werten aufgefüllt werden. Der SQL-Code kann entweder vom Menschen über eine textbasierte Schnittstelle eingegeben oder in API-Zugriffe integriert werden.

Vor- und Nachteile von SQL

Vorteile von SQL

Der größte Vorteil von SQL liegt in der hohen Bekanntheit und weiten Verbreitung der Technologie. Seit ihrem Ursprung in den 1970er Jahren stellt SQL den Industriestandard für Datenbankanwendungen dar. So ist es relativ einfach, erfahrene SQL-Programmiererinnen und -Programmierer zu finden, ebenso Schnittstellen mit anderen gängigen Technologien und Sprachen.

Außerdem ist SQL nicht ohne Grund zum Industriestandard geworden – die Sprache basiert auf einer robusten mathematischen Grundlage, die eine optimale Speicherung von Daten erlaubt. Allerdings erfordern relationale Datenbanken ein fundiertes Verständnis der Technologie und Theorie sowie Geschick und Planung bei der Modellierung. Doch ein gut designtes Datenbankschema ermöglicht es, über entsprechende Abfragen neue Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Nachteile von SQL

Ein Nachteil von SQL und relationalen Datenbanken im Allgemeinen ist die hohe Komplexität der Technologie. SQL umfasst hunderte von Befehlen und Klauseln, die für Neuanfängerinnen und Neuanfänger eine große Herausforderung darstellen. Erschwerend kommt hinzu, dass viele davon implementationsspezifisch sind.

Zudem erfordert der Aufbau einer relationalen Datenbank eine Reihe von Annahmen über die zu speichernden Daten. Diese dienen dazu, die Qualität der gespeicherten Daten zu sichern, bringen aber auch einige Einschränkungen mit sich, die bei einem schlecht entworfenen Schema für dauerhafte Probleme sorgen. Änderungen des Schemas im laufenden Betrieb können eine ernsthafte Herausforderung darstellen. Zusätzlich zu dieser mangelnden Flexibilität ist es meistens sehr herausfordernd, eine SQL-Datenbank geografisch zu verteilen. Daher ist es alles andere als trivial, durch Dezentralisierung die Performanz einer Datenbank zu optimieren.

Ein abschließender Nachteil von SQL ist die Unvereinbarkeit mit der weit verbreiteten objektorientierten Programmierung, die immer mehr an Relevanz gewinnt. In der objektorientierten Programmierung werden Daten sowie „Verhalten“ (Methoden) in Objekten gekapselt. Diese Daten und Methoden werden durch Klassenhierarchien vererbt. Der relationale Ansatz ist grundsätzlich unterschiedlich, da Daten über mehrere Tabellen verteilt werden können. Zudem ist es unmöglich, das Verhalten eines Objekts zu modellieren. Deshalb lassen sich Objekte nicht 1:1 auf relationale Datenbankstrukturen übertragen.

Alternativen zu SQL

Seit SQL zum Anfang der digitalen Revolution erfunden wurde, hat die Sprache nicht an Relevanz verloren. Es haben sich aber inzwischen einige alternative Schemata gezeigt, die für manche Anwendungen passender sein können.

Objektrelationale Datenbank-Management-Systeme

Objektrelationale Datenbank-Management-Systeme (ORDBMS) wie PostgreSQL nutzen SQL als Abfragesprache, unterstützen jedoch auch Kernkonzepte der objektorientierten Programmierung. So lassen sich Objekthierarchien, Vererbung und Objektverhalten ohne Einsatz einer objektrelationalen Abbildung (Object-Relational Mapping, ORM) nutzen. Insbesondere nutzerdefinierte und zusammengesetzte Datentypen verringern die Komplexität der Schemata und Abfragen.

NoSQL

SQL-basierte DBMS sind hauptsächlich für die Speicherung strukturierter Daten gedacht, doch nicht alle Daten folgen einem festen Schema. In solchen Fällen kommen NoSQL-Datenbanken ins Spiel. Der Begriff NoSQL bezeichnet eine Familie von nichtrelationalen DBMS. Anstatt Daten als Felder in einer Tabelle zu modellieren, kommen verschiedene Ansätze zum Einsatz.

Ein populärer Ansatz ist die dokumentenbasierte Speicherung von Daten – anstatt Daten in einer Tabelle zu speichern, werden sie in individuellen Dokumenten gespeichert. Ein Vorteil des dokumentenbasierten Ansatzes ist, dass die Daten selbstschreibend sein können. Das heißt, dass das Schema der Daten vom individuellen Dokument bestimmt wird, nicht von der Datenbank – Dateneinträge können also unterschiedlichen Schemata folgen.

Für gewöhnlich sind NoSQL-Lösungen weniger komplex und bringen Vorteile in Bezug auf Skalierung und Performance-Optimierung. Ferner ist es in der Regel einfacher, im laufenden Betrieb das Schema zu ändern bzw. Daten flexibel zu speichern. Dafür ergeben sich u. U. weniger starke Garantien in Bezug auf die Qualität der Daten.