摘要：SQL在2025年榜单跃升至第四位，因其声明性、高效处理数据。它与Python互补，AI可通过Python生成SQL。SQL将持续作为结构化数据标准接口，与AI深度融合。
SQL在2025年榜单跃升至第四位，因其声明性、高效处理数据。它与Python互补，AI可通过Python生成SQL。SQL将持续作为结构化数据标准接口，与AI深度融合。
译自：SQL vs. Python: Frenemies of the Data World
作者：Ivan Novick
每年，IEEE Spectrum 顶级编程语言排行榜真实反映了全球软件生态系统中至关重要的内容。在 2025 年的榜单中，SQL 从 2024 年的第 9 位跃升至第 4 位，仅次于 Python、Java 和 C++。考虑到 SQL 的“高龄”及其专业领域，这一排名引人注目。
在此背景下，数据揭示了一个更深层次的故事：几十年来，在创新浪潮中，SQL 作为企业分析的支柱始终屹立不倒，在表示和大规模查询数据方面效率无与伦比。我曾撰文阐述为何 SQL 是 AI 的理想搭档，并相信 SQL 人气惊人的跃升进一步证实了 SQL 和 Python 的互补性。这种互补性常常被误解，而实际上它们对于当今数据密集型 AI 工作负载都必不可少。
SQL 创建于 20 世纪 70 年代，源于 Edgar Codd 对关系数据库的构想及其对关系代数和集合论的数学形式化。与指令执行如何完成任务的过程式和函数式语言不同，SQL 是声明性的；它指定你想要什么，而将路径的确定留给引擎。这种基于集合的抽象已经持续应用了几十年，支持从小型数据集到管理数十亿行的系统，因为它植根于关系代数和集合论。
SQL 已经超越了每一次硬件更新和编程趋势。它最初在大型机上运行，后来适应了 UNIX 服务器、分布式系统，现在又驱动着云 SaaS 数据库引擎。SQL 引擎已用 C、C++、Java 和其他语言实现，并针对多核 CPU、GPU 和 NVMe 存储进行了优化。SQL 接口保持标准化，使用户免受复杂性影响，而底层实现则持续演进。
SQL 与 Java、C++ 和 Python 等过程式语言之间的区别不仅仅是语法。过程式和函数式语言依赖显式控制流、循环、条件分支和函数调用来一次一个元素地处理数据。相比之下，SQL 一次性操作整组行。SQL 不是编写循环来扫描列表并求和，而是对列使用聚合函数 (SUM)。SQL 不是使用嵌套的 if 语句，而是应用 WHERE 子句来过滤子集。连接通过描述关系如何连接来取代手动指针追踪或映射查找。这种转变意味着，虽然过程式代码指定如何计算，但 SQL 指定需要什么结果，将决定使用索引、执行哈希连接还是跨多个 CPU 并行处理的任务留给了数据库优化器。
Python 在榜单中排名第一，其成功很大程度上归功于数据科学和机器学习。它易于学习、灵活，并得到丰富的数值计算和机器学习 (ML) 库生态系统的支持。但 Python 和 SQL 并非竞争对手；它们互为补充。SQL 处理结构化存储、过滤、连接和大规模聚合；Python 提供编排、统计建模和自定义逻辑。
分析师可能会编写 SQL 查询来提取数百万条销售记录，然后转向使用 pandas 或 NumPy 的 Python 进行可视化或统计测试。数据工程师使用 Airflow 或 Prefect 将 SQL 步骤嵌入到基于 Python 的工作流中，确保在下游转换之前高效进行数据库处理。一些数据库引擎甚至支持直接在 SQL 中嵌入 Python 函数，允许数据整理和自定义逻辑在靠近数据的地方执行，而无需将数据移出引擎。
Python 还可以以模板化的方式编写许多 SQL 查询。例如，你可能希望创建 50 个不同的 SQL 语句，以在 50 个不同的表或数据集上执行类似的任务。一个简单的 Python 查询可以轻松生成并运行 50 个 SQL 语句。
现在，在当今世界，AI 可以编写 Python 脚本。因此，通过对话式界面，AI 生成 Python，然后 Python 生成 SQL。
示例：“生成一个 Python 脚本，该脚本生成并运行一个 SQL 查询到人口表，并对人口统计数据进行平均。数据存储在 50 个表中，每个美国州一个表，因此生成 50 个这样的查询，并在 Python 脚本的末尾总结数据。”
因此，AI 生成 Python，Python 生成 SQL，形成一个和谐的链条。
SQL 在 2025 年的持续相关性反映了其作为处理结构化数据的标准接口的作用。尽管硬件、编程范式和数据平台发生了变化，SQL 仍保持稳定，因为它植根于关系代数和集合论。未来趋势指向 SQL 与向量和 AI 工作负载的更广泛集成，以及用于数据库内函数的嵌入式过程语言（如 Python）。
SQL 不太可能被取代，而是将继续作为传统关系数据库、分布式数据仓库和混合数据平台等异构系统之间的通用层。它的未来由其实用性决定：SQL 仍然是查询和管理数据的标准化、广泛采用的方法，并且随着新引擎和基础设施的出现，它将继续在其中得到实现。
来源：小桃说科技
