SQL ha guadagnato popolarità e importanza negli ultimi due decenni. Poiché questo linguaggio di programmazione consente agli utenti di eseguire varie operazioni con i database, il futuro di SQL è un argomento importante. Con l’ulteriore sviluppo dell’intelligenza artificiale e questioni come i Big Data, la rilevanza di SQL diventa discutibile. Puoi leggere ulteriori informazioni sul futuro di SQL, sulle sue caratteristiche principali e sulle minacce in questo articolo. Puoi anche leggere ulteriori informazioni sulla differenza tra SQL e SQL Server e cosa puoi fare con entrambi.
Perché usare SQL ?
SQL è un linguaggio di programmazione creato per facilitare la comunicazione tra le organizzazioni e i loro database relazionali. Utilizzando SQL è possibile recuperare, ordinare, accedere e aggiornare le informazioni in modo molto semplice e veloce. Vedi di seguito cosa puoi fare con SQL:
- Creare e gestire database: utilizzando SQL è possibile gestire e generare nuovi database.
- Unire dati provenienti da luoghi diversi: i dati vengono solitamente archiviati in luoghi diversi, ad esempio più tabelle. Con SQL puoi utilizzare una funzione specifica che congiunge queste tabelle in modo che possano creare risposte a problemi più complessi
- Creazione di report di dati: è possibile strutturare diversi output in un report coerente a cui altri hanno accesso. Ciò semplifica la comunicazione e l'interpretazione dell'analisi complessiva che contribuisce ulteriormente a un processo decisionale più argomentato .
- Esplora dati: SQL ti consente di accedere a determinati dati all'interno di diversi database
Differenza tra SQL e SQL Server
Sebbene SQL e SQL Server sembrino simili, esistono molte differenze tra loro. La differenza principale è che SQL è un linguaggio di query destinato a produrre determinati ordini in modo da poter specificare i database relazionali, mentre SQL Server è un sistema di gestione di database che esegue queste query SQL.
Un'altra differenza è il fatto che SQL Server dispone di aggiornamenti mentre SQL no. SQL non viene fornito con alcun aggiornamento perché tutte le query con codice SQL all'interno del database rimarranno sempre le stesse. Al contrario, SQL Server dispone di aggiornamenti perché gli utenti possiedono effettivamente queste licenze. Pertanto, Microsoft li rivede regolarmente, il che porta ad aggiornamenti.
Una terza differenza tra SQL e SQL Server è legata alla piattaforma. Come accennato in precedenza, le query SQL rimangono una costante, quindi il linguaggio può essere utilizzato su ogni dispositivo e ogni sistema operativo. Tuttavia, poiché SQL Server non è un open source, la licenza non può essere utilizzata su tutti i sistemi e dipende quindi dalla piattaforma.
Scopo principale di SQL Server 2022
Uno degli scopi principali e i maggiori vantaggi di SQL Server 2022 è la possibilità di utilizzare soluzioni ibride. Ad esempio, con SQL Server 2022 è possibile creare una connessione con Azure Synapse Analytics tramite la funzionalità Azure Synapse Link. In questo modo non è necessario replicare o spostare i dati per ottenere una visione chiara dei database SQL Server 2022. Inoltre, con Azure Synapse Link puoi connettere SQL Server 2022 con Azure Synapse Analytics e ottenere un'analisi più chiara del tuo database.
Per saperne di più sulle caratteristiche di SQL Server 2022.
Intelligenza artificiale
Con lo sviluppo dell’intelligenza artificiale si pongono domande come: “L’intelligenza artificiale sostituirà SQL?” è giusto chiedere. Certo, per ora non è ancora chiaro fino a che punto arriverà l'intelligenza artificiale, ma per quanto riguarda SQL non ci sono grosse preoccupazioni al momento. La programmazione con SQL richiede ancora un tocco umano. L’adattamento umano e l’interpretazione di determinati requisiti è qualcosa che manca ancora all’intelligenza artificiale. Per questo motivo l’intelligenza artificiale non rappresenta (ancora) una minaccia.
Per ora, l’intelligenza artificiale può ed è utile per i programmatori SQL. Le query possono essere generate dall'intelligenza artificiale, le attività ricorrenti e di routine possono essere eseguite dall'intelligenza artificiale e le prestazioni del database possono essere ottimizzate in termini di efficienza. Quindi, per ora l’intelligenza artificiale è più uno strumento di supporto per i programmatori SQL che una minaccia.
Grandi dati
SQL è un ottimo modo per lavorare con i Big Data. Se la tua organizzazione dà priorità alla sicurezza, alla validità dei dati, all'affidabilità e alla coerenza, SQL è lo strumento giusto da utilizzare. SQL è il più compatibile dove vengono utilizzati database relazionali. Ecco alcuni suggerimenti sull'utilizzo di SQL per Big Data:
- Etichettando viste e chiavi e rimuovendo tabelle e colonne obsolete, puoi garantire la coerenza dei dati.
- Le cose da fare e da non fare esistono per una ragione. Non dovrebbero essere ignorati poiché la loro applicazione garantisce che l'analisi possa essere eseguita in modo più fluido. Alcuni esempi utilizzano lettere maiuscole e minuscole in modo appropriato, seguendo l'esecuzione SQL e applicando nomi descrittivi.
- Assicurati che il tuo database cancelli i dati non necessari. In questo modo il database viene normalizzato il più possibile, avvicinandosi così a uno stato di conformità ACID.
SQL: previsioni future
La scienza dei dati ha registrato un enorme aumento negli ultimi due decenni e le aspettative sono che questa situazione non cambierà nel prossimo futuro. Gli scienziati sono determinati a portare avanti questo progresso e uno degli strumenti più importanti per raggiungere questo obiettivo è SQL. Poiché i dati crescono in volume, varietà e velocità, SQL gioca un ruolo cruciale perché consente agli utenti di analizzare e, soprattutto, interrogare tutti questi dati. Inoltre, anche la compatibilità di SQL con framework informatici distribuiti come Apache Flink e Apache Kafka è una caratteristica vantaggiosa che contribuisce all'elaborazione e all'analisi dei dati in modo efficiente.
Un altro risultato vantaggioso derivante dal continuare a utilizzare SQL è l'elaborazione del flusso. Consente agli utenti di trasformare, analizzare, filtrare o migliorare i dati molto rapidamente. Poiché i dati crescono come mai prima d’ora, saper lavorare con SQL è davvero importante in alcune aree di competenza ed è quindi una competenza molto conveniente da possedere.
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