举个宏观上的例子:
曾经有一个叫Google的公司觉得RDBMS这套东西太麻烦了，不适合大规模计算，所以在2005年发明了一个东西叫做Mapreduce，大概就是说用户需要提供mapper
和 reducer函数，这两个函数可以对数据干任何事情，框架会帮助用户做好并行。
但是15年后我们已经知道结果了，Mapreduce这种过度自由的框架其实并没有人玩的那么转，存活下来的都是sparkSQL，flinkSQL，Hive，Snowflake这些用SQL的产品。
从程序语言的角度上来说，API vs SQL 本质上是Imperative（命令式编程） vs Declarative（声明式编程）。
简单来讲 Imperative类似于你扮演一个程序员，对于一个功能，写出逻辑链上的每一行代码，然后程序运行得到结果。
而Declarative类似于你扮演一个产品经理，对于一个功能，你只需要描述你需要的结果，然后某程序会把中间的过程生成好。
不论从学术角度还是工程角度来讲Declarative是更加进步的。
再举个微观上的例子:
假设两张表，一张user（id， name）一张salary（id， user_id，salary）当你同时需要所有人的name和salary的时候，你会运行以下SQL
select * from user inner join salary on user.id = salary.user_id
但是如果你只有简单的CRUD API的话，你可能需要拿到所有user.id 然后走一个for loop 去salary里面找到对应的id，从正确性上来说也说得过去，但是性能会非常捉急，再后来你会发现所有的优化 = 你在用户侧重新实现了一个join算法。而如果用SQL的话会调用数据库内部的高效join算法。
所以，Declarative比Imperative更适合处理数据。很多时候你认为的约束和不便，其实是性能提升的来源。
而且，API是很难有一个语言的自由度的，很多SQL里面写起来很自然的东西要是用API实现的话都很丑陋。
2022 IEEE 编程语言榜单公布,最受欢迎以及发展趋势最好的是Python,但工作中最吃香的语言却是SQL。
作为一种广泛使用的数据专业语言，很多领先的科技公司都依赖于关系型数据库和SQL。像Mysql或者Oralce这类成熟的数据库，它已经和SQL深度绑定了。
SQL可以提供更高的性能和效率，以及更强的数据一致性和完整性，它能处理复杂的数据分析和查询。
综上所述，SQL想要轻易被取代是不可能的。
想要掌握SQL,你可能需要这款SQL工具 : SQL Studio
（1）免费。
（2）免费的基础上支持几乎所有主流数据库，不仅有MySQL、Oracel、PostgresSQL等国外数据库，还支持武汉达梦、人大金仓等国产数据库。
（3）突出亮点：Web版工具——一次部署，团队成员都能使用，占用的硬件资源都在服务器上；只要有可登录的软件链接和账号、密码，任意设备随时可用这款工具：省去了繁琐的工具安装配置、升级过程。（对于团队协作和教学场景简直不要太友好）
（4）亮点延伸：用户管理——SQL Studio只有管理员可以新建账号、也只有管理员可以增加和删除数据源，这样避免了许多安全问题。
（5）性能稳定且可圈可点：
a.可视化管理——支持图形化界面对数据库、表进行管理；支持直接修改表结构、表数据等，还能显示操作对应的SQL语句。
b.写sql支持智能提示：可以根据用户输入的字符及其语意提示表名等信息。
c.每次执行的SQL语句都会保存在主界面的“历史查询”中，而且找到对应语句可以直接复用。
d.经常需要用到的SQL语句也可以直接保存在主界面“保存的查询”中，不用再从电脑本地导入，而且能直接修改、复制、删除。
e.除了“历史查询”、“保存的查询”还有“历史导出”功能，每一次下载数据都会被记录，保证了工具完整的审计功能。
f.超强的数据导入、导出能力：近700万行数据导出只需20多秒，比Navicat还快两倍。
g.稳定性好：展开数据库中一万张表，丝毫不卡顿。SQL编辑框支持注释，有注释也能很好地执行语句，不出bug稳定性强。
h.一键批量执行：单击执行编辑框内所有SQL语句，方便大家进行刷库等操作。
i.一键解释执行：单击即可帮助大家分析sql语句的性能，辅助优化。
j.结果栏支持调整每页展示多少条数据、且支持改变排序和全屏，看数据更方便。
k.数据库列表、结果栏、历史查询、保存查询都支持搜索定位。