两个分数和五年前，两位年轻的IBM研究人员提出了数据库; 一种在关系中构思的新语言，致力于数据可以以声明方式轻松操作的命题。自Don Chamberlin和Ramond Boyce发表SQL：结构化英语查询语言以来，关系模型和SQL已经扩展并适用于大量技术：OLTP，OLAP，对象数据库，对象关系数据库，甚至NoSQL。SQL启发了非关系数据库的查询语言设计：对象数据库的SQL，对象关系的SQL，XML的SQL，空间的SQL，搜索的SQL，JSON的SQL，时间序列的SQL，流的SQL等等。每个BI工具都使用各种SQL与数据交互。事实上，SQL是最多的成功的第四代语言。
“SQL是一种只有它的力量才能超越它的神秘设备。”
卢卡斯埃德尔
正如Don最近所说，SQL基于关系代数的基础，其目标是通过提供类似英语的查询语言来实现以下目标：
声明性语言和处理（而不是程序性）
使语言可组合以帮助轻松编写复杂查询
使用Edger F Codd开发的关系模型。
虽然大数据试图赞美和替换数据仓库的关系系统，但他们试图说同一种语言：SQL。Hive，Impala，drill和BigSQL都讲SQL启发语言，优化器和执行类似于SQL的MPP执行。他们还定期添加新的SQL功能。所有这些都在您想到的每种类型的数据存储和模型上。SQL中数据存储格式，数据模型和查询处理的分离产生了显着的好处。自SQL推出四十五年以来，许多数据库都来去匆匆; 许多数据处理已经过去了。NoSQL运动中的一些人暗示，即使在不经意间，SQL和SQL数据库的死亡也是如此。SQL阵营大步迈进，Don Chamberlin最近表示：“当一种语言如此被人们认可，以至于其他语言开始将自己定义为不是那种语言时，它必须做得非常好。”
另一方面，数据库只是简单地使用No-SQL。虽然目前的定义是“Not Only SQL”，但最初的方法是不使用SQL并尝试替代语言和框架，如map-reduce。十年后，每个流行的NoSQL数据库都有SQL的变体：Couchbase中的N1QL，Cassandra中的CQL，Elastic中的ElasticSearch SQL。你说，“MongoDB没有SQL。”我说，“ Squint！您将看到一个非常简单的SQL实现。“通过在MongoDB中使用简单，有点过程和临时设计，查询松散的可组合性，优化以及使用SQL完成的许多创新。
虽然关系模型非常成功，但数据库支持各种数据模型：JSON，图形，XML，时间序列，空间，宽列，列，文档等。大多数（如果不是全部）这些数据库都有自己的SQL版本。N1QL是JSON的SQL; SQL / XML，来自InfluxDB的SQL，SQL / Spatial，Cassandra中的CQL等。甚至NoSQL数据库也实现了SQL和SQL启发的查询语言。即使在新的酷“数据科学”世界中，强烈建议使用SQL技能。Lukas Eder在他必看的谈话中阐述了这一点。请参阅下面参考部分中的会谈链接。
现在，NOSQL数据库中的SQL项目比SQL数据库多。
| 数据模型/格式 | SQL实现 |
| JSON | Couchbase N1QL：用于JSON的SQL |
| 宽柱 | Cassandra CQL |
| Hadoop /大数据 | Hive，Impala，Drill，BigSQL |
| 时间序列 | Influxdb |
| 图形 | SQL Graph数据库，Oracle Graph |
| NoSQL数据库 | Apache Phoenix |
| 空间的 | Oracle Spatial |
| 搜索 | 弹性SQL |
为什么SQL如此成功？
声明性：您声明输出，查询引擎找出执行查询的最佳方式。优化器，尤其是1979年Pat Selinger等人发明的基于成本的优化器，有助于不断提高性能。这为每个新进入者提供了一个很高的标准。一个基于Apache蜂巢最近的一篇论文是复杂性和完善涉及的例子。
SQL不仅用于“查询”，还用于更新执行事务的数据。存储过程UDF通过将过程语言与声明性SQL结合起来扩展了范围。
SQL具有可塑性。它已经多次标准化，每次添加一本功能齐全的书籍，一个充满语法的商店，以及一个充满关键词的词典。当然，并非所有SQL都是相同的。即使是RDBMS上的传统SQL实现也不完全兼容，除非您小心地将SQL编写为兼容。通过所有这些，SQL的原始精神仍然存在。SQL借用于进化的一个例子是SQL ++。Don Chamberlin和Mike Carey教授讨论了支持复杂数据模型的需求，使用户和开发人员可以轻松访问JSON中的数据。Don的书SQL ++ For SQL Users：A Tutorial 向您介绍SQL ++的最新发展，SQL ++是为灵活的JSON数据模型上的数据处理而设计的，但是以SQL兼容的方式。
SQL就像它借用的英语一样，对新数据类型，访问方法和用例的新思想和扩展持开放态度。
SQL与数据表示的独立性允许自己用于非关系数据：CSV，JSON和所有大数据格式。有些人将关系模型表示的刚性与SQL的刚性混为一谈。实际上，在给定的模式中，SQL允许您选择-joed-group-aggregate-project任何数据格式。
评估SQL支持
现在SQL无处不在，您需要在支持级别上进行尽职调查。
找出每个工作负载的工作负载特征和目标。例如交互式应用程序或交互式分析或批量分析或BI工作负载等。
支持的声明反映了业务能力
表达式（标量，聚合，布尔），连接（内部，左/右/外部外部），子查询，派生表，排序和分页（LIMIT / OFFSET）方面的语言功能
索引：没有正确索引的SQL只是图灵机的原型
优化器：查询重写，选择正确的访问路径，创建最佳查询执行路径是SQL成功4GL的原因。有些具有基于规则的优化器，有些具有基于成本的优化器，有些具有基于成本的优化器。评估优化器的质量至关重要。典型的基准测试（TPC-C，TPC-DS，YCSB，YCSB-JSON）在这里不会帮到你
俗话说：“数据库中有三件重要的东西：性能，性能和性能。” 衡量工作负载的性能非常重要。YCSB和扩展的YCSB-JSON将使评估更容易
SDK：丰富的SDK和语言支持可加快您的开发速度
BI工具支持：对于大数据分析，BI工具通常通过标准数据库连接驱动程序提供支持非常重要
N1QL的创建者Gerald Sangudi曾经说过SQL是成功的，因为它代表了数据处理的基本操作。SQL支持一组丰富的操作select-join-group-aggregate-having-window-order-paginate-setops。这是我们（或机器）在指定数据操作时的想法吗？虽然还有待观察，但其他语言如python和java正在为数据上的这些操作添加运算符。也许其他人也会效仿。SQL已经走到了关系模型没有的地方。可以毫不夸张地说：
SQL已经死了。SQL万岁。