SQL发展的前世今生
很多年前，两名年轻的IBM研究员将一门关系型语言带到了数据库领域，旨在使用声明性的方式来操作数据。从Don Chamberlin和Ramond Boyce发表"SEQUEL：一门结构化的英语查询语言"以来，关系型模型和SQL已经得到了广泛发展，并被用在大量的技术中，如OLTP、OLAP、对象数据库、对象关系型数据库，甚至是NoSQL数据库。
SQL也为非关系型数据库带去了设计灵感，比如用于对象数据库的SQL、用于对象关系的SQL、用于XML的SQL、用于搜索的SQL、用于JSON的SQL、用于时序数据的SQL、用于流的SQL等等，。各种与数据大乱交到的BI工具也使用了SQL。事实上，SQL是最成功的第四代语言。
SQL以关系代数作为基础，目标是提供一种接近英语的查询语言：
1.具有声明性。
2.可以通过组合的方式写出复杂的查询。
3.可以利用由Edger F Codd开发的关系型模型。
大数据试图在数据仓库领域补足或替换关系型系统，但他们仍然使用了SQL。
Hive、Impala、drill、BigSQL都使用了基于SQL的语言、优化器，并使用了与SQL相似的大规模并行处理。它们还时不时地增加新的SQL特性。SQL中的数据存储格式、数据模型和查询处理的分离带来了一些非常重要的好处。在SQL诞生以来的这些年中，很多数据库来了又去。NoSQL运动浪潮甚至在有意无意中暗示了SQL和SQL数据库即将死掉。但SQL阵营很坦然地面对这个问题：当一门语言被广泛认可，以至于其它语言开始标榜自己不同于这一门语言时，说明这门语言一定表现得很好。
另一个数据库阵营就是NoSQL了。虽然现在对NoSQL的定义是Not Only SQL，但其实NoSQL在最开始想要远离SQL，并尝试使用其它语言和框架，比如map-reduce。但在十年之后，几乎每一个流行的NoSQL数据库都有了SQL变种：Couchbase的N1QL、Cassandra的CQL和Elasticsearch的ElasticSearch SQL。你可能会说MongoDB并没有SQL，但实际上它肯定会有一个非常简单的SQL实现。
关系型数据库已经非常成功了，不过数据库还支持其它各种数据模型：JSON、图、XML、时序、空间、长列、列式、文档等等。这些数据库当中大部分都由自己的SQL实现版本，即使是NoSQL数据库也实现了SQL或者受SQL启发的查询语言。即使是在最性感的数据科学领域，SQL仍然是一项非常被看重的技能。
可能讽刺的是，NoSQL数据库中的SQL项目比SQL数据库中的SQL项目还要多。
SQL成功的秘诀
SQL的神秘与成功，来源于它自身的强大：
1.可声明性：你只要声明好要输出什么，查询引擎就会为你找到最优化的方式来执行查询。Pat Seliner等人在1979年发明的基于成本的优化器一直在持续地提升SQL的查询速度。这也提高了其他新进者的准入门槛。优化器有着非凡的复杂性。
2.SQL不只是用在查询方面，它也被用来更新数据。而存储过程、UDF（User Defined Function，用户自定义函数）通过结合过程语言和声明性的SQL也扩展了SQL操作数据方面的能力。
3.SQL具有非常好的可延展性。SQL标准经过多次扩展，每次都加入了很多新特性、新语法和新的关键字。可以肯定的是，并不是所有SQL标准都是一样的。即使是RDBMS的传统SQL实现也不会完全兼容，除非在写SQL的时候非常小心地考虑兼容性问题。除了这些之外，SQL的精髓都是一样的。SQL++是SQL进化的一个很好的例子，它是一门被设计用来处理JSON数据模型的语言，同时与SQL良好兼容。
4.SQL为我们带来了新的想法，扩展了新的数据类型、访问方式和应用场景。
5.SQL本身与数据表示是分离的，可以被用在非关系型数据上，比如CSV、JSON以及其他所有的大数据格式。有些人认为关系型模型表示非常死板，所以认为SQL也是死板的。但实际上，对于给定的schema，SQL可以实现任意数据格式的SELECT、连接、分组或聚合。
SQL的前景
N1QL的作者Gerald Sangudi曾经表示，SQL是非常成功的，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、连接、嵌套、分组、聚合、HAVING、WINDOW、排序、分页等等。在谈到数据操作时，这些就是我们要考虑的所有东西吗？这个问题还有待观察，不过我们可以肯定的是，其它语言（如Python和Java）正在为这些数据操作添加运算符，可能其它语言会跟风也说不定。SQL语言已经走到了关系型模型没能走到的地方。
"你以为的岁月静好，不过是有人替你负重前行，为你遮风挡雨。生活从来都不容易。"