Структура языка SQL: от основ к современным стандартам и перспективам развития

В эпоху, когда данные стали новой нефтью, а их объемы растут экспоненциально, эффективное управление и извлечение информации становится краеугольным камнем успеха любой организации. В этом контексте язык SQL (Structured Query Language – язык структурированных запросов) вот уже полвека остается доминирующим инструментом для взаимодействия с реляционными базами данных. Его повсеместное распространение, от транзакционных систем до аналитических хранилищ, подчеркивает неизменную актуальность и значимость.

Цель данной курсовой работы – провести всесторонний анализ структуры языка SQL, проследить его историческое развитие от момента зарождения до современных стандартов, а также исследовать функциональные компоненты, процедурные расширения и актуальные тенденции, формирующие его будущее. Работа предназначена для студентов технических и IT-вузов, изучающих базы данных, и призвана предоставить глубокие, структурированные знания, необходимые для понимания архитектуры, принципов работы и эволюции этого ключевого инструмента в мире информационных технологий. Мы рассмотрим, как SQL реализует средства для определения, манипулирования и контроля данных, а также какие расширенные возможности и инновации возникают в контексте новых парадигм, таких как NewSQL и облачные базы данных.

Генезис и эволюция SQL: От SEQUEL до стандартов XXI века

Исторические предпосылки и первые разработки

История языка SQL неразрывно связана с революционной идеей реляционной модели данных, представленной доктором Эдгаром Ф. Коддом (Edgar F. Codd) в 1970 году в его основополагающей статье «A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks». Кодд предложил математически строгое, логически последовательное представление данных в виде таблиц (отношений), что кардинально отличалось от существовавших тогда иерархических и сетевых моделей. Эта концепция заложила фундамент для создания языков, способных эффективно работать с такими структурами, обеспечивая при этом гибкость и независимость данных от способа их хранения.

Вдохновленные работой Кодда, в 1972 году Дональд Чемберлин и Раймонд Бойс из IBM начали разработку языка запросов, который бы воплотил идеи реляционной модели. Изначально этот язык получил название SEQUEL (Structured English Query Language). Его целью было создание интуитивно понятного, близкого к естественному английскому языку интерфейса для манипулирования данными. SEQUEL стал частью экспериментальной системы управления базами данных IBM System R, которая сыграла ключевую роль в демонстрации жизнеспособности реляционного подхода и послужила прототипом для многих последующих СУБД. В 1976 году язык был переименован в SQL из-за юридических проблем, связанных с торговой маркой.

Эволюция и стандартизация языка

Несмотря на то что IBM была пионером в разработке, коммерческий успех и массовое распространение SQL начались с других компаний. В 1979 году компания Oracle Corporation выпустила первую коммерческую версию своей СУБД, основанную на SQL, что стало переломным моментом. Это событие не только подтвердило жизнеспособность реляционной модели, но и утвердило SQL как де-факто стандарт для баз данных, продемонстрировав рынку его практическую ценность.

По мере роста популярности языка возникла острая потребность в его стандартизации, чтобы обеспечить совместимость между различными СУБД и избежать фрагментации. Работа над официальным стандартом SQL началась в 1982 году под эгидой Американского национального института стандартов (ANSI).

Первый официальный стандарт, SQL-86 (неофициально известный как SQL1), был принят ANSI в 1986 году и позже ISO (Международной организацией по стандартизации) в 1987 году. Он заложил базовый синтаксис и семантику для определения и манипулирования данными.

В 1989 году был выпущен SQL-89, который представлял собой небольшие, но важные улучшения и исправления к SQL-86. Этот стандарт значительно повысил надежность и целостность данных за счет добавления ограничений целостности, таких как:

• Первичные ключи (PRIMARY KEY): Гарантируют уникальность и непустоту идентификатора записи.
• Внешние ключи (FOREIGN KEY): Обеспечивают ссылочную целостность, связывая данные между таблицами.
• Ограничения DEFAULT: Устанавливают значения по умолчанию для столбцов.
• Ограничения CHECK: Позволяют определять условия для значений в столбцах.
• Уникальные ограничения (UNIQUE): Гарантируют уникальность значений в столбце или группе столбцов.
• Ограничения NOT NULL: Запрещают хранение пустых значений.

Кроме того, SQL-89 расширил привязки языка, включив поддержку для языков программирования C и Ada, что способствовало более глубокой интеграции SQL с прикладным ПО.

Одним из самых значимых этапов стал стандарт SQL/92 (также известный как SQL2), принятый в конце 1992 года. Он был гораздо более обширным и точным по сравнению с предшественниками, устраняя многие недостатки и добавляя множество новых возможностей. Среди ключевых нововведений SQL/92 были:

• Расширенные операторы определения данных: Добавлены операторы ALTER и DROP не только для таблиц, но и для представлений (VIEW), что обеспечило большую гибкость в управлении структурой базы данных.
• Новые типы данных: Расширен список встроенных типов данных, включая DATE (дата), TIME (время), TIMESTAMP (дата и время), INTERVAL (временной интервал), BIT STRING (битовая строка), VARCHAR STRING (строка переменной длины) и NATIONAL CHARACTER STRINGS (национальные символьные строки), что позволило более точно и эффективно хранить разнообразные данные.
• Улучшенная поддержка транзакций: Расширены возможности управления транзакциями, обеспечивая более надежную работу с данными.
• Улучшения в синтаксисе запросов: Добавлены новые возможности для формирования сложных запросов, включая расширенные возможности соединений (JOIN).

Стандарт SQL:1999 (SQL3) и его значимость

К концу 1990-х годов потребности разработчиков баз данных значительно выросли, и существующие стандарты SQL уже не могли полностью удовлетворить их. В ответ на это в 1999 году был принят масштабный стандарт SQL:1999 (ранее известный как SQL3), который состоял из пяти частей и стал значительно объемнее и сложнее своих предшественников. SQL:1999 принес революционные изменения, расширив границы применения SQL далеко за рамки чисто реляционных операций.

Среди наиболее значимых нововведений SQL:1999 стоит выделить:

• Новые типы данных: Введены более сложные типы данных, позволяющие хранить структурированную и полуструктурированную информацию.
• Рекурсивные запросы (Recursive Queries): Введение оператора WITH RECURSIVE позволило обрабатывать иерархические и сетевые структуры данных (например, деревья или графы), что было невозможно в предыдущих версиях.
• Поддержка триггеров (Triggers): Механизм триггеров позволяет автоматически выполнять определенные SQL-операторы в ответ на события (INSERT, UPDATE, DELETE) в таблице, обеспечивая автоматизацию бизнес-логики и поддержание целостности данных.
• Базовые процедурные расширения: Впервые в стандарт были включены базовые возможности процедурного программирования, предвестники SQL/PSM, что позволило создавать более сложную логику на стороне сервера.
• Сопоставление с регулярными выражениями (Regular Expressions): Добавлена возможность использования регулярных выражений для более гибкого поиска и обработки текстовых данных.
• Объектно-ориентированные функции: Стандарт начал включать элементы объектно-ориентированного подхода, такие как определяемые пользователем типы данных (User-Defined Types, UDTs) и методы, что открыло путь к объектно-реляционным СУБД.
• Возможности OLAP (Online Analytical Processing): Введены функции для аналитической обработки данных, такие как ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS, а также оконные функции, которые значительно упростили выполнение сложных агрегатных запросов.
• Тип данных BOOLEAN: Включение логического типа данных BOOLEAN упростило работу с истинностными значениями.

Стандарт SQL:1999 стал важной вехой, превратив SQL из чисто декларативного языка для реляционных данных в мощный, многофункциональный инструмент, способный решать более широкий круг задач, включая сложные аналитические операции и элементы процедурного программирования.

Фундаментальные компоненты языка SQL: DDL, DML, DCL и TCL

Язык SQL представляет собой сложную, но логически структурированную систему, команды которой функционально разделены на несколько категорий. Это разделение позволяет разработчикам и администраторам баз данных четко понимать назначение каждого оператора и эффективно управлять как структурой базы данных, так и хранящимися в ней данными, а также контролировать доступ к ним. Традиционно выделяют четыре основные группы: DDL, DML, DCL и TCL.

Язык определения данных (DDL)

DDL (Data Definition Language), или язык определения данных, предназначен для создания, изменения и удаления объектов базы данных. Это своего рода «архитектурный» язык SQL, с помощью которого строится каркас, в котором будут храниться и обрабатываться данные. Операции DDL непосредственно влияют на схему базы данных.

К основным командам DDL относятся:

• CREATE – используется для создания новых объектов базы данных. Примеры включают:
  • CREATE TABLE – создает новую таблицу с определенными столбцами, их типами данных и ограничениями.

    CREATE TABLE Employees (
        EmployeeID INT PRIMARY KEY,
        FirstName VARCHAR(50),
        LastName VARCHAR(50),
        HireDate DATE,
        DepartmentID INT
    );

  • CREATE INDEX – создает индекс для ускорения поиска данных (подробнее см. в разделе об индексах).

    CREATE INDEX idx_lastname ON Employees (LastName);

  • CREATE VIEW – создает виртуальную таблицу, основанную на результате запроса.

    CREATE VIEW ActiveEmployees AS
    SELECT EmployeeID, FirstName, LastName
    FROM Employees
    WHERE HireDate IS NOT NULL;

• ALTER – применяется для изменения структуры существующих объектов базы данных. Это могут быть добавление новых столбцов, изменение типов данных, добавление или удаление ограничений.
  • Например, добавление нового столбца в таблицу Employees:

    ALTER TABLE Employees
    ADD Email VARCHAR(100);

  • Изменение типа данных существующего столбца:

    ALTER TABLE Employees
    ALTER COLUMN Email VARCHAR(150);

• DROP – используется для удаления объектов из базы данных. Эта операция необратима и должна использоваться с осторожностью.
  • Удаление таблицы Employees:

    DROP TABLE Employees;

  • Удаление индекса:

    DROP INDEX idx_lastname ON Employees;

  • Удаление представления:

    DROP VIEW ActiveEmployees;

Язык манипулирования данными (DML)

DML (Data Manipulation Language), или язык манипулирования данными, предназначен для работы с самими данными, хранящимися внутри таблиц базы данных. Эти команды не изменяют структуру базы данных, а оперируют строками и значениями столбцов.

К основным командам DML относятся:

• SELECT – наиболее часто используемая команда, предназначенная для извлечения данных из одной или нескольких таблиц на основе определенных условий. Она позволяет фильтровать, сортировать, группировать и агрегировать данные.

  SELECT FirstName, LastName, Email
  FROM Employees
  WHERE DepartmentID = 10
  ORDER BY LastName;

• INSERT – используется для добавления новых данных (строк) в таблицу.

  INSERT INTO Employees (EmployeeID, FirstName, LastName, HireDate, DepartmentID, Email)
  VALUES (1, 'Иван', 'Иванов', '2023-01-15', 10, 'ivan.ivanov@example.com');

• UPDATE – применяется для изменения существующих данных в одной или нескольких строках таблицы, соответствующих заданным условиям.

  UPDATE Employees
  SET Email = 'new.email@example.com', DepartmentID = 20
  WHERE EmployeeID = 1;

• DELETE – используется для удаления одной или нескольких строк из таблицы. Если условие не указано, удаляются все строки.

  DELETE FROM Employees
  WHERE EmployeeID = 1;

Язык управления данными (DCL)

DCL (Data Control Language), или язык управления данными, занимается управлением правами доступа к базе данных и её объектам. Это критически важный аспект для обеспечения безопасности и конфиденциальности данных. Без тщательно настроенных прав доступа, риски несанкционированного изменения или утечки информации значительно возрастают, что может привести к серьезным последствиям.

К основным командам DCL относятся:

• GRANT – используется для предоставления пользователям определенных прав (привилегий) на объекты базы данных. Привилегии могут включать SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE для таблиц, а также права на выполнение процедур, создание объектов и так далее.

  GRANT SELECT, INSERT ON Employees TO user_analyst;
  GRANT EXECUTE ON procedure_calculate_salary TO user_hr;

• REVOKE – применяется для аннулирования ранее выданных разрешений на доступ.

  REVOKE INSERT ON Employees FROM user_analyst;

Язык управления транзакциями (TCL) и свойства ACID

TCL (Transaction Control Language), или язык управления транзакциями, является неотъемлемой частью SQL, предназначенной для управления транзакциями. Транзакция в SQL – это логическая единица работы, представляющая собой последовательность из одной или нескольких операций, которая рассматривается как единое целое. Это означает, что либо все операции в транзакции успешно завершаются (фиксируются), либо ни одна из них не выполняется (откатывается), и база данных возвращается к своему первоначальному состоянию.

Для обеспечения надежного и предсказуемого выполнения транзакций, а также для гарантии целостности и согласованности данных, транзакции обладают четырьмя ключевыми свойствами, известными как ACID:

• Атомарность (Atomicity): Это свойство гарантирует, что все операции, входящие в транзакцию, либо успешно завершаются и отражаются в базе данных, либо ни одна из них не выполняется. Принцип «все или ничего» означает, что если любая часть транзакции завершается сбоем, вся транзакция отменяется, и база данных возвращается в состояние, предшествующее началу транзакции. Например, при переводе денег с одного счета на другой, операция включает списание с первого и зачисление на второй. Если списание произошло, а зачисление нет (из-за сбоя), вся транзакция будет отменена, и деньги вернутся на первый счет.
• Согласованность (Consistency): Это свойство означает, что транзакция переводит базу данных из одного согласованного состояния в другое. Она гарантирует, что после выполнения транзакции база данных будет соответствовать всем определенным правилам, ограничениям целостности (первичные и внешние ключи, CHECK ограничения) и бизнес-правилам. Если транзакция нарушает любое из этих правил, она будет отменена.
• Изолированность (Isolation): Это свойство обеспечивает, что параллельно выполняющиеся транзакции не влияют друг на друга. Результат выполнения нескольких транзакций одновременно должен быть таким же, как если бы они выполнялись последовательно, одна за другой. Это предотвращает возникновение проблем, таких как «грязное чтение», «неповторяющееся чтение» и «фантомные записи», когда одна транзакция видит промежуточные или измененные другой транзакцией данные. Уровни изоляции (Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable) определяют степень изоляции.
• Долговечность (Durability): Это свойство гарантирует, что результаты успешно завершенной (зафиксированной) транзакции сохраняются в базе данных и не могут быть потеряны даже в случае системных сбоев, таких как отключение питания или отказ оборудования. Обычно это достигается путем записи всех изменений на постоянное хранилище (например, диск) и использования журналов транзакций.

Для управления транзакциями используются следующие команды TCL:

• COMMIT: Эта команда используется для постоянного сохранения всех изменений, сделанных во время текущей транзакции, в базе данных. После выполнения COMMIT изменения становятся видимыми для других транзакций и гарантированно сохраняются.

  START TRANSACTION; -- или BEGIN TRANSACTION
  UPDATE Accounts SET Balance = Balance - 100 WHERE AccountID = 1;
  UPDATE Accounts SET Balance = Balance + 100 WHERE AccountID = 2;
  COMMIT;

• ROLLBACK: Эта команда предназначена для отмены всех изменений, сделанных во время текущей транзакции, если они еще не были зафиксированы. База данных возвращается к своему состоянию, предшествующему началу транзакции.

  START TRANSACTION;
  INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, OrderDate) VALUES (101, 5, GETDATE());
  -- Произошла ошибка, отменяем вставку
  ROLLBACK;

• SAVEPOINT: Эта команда позволяет создавать точки сохранения внутри транзакции. К ним можно откатиться позже, что обеспечивает возможность частичного отката без отмены всей транзакции.

  START TRANSACTION;
  INSERT INTO Log (Message) VALUES ('Начало операции А');
  SAVEPOINT A;
  INSERT INTO Log (Message) VALUES ('Начало операции Б');
  SAVEPOINT B;
  -- Произошла ошибка в операции C, откатываемся до точки B
  ROLLBACK TO SAVEPOINT B;
  COMMIT;

Таким образом, группы операторов DDL, DML, DCL и TCL составляют полный набор инструментов SQL, позволяющий эффективно управлять всей жизненным циклом базы данных – от её проектирования и создания до манипулирования данными и обеспечения их безопасности и целостности.

Оптимизация и целостность данных: Индексы в SQL

Понятие и назначение индексов

В контексте реляционных баз данных, где объемы данных могут исчисляться миллионами и миллиардами записей, скорость доступа к информации становится критически важной. Именно здесь на помощь приходят индексы SQL — специальные структуры данных, создаваемые для одного или нескольких столбцов таблицы. Их основное назначение — значительно ускорить операции поиска и извлечения данных.

Чтобы лучше понять принцип работы индекса, представьте себе толстую энциклопедию или объемный учебник без оглавления или предметного указателя. Для того чтобы найти конкретную информацию, вам пришлось бы просматривать каждую страницу подряд. Это крайне неэффективно. Индекс в базе данных работает точно так же, как оглавление или предметный указатель в книге: он позволяет СУБД быстро «перейти» к нужным записям, минуя полное сканирование всей таблицы. Вместо того чтобы построчно перебирать миллионы записей, СУБД использует индекс для нахождения физического местоположения или ссылки на нужные данные, что драматически сокращает время выполнения запроса. Какой важный нюанс здесь упускается? То, что эффективность индексации напрямую зависит от корректного выбора столбцов для индексирования, ведь неправильно построенные индексы могут не только не принести пользы, но и замедлить работу СУБД из-за накладных расходов на их поддержку.

Классификация и типы индексов

Индексы могут быть созданы на основе различных принципов и для различных сценариев использования. Различают несколько основных типов:

• Одностолбцовые и составные (многостолбцовые) индексы:
  • Одностолбцовый индекс создается на одном столбце таблицы, например, на идентификаторе пользователя (UserID) или фамилии (LastName).
  • Составной индекс (или многостолбцовый) создается на комбинации нескольких столбцов. Это полезно, когда запросы часто используют несколько столбцов в условиях WHERE или для сортировки (ORDER BY). Например, индекс по (LastName, FirstName) ускорит поиск по фамилии, а затем по имени.
• Кластеризованные и некластеризованные индексы: Это фундаментальное разделение, особенно ярко выраженное в таких СУБД, как MS SQL Server.
  • Кластеризованный индекс (Clustered Index) определяет физический порядок хранения строк данных в таблице. Представьте, что это сама книга, отсортированная по определенной главе. Таблица может иметь только один кластеризованный индекс, потому что данные физически могут быть отсортированы только одним способом. Когда вы создаете кластеризованный индекс, данные в таблице физически переупорядочиваются на диске в соответствии с порядком ключей индекса. В листьях структуры кластеризованного индекса хранятся сами строки данных. Если таблица не имеет кластеризованного индекса, она называется «кучей» (heap), и строки в ней хранятся в неупорядоченном виде.
  • Некластеризованный индекс (Non-Clustered Index) не влияет на физический порядок строк в таблице. Вместо этого он содержит логически отсортированный набор ключей индекса и ссылки на физические строки данных в таблице. Эти ссылки могут быть прямыми указателями на строки (Row IDs) или, если существует кластеризованный индекс, ключами кластеризованного индекса. Таблица может иметь множество некластеризованных индексов, каждый из которых представляет собой отдельную структуру данных, указывающую на основную таблицу. Некластеризованный индекс можно сравнить с предметным указателем в книге, который указывает на номера страниц, где можно найти определенные термины.
• Уникальные индексы (Unique Index): Этот тип индекса гарантирует, что все значения в индексированном столбце или комбинации столбцов не повторяются. Он обеспечивает уникальность каждой строки по определенному ключу. Если вы попытаетесь добавить дублирующееся значение в столбец с уникальным индексом, СУБД выдаст ошибку. Уникальные индексы часто используются для реализации первичных ключей.
• Полнотекстовые индексы (Full-Text Index): Создаются для эффективного поиска по большим объемам текстовых данных, хранящихся в столбцах строковых типов (например, VARCHAR, NVARCHAR, TEXT). В отличие от обычных индексов, полнотекстовые индексы позволяют осуществлять поиск не только по точному совпадению, но и по словам, фразам, их морфологическим формам и синонимам, используя специализированные функции. Они незаменимы для реализации функционала поисковых систем внутри базы данных.
• Битовые индексы (Bitmap Index): Эти индексы используют битовые карты для эффективного хранения и запроса данных. Они особенно полезны для столбцов с низкой кардинальностью, то есть с ограниченным набором уникальных значений (например, пол, статус заказа, регион). Вместо хранения фактических значений, битовый индекс хранит битовую строку для каждого уникального значения, где каждый бит соответствует строке таблицы. Единица в битовой строке означает, что строка соответствует данному значению. Битовые индексы чрезвычайно эффективны для сложных запросов с множеством условий OR и AND и часто применяются в хранилищах данных (OLAP-системах) для ускорения аналитических запросов.

Управление индексами и влияние на производительность

Управление индексами осуществляется с помощью команд DDL:

• CREATE INDEX: Используется для создания индекса.

  CREATE INDEX idx_customer_id ON customers (customer_id);

  Для создания уникального индекса:

  CREATE UNIQUE INDEX uq_employee_email ON Employees (Email);

• DROP INDEX: Используется для удаления индекса.

  DROP INDEX idx_customer_id ON customers;

  В некоторых СУБД (например, SQL Server), синтаксис может немного отличаться:

  DROP INDEX uq_employee_email ON Employees;

  Тогда как в MySQL или PostgreSQL:

  DROP INDEX uq_employee_email;

Важно понимать, что использование индексов — это всегда компромисс. С одной стороны, они значительно улучшают производительность запросов на выборку данных (SELECT), особенно при наличии условий WHERE, JOIN и ORDER BY. С другой стороны, индексы могут замедлять операции добавления (INSERT), изменения (UPDATE) и удаления (DELETE) данных. Это происходит потому, что при каждой такой операции СУБД должна не только изменить сами данные в таблице, но и обновить все связанные с ней индексы, чтобы они оставались актуальными и корректными. Поэтому проектирование индексов требует тщательного анализа паттернов использования базы данных и балансировки между скоростью чтения и скоростью записи. Как понять, когда преимущества перевешивают накладные расходы?

Процедурные расширения SQL: Повышение функциональности

Изначально SQL был разработан как декларативный язык, основной задачей которого было описание того, что нужно получить или изменить, а не как это сделать. Однако по мере развития систем управления базами данных и усложнения бизнес-логики, возникла потребность в возможностях процедурного программирования непосредственно внутри СУБД. Это позволило бы создавать более сложные и эффективные серверные приложения, повышать производительность и обеспечивать безопасность.

Стандарт SQL/PSM (Persistent Stored Modules)

Отвечая на эту потребность, комитеты стандартизации ANSI и ISO разработали стандарт SQL/PSM (Persistent Stored Modules — постоянно хранимые модули). Первая версия SQL/PSM была принята ANSI в 1996 году (PSM-96) и позже интегрирована в основной стандарт SQL:1999 (ISO/IEC 9075-4:1999). Этот стандарт формализовал синтаксис и семантику для добавления процедурных элементов в SQL.

SQL/PSM стандартизирует следующие возможности:

• Управление потоком выполнения: Включает такие конструкции, как условные операторы (IF/THEN/ELSE), циклы (LOOP, WHILE, FOR), позволяющие управлять логикой выполнения SQL-операторов.
• Обработка исключений (условий): Механизмы для перехвата и обработки ошибок или исключительных ситуаций, возникающих во время выполнения процедурного кода.
• Локальные переменные: Возможность объявлять и использовать переменные для временного хранения данных внутри процедурных блоков.
• Присваивание выражений переменным и параметрам: Операторы для присвоения результатов вычислений или значений запросов переменным.
• Использование курсоров (Cursors): Механизмы для пошаговой обработки наборов строк, возвращаемых запросом, что позволяет выполнять операции с каждой строкой индивидуально.
• Постоянные подпрограммы баз данных: SQL/PSM формализует объявление и поддержку хранимых процедур (Stored Procedures) и функций (Functions), которые могут быть скомпилированы и храниться непосредственно в базе данных, что повышает производительность и безопасность.

Таким образом, SQL/PSM стал важным шагом к расширению функциональности SQL, позволяя создавать более сложную логику на стороне сервера и уменьшая объем сетевого трафика между приложением и базой данных.

Проприетарные процедурные языки

Несмотря на существование стандарта SQL/PSM, история показала, что многие крупные компании-разработчики СУБД начали реализовывать собственные, проприетарные процедурные языки задолго до его появления. Это было обусловлено необходимостью предоставить разработчикам мощные инструменты для создания сложной бизнес-логики в условиях отсутствия адекватных стандартизированных решений. Эти проприетарные языки, хотя и несовместимые между собой, стали де-факто стандартами в своих экосистемах.

• PL/SQL (Procedural Language/SQL) от Oracle:

  PL/SQL — это проприетарное расширение SQL, разработанное Oracle и выпущенное в 1992 году. Оно представляет собой полноценный процедурный язык программирования, который органично интегрируется с SQL. PL/SQL позволяет объединять SQL-операторы с процедурными конструкциями, такими как переменные, константы, условные операторы, циклы и обработка исключений.

  Ключевые функции PL/SQL включают:

  • Обработка ошибок с помощью исключений: Позволяет элегантно обрабатывать ошибки, используя блоки EXCEPTION.
  • Циклы: Поддерживает различные типы циклов (LOOP, WHILE, FOR) для итеративной обработки данных.
  • Условные операторы: IF/ELSIF/ELSE для ветвления логики.
  • Курсоры: Расширенные возможности работы с курсорами для построчной обработки результатов запросов.
  • Пакетное выполнение SQL-операторов: Позволяет группировать SQL-операторы для более эффективного выполнения.
  • Поддержка коллекций: Возможность работы с массивами и вложенными таблицами.
• T-SQL (Transact-SQL) от Sybase и Microsoft:

  T-SQL — это проприетарное расширение SQL, разработанное Sybase и впоследствии адаптированное Microsoft для своего Microsoft SQL Server (впервые появился в 1995 году). T-SQL является краеугольным камнем экосистемы MS SQL Server; все приложения, взаимодействующие с SQL Server, отправляют инструкции T-SQL.

  T-SQL включает:

  • Управляющие операторы: IF...ELSE, WHILE для управления потоком выполнения.
  • Локальные переменные: Возможность объявления и использования переменных.
  • Расширенные функции: Множество встроенных функций для работы со строками, датами, математическими операциями и системными данными.
  • Создание хранимых процедур, функций и триггеров: Позволяет инкапсулировать сложную логику в повторно используемые объекты базы данных.

Несмотря на существование стандарта SQL/PSM, многие крупные СУБД продолжали и продолжают развивать свои собственные процедурные языки, которые зачастую предлагают более широкий функционал и лучшую интеграцию с архитектурой конкретной СУБД. Например, SQL PL в IBM DB2 считается одной из лучших реализаций стандарта SQL/PSM, а в PostgreSQL имеется реализация под названием PL/pgPSM. Тем не менее, проприетарные языки типа PL/SQL и T-SQL остаются доминирующими в своих платформах, предоставляя разработчикам мощные и гибкие инструменты для создания высокопроизводительных и сложных систем.

Современные стандарты SQL: Расширение горизонтов

Развитие технологий и постоянно растущие требования к обработке данных требуют от языка SQL постоянного развития и адаптации. После SQL:1999 последовал ряд новых стандартов, которые расширили его возможности, включив поддержку новых типов данных, аналитических функций и механизмов для работы с изменяющимся миром информации.

SQL:2003 и SQL:2008

Стандарт SQL:2003 пришел на смену SQL:1999 и внес ряд значимых дополнений, упорядочив общую организацию стандарта. Среди ключевых нововведений:

• Поддержка XML (SQL/XML): Интеграция языка XML, что позволило хранить, извлекать и манипулировать XML-данными непосредственно в базе данных, а также обмениваться ими.
• Оконные функции (Window Functions): Расширение аналитических возможностей, позволяющее выполнять вычисления над набором строк, связанных с текущей строкой, без использования группировки, что особенно полезно для ранжирования, вычисления скользящих средних и других сложных аналитических задач.
• Расширения в области последовательностей (Sequence Generators): Механизмы для генерации уникальных числовых последовательностей, используемых, например, для автоматического присвоения идентификаторов.
• Идентифицирующие и генерируемые столбцы: Столбцы, значения которых автоматически генерируются СУБД (например, автоинкрементные идентификаторы).
• Новый оператор MERGE: Этот оператор объединяет операции INSERT и UPDATE в одном запросе, позволяя эффективно синхронизировать данные между двумя таблицами. Если строка существует, она обновляется; если нет — вставляется.

Стандарт SQL:2008 продолжил развитие языка, сосредоточившись на улучшении поддержки временных данных и добавлении ряда удобных функций:

• Улучшенная поддержка временных данных: Введены новые функции для работы с временными таблицами и временными интервалами, хотя полноценная поддержка хронологических баз данных появилась позже.
• Узаконивание использования ORDER BY вне определений курсоров: Ранее ORDER BY мог использоваться только в определениях курсоров, теперь его применение стало более гибким.
• Добавление INSTEAD OF триггеров: Эти триггеры позволяют перехватывать операции INSERT, UPDATE или DELETE на представлениях и выполнять вместо них пользовательскую логику, что полезно для работы со сложными представлениями.
• Оператор TRUNCATE: Команда для быстрого удаления всех строк из таблицы, которая, в отличие от DELETE, не использует журнал транзакций для каждой удаляемой строки, что делает её значительно быстрее для больших таблиц, но и менее контролируемой с точки зрения отката.
• Предложение FETCH: Улучшенный механизм для выборки подмножества результатов запроса (например, для получения «топ-N» записей), пришедший на смену нестандартизированным конструкциям типа LIMIT или TOP.

SQL:2011: Хронологические базы данных и другие улучшения

SQL:2011, опубликованный в декабре 2011 года, стал седьмой редакцией стандарта ISO и ANSI для SQL и внес значительные изменения, особенно в области работы с временными данными.

Одной из главных новых функций SQL:2011 является улучшенная поддержка хронологических баз данных. Это позволяет СУБД управлять историей изменений данных, сохраняя не только текущее состояние, но и все предыдущие версии записей с указанием временных интервалов их действия. Ключевые аспекты включают:

• Определения временных периодов: Возможность определения столбцов, представляющих собой временные периоды (например, VALID_TIME PERIOD FOR (StartDate, EndDate)), что позволяет фиксировать, когда данные были действительны в реальном мире.
• Таблицы периодов времени приложения: Таблицы, которые хранят историю изменений данных, связанных с реальным миром.
• Системно-версионные таблицы: Таблицы, в которых система автоматически отслеживает, когда данные были изменены в базе данных, сохраняя историю всех версий.
• Временные первичные ключи с ограничениями WITHOUT OVERLAPS: Эти ограничения гарантируют, что временные периоды для первичного ключа не пересекаются, что предотвращает создание противоречивых исторических записей.
• Временные ограничения ссылочной целостности: Позволяют поддерживать целостность связей между историческими таблицами.
• Новые временные предикаты для периодов времени: Введены предикаты, такие как CONTAINS (содержит), OVERLAPS (пересекается), EQUALS (равен), PRECEDES (предшествует), SUCCEEDS (следует), IMMEDIATELY PRECEDES (непосредственно предшествует) и IMMEDIATELY SUCCEEDS (непосредственно следует), которые значительно упрощают запросы к историческим данным.

Помимо темпоральных возможностей, SQL:2011 также включал:

• Возможность определения отдельных типов, основанных на типах коллекций: Расширение для работы с коллекциями данных.
• Улучшения для SQL-вызываемых процедур: Включая именованные аргументы и значения по умолчанию для входных аргументов, что повысило удобство и гибкость при работе с хранимыми процедурами и функциями.
• Операция DELETE внутри оператора MERGE: Расширение функционала MERGE для удаления строк.

SQL:2016: Работа с JSON и новые возможности

SQL:2016 стал следующим значимым шагом в эволюции SQL, отвечая на растущую популярность полуструктурированных данных и документ-ориентированных баз данных. Ключевым нововведением стала поддержка JSON-данных.

• Функции для работы с JSON: Стандарт добавил встроенные функции для создания, извлечения, модификации и запроса JSON-документов непосредственно в SQL, такие как JSON_OBJECT, JSON_ARRAY, JSON_VALUE, JSON_QUERY и другие. Это позволяет разработчикам хранить JSON в реляционных столбцах и работать с ним, используя привычный SQL-синтаксис, без необходимости полностью переходить на NoSQL-реш��ния.
• Сопоставление с шаблонами строк (Row Pattern Matching): Новая возможность, позволяющая обнаруживать сложные последовательности событий или паттерны в потоках данных. Это особенно ценно для анализа логов, финансовых транзакций или поведенческих данных.
• Полиморфные табличные функции: Функции, которые могут принимать различные типы входных данных и возвращать табличные результаты, адаптирующиеся к входным данным.

Современные стандарты SQL демонстрируют, что язык не стоит на месте. Он активно развивается, интегрируя новые парадигмы и адаптируясь к вызовам, которые ставят перед ним постоянно меняющиеся требования к обработке данных, сохраняя при этом свою реляционную основу и строгость.

Будущее SQL: NewSQL и облачные технологии

Мир данных не стоит на месте, и потребности в обработке информации постоянно растут. В последние годы появились новые парадигмы и технологии, которые бросают вызов традиционным реляционным СУБД. В ответ на это SQL также эволюционирует, адаптируясь к новым реалиям, таким как Big Data, распределенные системы и облачные вычисления.

Концепция NewSQL

В конце 2000-х — начале 2010-х годов, на фоне взрывного роста NoSQL-баз данных, обещавших беспрецедентную масштабируемость, возникла потребность в решениях, которые могли бы совместить эту масштабируемость с транзакционными требованиями и хорошо знакомым интерфейсом SQL. Так появился класс реляционных СУБД, получивший название NewSQL. Термин «NewSQL» был предложен в 2011 году аналитиком Мэтью Аслетом.

Определение и цели NewSQL: NewSQL-системы — это реляционные СУБД, которые сохраняют все ключевые преимущества традиционных реляционных баз данных: поддержку реляционной модели данных, гарантированные ACID-свойства для транзакций и использование SQL как основного интерфейса доступа к данным. Однако их главная особенность заключается в предоставлении горизонтальной масштабируемости и значительном повышении производительности, которые ранее были прерогативой NoSQL-систем.

Архитектурные решения: Для достижения горизонтальной масштабируемости NewSQL-системы используют ряд инновационных архитектурных решений:

• Сегментирование (шардинг) данных: Это ключевой механизм для горизонтального масштабирования. Данные распределяются по нескольким серверам (шардам) на основе определенного ключа. Каждый шард обрабатывает свою часть данных, что позволяет параллельно выполнять запросы и распределять нагрузку, обрабатывая огромные объемы данных и рабочие нагрузки.
• Обеспечение консенсуса: В распределенных системах для обеспечения сильной согласованности и отказоустойчивости используются алгоритмы консенсуса, такие как Paxos или Raft. Эти алгоритмы гарантируют, что все узлы распределенной системы достигают согласия относительно состояния данных, даже при частичных сбоях, поддерживая ACID-свойства в масштабируемой среде.
• Новые механизмы хранения данных: Некоторые NewSQL-решения используют оптимизированные движки хранения, которые лучше масштабируются, чем традиционные. Например, TokuDB для MySQL использует фрактальные деревья для индексов, что повышает производительность и уменьшает фрагментацию.

Примеры NewSQL-систем:

• Полностью новые СУБД: Некоторые решения NewSQL представляют собой совершенно новые базы данных, изначально спроектированные для распределенной архитектуры и многопоточности, такие как Google Spanner (глобально распределенная реляционная база данных), CockroachDB (SQL-база данных, устойчивая к сбоям), VoltDB (in-memory СУБД для OLTP) и MemSQL (теперь SingleStore).
• Связующее программное обеспечение (middleware): Другие реализации NewSQL включают специальное ПО, которое работает как прозрачный слой поверх существующих одноузловых СУБД, позволяя строить масштабируемые системы. Примеры включают dbShards и MaxScale для MariaDB.

Актуальность NewSQL: NewSQL необходим предприятиям, которые сталкиваются с растущими объемами данных и потребностями в высокой производительности для своих OLTP-систем, но при этом не готовы жертвовать ACID-свойствами и привычным SQL-интерфейсом. Это позволяет адаптировать текущие приложения под новые требования или создавать новые высокомасштабируемые приложения без ущерба для согласованности данных. Хотя некоторые специалисты по NewSQL считают, что традиционный SQL устарел, его гибкость и повсеместное распространение, вероятно, приведут к разработке конвертеров SQL в NewSQL и обратно, упрощая переход.

Облачные базы данных

Параллельно с развитием NewSQL, бурно развиваются и облачные базы данных — базы данных, которые развернуты, хранятся и управляются на платформе облачных вычислений (например, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure), а не на локальных или корпоративных серверах. Они предоставляют удаленный доступ к данным через интернет, что значительно упрощает управление и эксплуатацию, превращая базу данных из локального актива в управляемый сервис.

Ключевые преимущества облачных баз данных:

• Масштабируемость: Одно из важнейших преимуществ. Облачные базы данных позволяют легко увеличивать или уменьшать объем хранимых данных и вычислительные мощности (как вертикально, так и горизонтально) в зависимости от текущих потребностей бизнеса. Это особенно ценно для компаний с быстрым ростом, пиковыми нагрузками или сезонными колебаниями трафика, позволяя платить только за фактически используемые ресурсы.
• Экономическая эффективность: Облачные решения значительно сокращают расходы на IT-инфраструктуру. Компании избавляются от необходимости покупки, обслуживания, обновления серверов, систем хранения, сетевого оборудования и электропитания. Модель оплаты «по мере использования» (pay-as-you-go) позволяет снизить капитальные затраты.
• Высокая доступность и надежность: Облачные провайдеры предлагают высокий уровень отказоустойчивости, автоматическое резервное копирование, восстановление после сбоев и геораспределенное хранение данных. Это обеспечивает непрерывную доступность данных даже при сбоях оборудования или катастрофах.
• Быстрое развертывание: Облачные базы данных позволяют организациям быстро развертывать новые приложения и сервисы. Предварительно настроенные экземпляры баз данных и автоматизированные инструменты развертывания значительно ускоряют запуск проектов.
• Снижение нагрузки на администрирование: Большая часть рутинных задач по обслуживанию базы данных (обновления, патчи безопасности, резервное копирование, мониторинг, масштабирование) выполняется поставщиком облачных услуг. Это освобождает внутренние ИТ-отделы, позволяя им сосредоточиться на стратегических задачах и разработке приложений.

Примеры облачных баз данных:

• Amazon RDS (Relational Database Service) для различных СУБД (MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle, SQL Server).
• Google Cloud SQL (для MySQL, PostgreSQL, SQL Server).
• Microsoft Azure SQL Database (управляемый сервис SQL Server).
• MongoDB Atlas (управляемая облачная база данных NoSQL).
• VK Cloud Database (предлагает управляемые MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, ClickHouse).

Адаптация SQL к новым вызовам

В контексте появления NewSQL и повсеместного распространения облачных баз данных, SQL продолжает демонстрировать удивительную адаптивность. Он не только остается основным языком для взаимодействия с реляционными данными, но и интегрируется с новыми парадигмами. Стандарты SQL, как показано выше, включают поддержку XML и JSON, что позволяет эффективно работать с полуструктурированными данными. Появляются «многомодельные» базы данных, которые могут хранить как реляционные, так и документные, графовые или ключевые данные, предоставляя к ним доступ через SQL-подобные интерфейсы.

SQL адаптируется к парадигмам Big Data и распределенным системам, становясь основой для распределенных SQL-систем, которые позволяют обрабатывать данные в масштабах кластеров. Его роль в формировании будущего технологий обработки данных неизменна. Благодаря своей гибкости, универсальности и постоянной эволюции, SQL продолжает быть мощным и актуальным инструментом в руках разработчиков и аналитиков.

Заключение

Язык SQL, пройдя полувековой путь от экспериментального SEQUEL до сложного, многофункционального стандарта SQL:2016, продемонстрировал исключительную гибкость и адаптивность. От концепций реляционной модели Эдгара Кодда и первых реализаций IBM до коммерческого успеха Oracle и последующей стандартизации ANSI и ISO, SQL неизменно оставался центральным инструментом для управления данными.

Мы проследили его эволюцию через ключевые стандарты: SQL-86, заложивший основы; SQL-89, добавивший ограничения целостности; SQL/92, расширивший типы данных и операторы DDL; и революционный SQL:1999, внедривший рекурсивные запросы, триггеры и процедурные расширения. Последующие стандарты, такие как SQL:2003, SQL:2008, SQL:2011 и SQL:2016, продолжили эту тенденцию, интегрируя поддержку XML, оконных функций, механизмов для хронологических баз данных и работы с JSON, что подчеркивает постоянное стремление языка соответствовать актуальным требованиям.

Анализ фундаментальных компонентов SQL — DDL, DML, DCL и TCL — показал, как язык структурирован для определения схемы базы данных, манипулирования данными, управления доступом и обеспечения целостности транзакций через свойства ACID. Мы также детально рассмотрели роль индексов в оптимизации производительности, изучив различные их типы (кластеризованные, некластеризованные, уникальные, полнотекстовые, битовые) и их влияние на операции с данными.

Процедурные расширения SQL, как стандартизированные (SQL/PSM), так и проприетарные (PL/SQL, T-SQL), выявили стремление языка к повышению функциональности и созданию сложной бизнес-логики непосредственно на стороне сервера, повышая производительность и безопасность приложений.

Наконец, в контексте вызовов Big Data и распределенных систем, мы исследовали перспективы SQL через призму NewSQL-решений, которые совмещают масштабируемость с ACID-свойствами, и облачных баз данных, предлагающих беспрецедентную гибкость, экономическую эффективность и надежность. Эти тенденции демонстрируют, что SQL не только сохраняет свою актуальность, но и активно адаптируется к новым парадигмам, продолжая играть ключевую роль в формировании будущего технологий обработки данных.

Для студентов и будущих специалистов в области баз данных, понимание глубокой структуры, исторического контекста и современных тенденций развития SQL является не просто академическим знанием, а фундаментальным навыком. Способность эффективно работать с SQL, понимать его возможности и ограничения, а также предвидеть его дальнейшую эволюцию, позволит им создавать надежные, масштабируемые и высокопроизводительные информационные системы, что критически важно в современной цифровой экономике.

Список использованной литературы

1. MySQL руководство администратора. М.: Вильямс, 2005. 621 с.
2. SQL Server 2005 шаг за шагом. Практическое руководство. М.: ЭКОМ, 2007. 463 с.
3. Weinberg P., Groff J. SQL The Complete Reference. The McGraw-Hill Companies, 2010. 911 с.
4. Абрамсон И., Кори М., Эбби М. Oracle 10g: Первое знакомство. М.: Лори, 2007. 348 с.
5. Андон Ф., Резниченко В. Язык запросов SQL. СПб.: BHV, 2006. 416 с.
6. Аткинсон Л. MySQL Библиотека профессионала. М.: Вильямс, 2002. 624 с.
7. Базы данных для небольших предприятий и Интернета. СПб.: Символ-Плюс, 2000. 560 с.
8. Базы данных: Учебник для ВУЗов / Под ред. А.Д. Хомоненко. СПб.: Корона принт, 2000. 416 с.
9. Виейра Р. Программирование баз данных Microsoft SQL Server 2005 для профессионалов. Диалектика, 2008. 301 с.
10. Гайдамакин Н.А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. Вводный курс: Учебное пособие. М.: Гелиос АРВ, 2002. 368 с.
11. Герасевич В. Блоги и RSS: интернет-технологии нового поколения. СПб.: BHV, 2006. 256 с.
12. Грабер М. SQL. Справочное руководство. 2-е изд. М.: Лори, 2001. 354 с.
13. Грибер М. Введение в SQL. М.: Лори, 1996. 379 с.
14. Дейт К. Введение в системы баз данных: пер. с англ. 8-е изд. М.: Вильямс, 2006. 1326 с.
15. Дунаев В.В. Базы данных. Язык SQL. СПб.: BHV, 2006. 288 с.
16. Дэвидсон Л. Проектирование баз данных на SQL Server 2000. Бином, 2003. 660 с.
17. Зрюмов Е.А., Зрюмова А.Г. Базы данных для инженеров: учебное пособие. Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2010. 131 с.
18. Кевин Кл. SQL: справочник: пер. с англ. 2-е изд. М.: Кудиц-Образ, 2006. 832 с.
19. Колби Д., Уилтон П. SQL для начинающих: пер. с англ. М.: Вильямс, 2006. 496 с.
20. Ларсон Б. Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services. Профессиональная работа с отчетами. НТ Пресс, 2008. 608 с.
21. Макдоналд К., Кац Х., Кальман Д. и др. Oracle PL/SQL практические решения. СПб.: ДиаСофт, 2005. 560 с.
22. Мартин Г. SQL. Бестселлер #1. Описание SQL92, SQL99 и SQLJ. М.: Лори, 2004. 644 с.
23. Моисеенко С.И. SQL. Задачи и решения. СПб.: Питер, 2006. 256 с.
24. Нанда А. и др. Oracle PL/SQL для администраторов баз данных. Символ, 2008. 496 с.
25. Нильсен П. Microsoft SQL Server 2005: Библия пользователя. Диалектика, 2008. 286 с.
26. Полякова Л. Основы SQL. Курс лекций: учебное пособие. М.: ИНТУИТ.РУ, 2004. 368 с.
27. Ржеуцкая С.Ю. Базы данных. Язык SQL: учеб. пособие. Вологда: ВоГТУ, 2010. 159 с.
28. Фиайли К. SQL: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2003. 456 с.
29. CREATE INDEX (Transact-SQL) — SQL Server. URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/sql/t-sql/statements/create-index-transact-sql (дата обращения: 24.10.2025).
30. Что такое транзакция и какие свойства транзакции (ACID)? — SQL Academy. URL: https://sql-academy.org/ru/guide/acid-transactions (дата обращения: 24.10.2025).
31. Zemke B. What’s new in SQL:2011. SIGMOD Record. Vol. 41, No. 3, 2012. P. 67-72. URL: https://sigmod.org/publications/record/1203/p67-zemke.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
32. Транзакции SQL: свойства ACID, управление с помощью команд и работа с изменениями в базе данных — WebForMySelf. URL: https://webformyself.com/sql-tranzakcii/ (дата обращения: 24.10.2025).
33. Виды и типы индексов в MS SQL Server для начинающих — Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/784136/ (дата обращения: 24.10.2025).
34. Индексы в SQL: типы, создание и применение индексов в БД — Яндекс Практикум. URL: https://practicum.yandex.ru/blog/indeksy-v-sql/ (дата обращения: 24.10.2025).
35. What is SQL/PSM and how does it differ from other versions of SQL like T-SQL? URL: https://www.sqlservercentral.com/forums/topic/what-is-sqlpsm-and-how-does-it-differ-from-other-versions-of-sql-like-t-sql (дата обращения: 24.10.2025).
36. Sql/psm | Software Development — Howdy. URL: https://www.howdy.com/skills-glossary/sql/sqlpsm (дата обращения: 24.10.2025).
37. Руководство по SQL. Индексы. — proselyte. URL: https://proselyte.net/tutorials/sql/indexes/ (дата обращения: 24.10.2025).
38. Наиболее интересные новшества в стандарте SQL:2003 — CITForum.ru. URL: http://www.citforum.ru/database/sql/sql_2003_new.shtml (дата обращения: 24.10.2025).
39. Индексы в SQL: создание, виды, примеры использования — Timeweb Cloud. URL: https://timeweb.cloud/tutorials/sql/indeksy-v-sql (дата обращения: 24.10.2025).
40. Свойства ACID и транзакции баз данных — SnakeProject. URL: https://snakeproject.ru/post/2192 (дата обращения: 24.10.2025).
41. Базы данных :: SQL — CITForum.ru. URL: http://www.citforum.ru/database/sql/ (дата обращения: 24.10.2025).
42. Базы данных. Вводный курс — CITForum.ru. URL: http://www.citforum.ru/database/intro/22_3_1.shtml (дата обращения: 24.10.2025).
43. Объясните различия между DDL, DML и DCL в SQL? — SQL Academy. URL: https://sql-academy.org/ru/guide/interview/2 (дата обращения: 24.10.2025).
44. Chapter 26 – PSM: Not just Persistent Stored Modules — SQL 99. URL: http://www.dbdebunk.com/static/Chapter26.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
45. Транзакции и требования ACID — Nuancesprog.ru. URL: https://nuancesprog.ru/p/17926/ (дата обращения: 24.10.2025).
46. Типы индексов: руководство для начинающих | SQL-Ex blog. URL: https://sql-ex.ru/blog/types-of-indexes (дата обращения: 24.10.2025).
47. Понятие DDL: что такое и как использовать в базах данных — Skyeng. URL: https://skyeng.ru/articles/ddl-chto-eto-takoe/ (дата обращения: 24.10.2025).
48. Базы данных. Лекция 12: Основные операторы языка SQL. Интерактивный SQL — Интуит. URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/10/10/lecture/307 (дата обращения: 24.10.2025).
49. SQL/PSM Manual — PostgreSQL. URL: https://wiki.postgresql.org/wiki/SQL/PSM_Manual (дата обращения: 24.10.2025).
50. DDL, DML, DCL и TCL: что это такое, за что отвечают операторы языка SQL и какие команды они включают — Skypro. URL: https://sky.pro/media/ddl-dml-dcl-i-tcl-chto-eto-takoe/ (дата обращения: 24.10.2025).
51. Группы операторов в SQL: DDL, DML, DCL и TCL — GitVerse. URL: https://gitverse.ru/article/gruppy-operatorov-sql (дата обращения: 24.10.2025).
52. SQL Server: How to create an index on a table — PopSQL. URL: https://popsql.com/learn-sql/sql-server/how-to-create-an-index-on-a-table (дата обращения: 24.10.2025).
53. Новый стандарт хранимых процедур в языке SQL — Открытые системы. URL: http://www.osp.ru/os/1997/06/179260/ (дата обращения: 24.10.2025).
54. NewSQL — новый шаг в развитие BigData. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/newsql-novyy-shag-v-razvitie-bigdata (дата обращения: 24.10.2025).
55. 11.3.1. История возникновения и стандарты языка sql — CITForum.ru. URL: http://www.citforum.ru/database/sql_history/ (дата обращения: 24.10.2025).
56. SQL — Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/SQL (дата обращения: 24.10.2025).
57. История языков программирования: SQL- стандартизация длиною в жизнь — Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/313364/ (дата обращения: 24.10.2025).
58. История и развитие SQL — Skypro. URL: https://sky.pro/media/istoriya-i-razvitie-sql/ (дата обращения: 24.10.2025).
59. Краткая история SQL — IT Black. URL: https://it-black.ru/blog/sql/kratkaya-istoriya-sql (дата обращения: 24.10.2025).
60. Базы данных :: Microsoft SQL Server — CITForum.ru. URL: http://www.citforum.ru/database/mssql/ (дата обращения: 24.10.2025).
61. О NewSQL — here blog. URL: http://blog.gelin.ru/2015/01/newsql.html (дата обращения: 24.10.2025).
62. SQL/PSM — Wikipedia. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/SQL/PSM (дата обращения: 24.10.2025).
63. Статья. Разбираемся в типах баз данных — Школа системного анализа. URL: https://system-analysis.ru/blog/razbiraemsya-v-tipah-baz-dannyh/ (дата обращения: 24.10.2025).
64. SQL-92 — Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/SQL-92 (дата обращения: 24.10.2025).
65. Соответствие SQL-92 — Open Database Connectivity (ODBC). URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/sql/odbc/microsoft/sql-92-conformance (дата обращения: 24.10.2025).