Если вы когда-нибудь работали с сайтами, интернет-магазинами, мобильными приложениями, аналитикой или хотя бы пытались сделать себе красивую сводку расходов в Excel на стероидах — вы почти наверняка уже сталкивались с SQL, даже не осознавая этого.
SQL (произносится обычно «эс-кью-эл» или реже «сиквел») — это тот самый язык, на котором до сих пор разговаривают практически все серьёзные базы данных планеты: от маленького сайта на WordPress до банковских систем, складов крупнейших маркетплейсов и хранилищ данных крупных корпораций.
При этом удивительно, но сам язык в своей базовой сути почти не изменился с начала 80-х годов. И это при том, что за это время успели появиться и частично умереть несколько поколений языков программирования.
Краткая предыстория: от SEQUEL до современного SQL
Всё началось в лабораториях IBM в начале 1970-х. Группа исследователей под руководством Дональда Чемберлина и Рэймонда Бойса разработала язык SEQUEL (Structured English QUEry Language). Это был один из первых языков, который позволял формулировать запросы к реляционным базам данных на довольно человеческом уровне.
Очень быстро выяснилось, что название SEQUEL слишком похоже на уже существующий торговый бренд, поэтому его сократили до SQL. А дальше началась долгая история стандартизации, войн диалектов и постепенного превращения «просто удобного способа спрашивать у базы данных» в один из самых распространённых языков мира.
Сегодня существует несколько официальных стандартов SQL (SQL-92, SQL:1999, SQL:2003, SQL:2011, SQL:2016 и т.д.), но на практике большинство разработчиков используют некий усреднённый «SQL 1992 + самые полезные расширения из более поздних стандартов».
Почему SQL до сих пор не умер?
Есть несколько причин, по которым SQL переживает уже пятое десятилетие почти без серьёзных конкурентов в своей нише:
- Он декларативный
Вы говорите что хотите получить, а не как это получить. База данных сама решает, какие индексы использовать, в каком порядке соединять таблицы, где делать фильтрацию и т.д. - Очень высокая степень стандартизации (по меркам мира баз данных)
Базовый набор SELECT…FROM…WHERE…GROUP BY…ORDER BY… работает почти одинаково в PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server, SQLite, ClickHouse, Snowflake, BigQuery и т.д. - Огромная экосистема инструментов
От визуальных конструкторов запросов до BI-систем, ORM, генераторов отчётов — всё это в первую очередь разговаривает именно с SQL. - Математически чистая концепция
Реляционная алгебра + теория множеств → очень предсказуемое поведение при правильном проектировании.
Основные «диалекты»
Самые важные команды SQL — что реально используется каждый день
На практике 90–95% повседневной работы укладывается в довольно ограниченный набор конструкций:
-- 1. Самый частый запрос в мире
SELECT ...
FROM ...
WHERE ...
ORDER BY ...
LIMIT ... OFFSET ...
-- 2. Добавление данных
INSERT INTO ... VALUES (...)
INSERT INTO ... SELECT ...
-- 3. Обновление
UPDATE ... SET ... WHERE ...
-- 4. Удаление
DELETE FROM ... WHERE ...
-- 5. Создание таблицы (самое начало проекта)
CREATE TABLE ...
-- 6. Самые популярные агрегаты
COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX()
-- 7. Группировка
GROUP BY ...
-- 8. Соединения (join'ы) — сердце реляционной модели
INNER JOIN / LEFT JOIN / RIGHT JOIN / FULL JOIN
-- 9. Подзапросы
WHERE ... IN (SELECT ...)
WHERE EXISTS (SELECT ...)
FROM (SELECT ...) AS sub
-- 10. Оконные функции (очень сильно вошли в моду после 2015 года)
ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(),
LAG(), LEAD(), FIRST_VALUE(), LAST_VALUE(),
SUM() OVER (...), AVG() OVER (...)
Отдельная большая тема — создание и изменение структуры самих таблиц. Именно здесь закладывается фундамент всей будущей системы. Правильно выбранные типы данных, продуманные ограничения, грамотно расставленные связи между таблицами — всё это сильно влияет на то, насколько удобно и быстро будет работать система через несколько лет.
Ограничения в SQL — это вообще очень мощный инструмент. Можно заставить базу самостоятельно следить, чтобы в определённом столбце никогда не появлялись пустые значения, чтобы комбинация нескольких полей всегда оставалась уникальной, чтобы значения в одной таблице обязательно существовали в справочнике другой таблицы. Когда-то давно, в начале карьеры, многие разработчики считают ограничения «лишней бюрократией». А потом, спустя несколько лет и несколько инцидентов с «потерявшимися» данными, приходят к выводу, что лучше один раз тщательно продумать правила на этапе проектирования, чем потом месяцами разгребать последствия.
Соединение таблиц — пожалуй, самое сердце реляционной модели. Именно благодаря умению грамотно соединять данные из разных таблиц SQL остаётся непревзойдённым инструментом для большинства аналитических задач. Внутреннее соединение оставляет только те строки, где есть соответствие в обеих таблицах. Левое соединение сохраняет все записи из первой таблицы даже если во второй ничего не нашлось. Есть ещё правое и полное соединение, но их используют заметно реже.
За последние 7–8 лет очень сильно выросла популярность оконных функций — конструкции, которая позволяет делать сложные расчёты «внутри» набора строк без необходимости сворачивать данные в одну строку. Например, посчитать номер строки внутри группы, сравнить значение текущей строки со значением предыдущей, найти максимум в окне из трёх дней и т.п. Всё это раньше приходилось делать либо через очень сложные подзапросы, либо вообще выносить на уровень приложения. Сейчас большинство современных баз данных позволяет делать такие вещи очень красиво и производительно прямо в SQL.
Ещё один заметный тренд последних лет — всё более комфортная работа с JSON и другими полуструктурированными данными внутри классических реляционных баз. PostgreSQL в этом смысле давно стал лидером, но и Snowflake, BigQuery, SQL Server, Oracle тоже значительно продвинулись в этой области. Это позволяет хранить гибкие данные в привычной табличной среде и при этом обращаться к ним почти так же удобно, как к обычным столбцам.
Интересно, что даже в 2026 году, когда повсюду говорят об искусственном интеллекте, SQL не только не уходит на второй план, а наоборот — становится ещё более востребованным. Почему? Потому что современные AI-инструменты очень хорошо научились генерировать SQL-запросы по текстовому описанию задачи на естественном языке. Но вот проверять, оптимизировать, отлаживать и обеспечивать безопасность этих запросов всё равно приходится человеку. И чем лучше человек понимает SQL, тем быстрее и качественнее он может работать с тем, что сгенерировал нейросетевой помощник.
SQL — это не про красоту кода. Это про надёжность, предсказуемость и возможность десятилетиями поддерживать одну и ту же систему, постепенно перенося её с одной платформы на другую. Именно поэтому он до сих пор остаётся одним из самых «долгоиграющих» инструментов в IT.
Если вы только начинаете работать с данными — не пытайтесь сразу освоить все тонкости оконных функций, рекурсивных CTE и продвинутых типов соединений. Начните с простого и важного: научитесь уверенно писать выборки с фильтрацией, сортировкой и небольшими объединениями таблиц. Научитесь понимать, когда нужно использовать LEFT JOIN вместо INNER JOIN. Поймите разницу между WHERE и HAVING. Осознайте, почему важно ставить индексы и что бывает, если их нет.
А дальше — практика, практика и ещё раз практика. Потому что SQL — это тот язык, который не выучивается за две недели интенсивного чтения, а осваивается годами ежедневной работы с реальными задачами.
И поверьте: когда-нибудь, спустя пару лет, вы посмотрите на свой старый запрос, написанный на коленке за пять минут, и подумаете: «Как же я мог писать такой кошмар?». А потом откроете ещё более старый запрос — и поймёте, что он до сих пор работает в продакшене и приносит компании деньги. Вот это и есть настоящее признание мастерства в мире SQL.