आधुनिक रिलेशनल क्वेरी भाषा में मुझे क्या चाहिए
SQL की awkward syntax, poor composability, और कठिन-से-debug व्यवहार कई engineers को यह सवाल करने पर मजबूर कर रहे हैं कि क्या इसे relational data को query करने का dominant तरीका बने रहना चाहिए। Commenters इसकी ubiquity और battle-tested ecosystem के लाभों की तुलना Datalog-based systems, PRQL-style pipelined syntax, live/streaming queries, और language-integrated या IR-based approaches जैसे नए विचारों से करते हैं, जो SQL या किसी lower-level core में compile होते हैं। Large language models इस परिदृश्य को और जटिल बनाते हैं: वे prose से SQL generate करना आसान बनाते हैं, जिससे बदलाव की ज़रूरत कम लग सकती है, लेकिन वे entirely नए query languages के साथ experiment करना भी आसान बना देते हैं.
SQL की ergonomics और composability
- कई टिप्पणीकार SQL को संज्ञानात्मक रूप से भारी मानते हैं: non-composable, refactor करना कठिन, और incremental query building के लिए awkward।
- Joins को संबंध व्यक्त करने का एक “unnatural” तरीका बताया गया है, खासकर pointer-like navigation या graph-style APIs की तुलना में।
- अन्य लोग इसका प्रतिवाद करते हुए कहते हैं कि SQL syntax सरल है, व्यापक रूप से जाना जाता है, और SQL का डर तकनीकी से अधिक सांस्कृतिक है।
- Isolation levels, locking behavior, और optimizer plan shifts को major pain points माना गया है, जिन्हें सामान्य developers समझने में संघर्ष करते हैं।
ORMs, raw SQL, और tooling
- ORMs को safety (SQL injection के विरुद्ध parameterization) और higher-level ergonomics के लिए मूल्यवान माना जाता है।
- आलोचकों का कहना है कि ORMs शक्तिशाली SQL features (CTEs, window functions, partitioning, stored procedures) से बचने को प्रोत्साहित करते हैं और transactional pitfalls को छिपा सकते हैं।
- कुछ लोग raw SQL/stored procedures को deploy करना आसान बनाने की वकालत करते हैं, ताकि database को एक “scriptable” component की तरह माना जा सके।
- app code और stored procedures के बीच बंटी logic को debug करना अक्सर painful बताया जाता है।
LLMs और query languages
- एक thread का तर्क है कि SQL assembly जैसा हो जाएगा: ज्यादातर tools/LLMs द्वारा generated, जिससे syntax संबंधी शिकायतें कम relevant हो जाएँगी।
- अन्य लोग जवाब देते हैं कि LLMs जल्दी ही नई languages और runtimes सीख भी सकते हैं और डिज़ाइन भी कर सकते हैं, जिससे experimentation की बाधा घट सकती है।
- इस पर असहमति है कि LLMs novel languages पर high-data languages जैसे SQL की तुलना में significantly worse perform करते हैं या नहीं।
Alternatives और experiments
- Datalog और Datalog-based systems (जैसे CodeQL, विभिन्न open-source engines) को बार-बार अधिक composable और expressive बताया गया है।
- उल्लेखित अन्य प्रयास: PRQL, graph-style querying (GraphQL, Cypher), compact LLM-oriented query syntaxes, Mongo-style document queries, और ऐसे databases जो multiple front-end languages के लिए एक IR expose करते हैं।
- कुछ लोग SQL की तुलना अधिक “relationally pure” systems से unfavorable रूप में करते हैं जो पहले से मौजूद हैं, और तर्क देते हैं कि SQL का प्रभुत्व ऐतिहासिक है, तकनीकी नहीं।
वांछित सुधार
- complex SQL के लिए बेहतर error messages और diagnostics।
- flat tables के बजाय nested/relational structures के लिए first-class support।
- repeated polling की बजाय live/continuous queries या streaming deltas।
- column deprecation warnings, schema versioning, और safer schema evolution।
- typed, language-integrated queries जो shared relational IR में compile हों, ताकि अलग-अलग syntaxes साथ-साथ रह सकें।
Adoption और inertia
- SQL को बदलना बेहद कठिन माना जाता है क्योंकि:
- Expertise, tooling, और ecosystem सभी SQL-centric हैं।
- Migration को justify करने के लिए नई languages को बहुत अधिक बेहतर होना होगा।
- कुछ लोग निष्कर्ष निकालते हैं कि SQL “worst except for all the others tried” है, और कई प्रयास अंततः SQL को फिर से embed करते हैं या समय के साथ SQL compatibility जोड़ लेते हैं।