История Дональда Чемберлина и появления SQL: зачем он был создан, как устроен, почему стал стандартом и как писать понятные запросы сегодня.
Дональд Чемберлин — один из тех людей, чьи идеи незаметно формируют повседневную работу миллионов специалистов. В 1970‑х он работал в IBM и вместе с коллегами (в частности, с Рэймондом Бойсом) участвовал в создании языка запросов, который сначала назывался SEQUEL, а затем стал известен как SQL. Если вы когда-либо писали SELECT ... FROM ... WHERE ..., строили отчёты по продажам или разбирались, почему «не сходится отчёт», вы так или иначе касались наследия Чемберлина.
Технологии редко «взлетают» только потому, что они умнее или быстрее. Часто решающим оказывается то, насколько они понятны и удобны большому кругу людей: аналитикам, разработчикам, администраторам, менеджерам — всем, кто задаёт вопросы данным.
Именно здесь вклад Чемберлина особенно заметен: SQL задумывался как язык, который ближе к человеческой логике, чем к низкоуровневому программированию. Вместо пошаговых инструкций — описание того, какой результат нужен. Это снизило порог входа, сделало работу с реляционными БД массовой и в итоге превратило базы данных из «инструмента для избранных» в стандартный компонент бизнеса и софта.
Дальше — путь SQL и причины его успеха без лишней мистики:
SELECT, FROM, WHERE), соединения (JOIN), группировки и отчёты;В итоге сложится цельная картина: от личности и замысла — к повседневной практике, с которой сталкиваются команды и компании каждый день.
До появления SQL работа с данными напоминала разговор с архивом через узкую щель: информацию можно было достать, но только если ты знаешь точную «тропинку» и готов описывать её очень подробно. На этом фоне реляционная модель стала важной идеей — и одновременно подсветила, насколько неудобными были тогдашние способы доступа.
Реляционный подход предлагает хранить данные в таблицах. Каждая таблица состоит из строк (записей) и столбцов (полей). Например, таблица «Клиенты» может содержать строки с конкретными людьми и столбцы вроде id, «имя», «город».
Чтобы таблицы можно было связывать между собой, используются ключи. Обычно есть:
customer_id);order.customer_id → customers.customer_id).Главная идея: данные описываются как набор фактов, а не как цепочка шагов «как именно их найти». Это звучит просто — но до SQL именно «как найти» и было основной проблемой.
Ранние системы часто требовали процедурного, низкоуровневого подхода: разработчик задавал маршрут по структурам хранения — какие записи читать, куда переходить дальше, по какому указателю двигаться. Отсюда возникали типичные сложности:
Реляционная модель обещала более гибкий взгляд на данные, но ей нужен был инструмент, который позволит формулировать запросы на уровне смысла: что выбрать, по каким условиям, как связать таблицы. Такой язык должен быть понятен широкому кругу разработчиков и аналитиков — не только тем, кто готов погружаться в детали внутреннего устройства СУБД. Именно эту нишу позже и занял SQL.
История SQL начинается не с «готового стандарта», а с попытки сделать общение с реляционной базой данных простым и естественным. В IBM в начале 1970‑х Дональд Чемберлин и Рэймонд Бойс работали над экспериментальной системой System R и искали язык, который позволит формулировать запросы без погружения в детали хранения данных.
Первое имя языка было SEQUEL — Structured English Query Language («структурированный английский язык запросов»). Оно подчёркивало главную идею: запрос должен выглядеть почти как фраза на человеческом языке и быть читаемым не только для программистов.
Название было намеренно «говорящим»: разработчики хотели, чтобы человек мог написать запрос, ориентируясь на смысл («покажи мне такие-то записи»), а не на устройство файлов, индексов и порядок выполнения операций.
Ключевой поворот — декларативность. Вместо того чтобы задавать алгоритм вида «возьми таблицу A, потом пробеги по строкам, потом сопоставь с таблицей B», пользователь описывает какой результат он хочет получить:
А «как именно» это выполнить — решает система: оптимизатор выбирает план запроса, подходящие индексы и порядок операций. Это резко снизило порог входа и сделало реляционную модель практичной для бизнеса.
Позже название SEQUEL пришлось сократить до SQL (в том числе из-за вопросов с правами на торговую марку). Так появилось короткое имя, которое закрепилось в индустрии.
Произношение встречается разное: по-английски часто говорят «эс-кью-эл» (S-Q-L) или «сиквел» (sequel — по старой привычке). По-русски обычно произносят «эс-кью-эл» — важнее контекст, чем вариант.
SQL «зашёл» не потому, что был самым изящным языком на свете, а потому что совпал с тем, как люди формулируют запросы к данным. Вместо пошагового описания пути по записям он позволил говорить о результате.
Главная идея — декларативный подход. Вы описываете, что хотите увидеть: какие строки, какие столбцы, с какими условиями. А как именно база данных дойдёт до ответа — перебором, по индексу, через сортировку или другим способом — решает сама система.
Это снижает порог входа: пользователю не нужно думать категориями алгоритмов и структуры хранения. По сути, вы формулируете «вопрос», а не «инструкцию».
У SQL небольшой набор ключевых слов, которые интуитивно читаются даже без большого опыта: SELECT, FROM, WHERE, позже — JOIN, GROUP BY, ORDER BY. Конструкция напоминает обычную речь: «выбери это из того, где выполняется условие». Такая близость к естественным формулировкам делает запросы узнаваемыми и удобными для обсуждения в команде.
Ещё одна причина понятности — разделение смысла запроса и физической реализации. Один и тот же SQL‑запрос остаётся корректным, даже если таблицы переехали на другой диск, появились индексы или изменился план выполнения. Это помогает думать о данных на уровне «какие факты нужны», а не «в какой части файла они лежат».
В итоге SQL стал общим языком между аналитиками, разработчиками и администраторами: запрос можно прочитать, обсудить и улучшить, не погружаясь в устройство хранилища.
SQL иногда пугает новичков тем, что выглядит как «заклинание». На деле в его основе простая идея: выбрать нужные столбцы (SELECT), указать источник данных (FROM) и отфильтровать строки (WHERE).
FROM отвечает на вопрос: «из какой таблицы (или набора таблиц) берём данные». Это стартовая точка.
SELECT — «что именно показать». Можно выбрать один столбец, несколько или вычисления.
WHERE — «какие строки оставить». Это фильтр, который убирает лишнее до того, как вы увидите результат.
Представим две таблицы: users (пользователи) и orders (заказы). Хотим получить имена пользователей и суммы заказов, но только для оплаченных заказов дороже 1000.
SELECT u.name, o.total
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE o.status = 'paid'
AND o.total > 1000;
Даже если вы ещё не уверены в JOIN, прочитать запрос можно «по-русски»: показать имя и сумму, взять пользователей и их заказы, оставить только оплаченные и дорогие.
Обычно человек читает сверху вниз: SELECT → FROM → WHERE. Но логически база данных делает иначе:
Из-за этого нельзя в WHERE ссылаться на псевдонимы из SELECT (например, SELECT total*0.2 AS tax ... WHERE tax > 100 — так не сработает).
1) Фильтрация «не там». Условие должно быть в WHERE, а не «в голове». Если фильтр забыли — запрос вернёт корректные, но лишние данные.
2) NULL — не «пустая строка» и не ноль. NULL означает «неизвестно». Поэтому col = NULL никогда не сработает. Нужно:
WHERE col IS NULL
3) Сравнения и логика. = — это сравнение, а не «присваивание». И аккуратнее с AND/OR: без скобок легко получить неожиданный результат.
Освоив эти три кирпичика, вы уже можете писать запросы, которые отвечают на реальные вопросы бизнеса — без магии и без догадок.
Реляционная база данных хороша тем, что данные не приходится складывать «в одну огромную таблицу». Клиенты — отдельно, заказы — отдельно, товары — отдельно. Но как только появляется вопрос «покажи клиентов вместе с их заказами», нужен способ связать таблицы между собой. Эту задачу и решает JOIN.
JOIN позволяет собрать цельную картину из нескольких таблиц: вывести список заказов с именем клиента, показать товары в конкретном заказе, построить отчёт по продажам по категориям — всё это примеры «склейки» данных по общим ключам (например, customer_id).
Представим две таблицы: customers (клиенты) и orders (заказы). У некоторых клиентов заказов ещё нет.
SELECT
c.id,
c.name,
o.id AS order_id,
o.created_at
FROM customers AS c
INNER JOIN orders AS o
ON o.customer_id = c.id;
INNER JOIN вернёт только тех клиентов, для кого нашлась пара в orders. Клиент без заказов «исчезнет» из результата.
SELECT
c.id,
c.name,
o.id AS order_id,
o.created_at
FROM customers AS c
LEFT JOIN orders AS o
ON o.customer_id = c.id;
LEFT JOIN вернёт всех клиентов из левой таблицы (customers). Если заказа нет, поля из orders будут NULL. Это удобно для вопросов вида «кто ещё ничего не купил?».
Главный сюрприз для новичков: JOIN может увеличить число строк. Если у клиента 5 заказов, то одна строка клиента превратится в 5 строк (по одной на заказ). Это нормально, но легко получить неверные итоги в отчётах, если потом суммировать или считать строки «как есть».
Ещё одна частая ошибка — неверное условие соединения. Если перепутать ключи или забыть часть условия, запрос может превратиться в почти декартово произведение, где строки множатся лавинообразно.
Явно пишите условие ON (не полагайтесь на неочевидные сокращения), используйте понятные алиасы (c для customers, o для orders) и держите в голове кардинальность связи: «один-к-одному», «один-ко-многим» или «многие-ко-многим». Тогда JOIN становится предсказуемым и перестаёт пугать.
Отчёты почти всегда сводятся к одному: «посчитать», «суммировать», «найти среднее» или «показать минимум/максимум». Для этого в SQL есть агрегатные функции — они берут много строк и возвращают одно значение, удобное для отчёта.
Важно: агрегаты «схлопывают» набор строк. Если вы не группируете данные, результат обычно будет одной строкой на весь запрос.
WHERE фильтрует строки до агрегирования. HAVING фильтрует группы после того, как вы сделали GROUP BY.
Пример логики:
Неагрегированные поля в SELECT. Если в SELECT есть столбец, который не обёрнут в агрегат (SUM/COUNT/…) — он должен быть в GROUP BY. Иначе СУБД либо выдаст ошибку, либо результат будет непредсказуемым.
Группировка по лишним столбцам. Частая ошибка: добавить в GROUP BY дату/время заказа, а потом удивляться, что вместо отчёта «по клиентам» получились тысячи строк — по каждой транзакции.
COUNT(*) vs COUNT(поле). COUNT(*) считает строки, COUNT(поле) — только строки, где поле не NULL.
SELECT
o.customer_id,
COUNT(*) AS orders_cnt,
SUM(o.total) AS revenue,
AVG(o.total) AS avg_check,
MIN(o.created_at) AS first_order_at,
MAX(o.created_at) AS last_order_at
FROM orders o
WHERE o.status = 'paid'
AND o.created_at >= '2025-01-01'
AND o.created_at < '2025-02-01'
GROUP BY o.customer_id
HAVING SUM(o.total) >= 50000
ORDER BY revenue DESC;
Такой запрос читается как «история покупок по каждому клиенту», а результат уже похож на бизнес-отчёт: количество заказов, выручка и средний чек — в одной таблице.
SQL ценят не только за чтение данных, но и за то, что он позволяет аккуратно изменять их: добавлять строки, править значения, удалять записи. Именно здесь чаще всего случаются «ой», поэтому важны базовые правила безопасности.
WHERE, который обновит всё.Мини-шаблон осторожного обновления:
BEGIN;
SELECT *
FROM customers
WHERE status = 'inactive';
UPDATE customers
SET status = 'archived'
WHERE status = 'inactive';
COMMIT;
Транзакция — это «пакет» изменений, который выполняется целиком или не выполняется вовсе. Пока вы не сделали COMMIT, изменения можно отменить командой ROLLBACK. Это особенно важно, когда вы обновляете несколько таблиц и хотите избежать частично выполненной операции.
Практическое правило: если действие влияет на деньги, остатки, права доступа или предполагает массовые правки — делайте это в транзакции.
Уровень изоляции отвечает за то, насколько ваша транзакция «видит» параллельные изменения других.
Перед UPDATE или DELETE сначала выполните тот же WHERE в SELECT и убедитесь, что список строк верный. Если результат удивляет — правьте условие, а не данные.
SQL часто называют «единым языком», но на практике он похож на общий алфавит, у которого у каждого производителя СУБД есть собственные привычки письма. Базовые конструкции действительно узнаваемы почти везде, а вот детали — разные. Поэтому один и тот же запрос может работать в одной системе и «споткнуться» в другой.
Стандарт SQL (ANSI/ISO) — это набор правил: какие ключевые слова существуют, как устроены типы данных, что должно поддерживаться в транзакциях, какие функции и операторы обязаны работать одинаково.
Зачем это нужно:
Диалекты появляются по двум причинам: конкуренция и разные технические приоритеты. СУБД добавляют собственные функции, типы данных, способы работы с датами, JSON, полнотекстовым поиском, оконными функциями, а также различают синтаксис ограничений и DDL.
Типичные различия:
Если вам не нужна уникальная функция конкретной СУБД — не привязывайтесь к ней.
Практика:
SELECT/FROM/WHERE/JOIN/GROUP BY;При переносе чаще всего ломаются не SELECT, а «края» системы:
NULL, сравнения, сортировки и коллации;Хорошее правило: сначала добейтесь корректности на стандартных возможностях SQL, а оптимизации и «фишки» диалекта добавляйте осознанно и точечно.
SQL легко читать, но в «живой» базе важны две вещи: чтобы запросы работали быстро и чтобы их нельзя было использовать во вред. Хорошая новость: и производительность, и безопасность часто улучшаются одними и теми же привычками — писать запросы точнее.
Скорость редко упирается в «сам SQL». Обычно дело в сочетании факторов: объём данных, наличие индексов и селективность условий (насколько фильтр сужает набор строк).
Если таблица маленькая, почти любой запрос быстрый. Но на миллионах строк разница между фильтром по индексируемому столбцу и фильтром «как-нибудь» становится огромной. Важно и то, сколько данных вы просите вернуть: выбрать 3 нужных столбца обычно дешевле, чем SELECT *.
EXPLAIN показывает план выполнения — то есть какой «маршрут» выберет система: прочитать всю таблицу, использовать индекс, как соединить таблицы, где посчитать фильтры.
На уровне идеи смотрите на два вопроса:
Если план говорит «прочитаю почти всё», не ждите скорости — лучше изменить запрос или схему индексов.
Главная защита от SQL-инъекций — не склеивать SQL строками с пользовательским вводом. Вместо этого используйте параметризованные запросы (плейсхолдеры), где значения передаются отдельно от текста запроса. Тогда ввод воспринимается как данные, а не как часть команды.
LIMIT, пагинация, разумные условия WHERE.SELECT *.SQL редко живёт «в вакууме»: обычно он становится частью приложения, админки, внутреннего сервиса или аналитического дашборда. Если вы собираете такие решения быстро (MVP, внутренние инструменты, витрины данных), удобно, когда рядом есть платформа, которая ускоряет путь от идеи до работающего продукта.
Например, в TakProsto.AI можно в формате чата описать нужный сценарий (сущности, таблицы, отчёты, фильтры), а затем собрать веб‑приложение на React с бэкендом на Go и PostgreSQL. Это хорошо ложится на философию SQL «сначала описываем результат»: вы формулируете требования, платформа помогает превратить их в приложение, при этом поддерживаются экспорт исходников, деплой, снапшоты и откат изменений.
Читаемый SQL — это запрос, который можно понять через полгода без «раскопок» в голове автора. Он снижает количество ошибок, упрощает ревью и делает отчёты воспроизводимыми.
Договоритесь о простых правилах и придерживайтесь их всегда: переносы строк, отступы и единый регистр ключевых слов (например, всё UPPERCASE). Условия в WHERE лучше выравнивать построчно — так видно, что именно фильтруется, и легче добавлять или удалять части.
Практика, которая быстро окупается:
SELECT — столбцы, FROM — источники, WHERE — фильтры).SELECT.Имена таблиц и полей должны говорить сами за себя. Если у вас несколько таблиц, используйте короткие, но осмысленные алиасы: u для users, o для orders — нормально, а t1, t2 почти всегда ухудшают понимание. Для вычисляемых столбцов давайте явные названия: total_amount, first_order_date.
Если запрос длинный, разбейте его на шаги через CTE: так появляется «сюжет» запроса — подготовка данных, фильтрация, агрегация.
WITH paid_orders AS (
SELECT
o.user_id,
o.amount,
o.paid_at
FROM orders o
WHERE o.status = 'paid'
),
monthly AS (
SELECT
user_id,
DATE_TRUNC('month', paid_at) AS month,
SUM(amount) AS revenue
FROM paid_orders
GROUP BY user_id, DATE_TRUNC('month', paid_at)
)
SELECT *
FROM monthly
WHERE revenue > 1000;
Комментарии оставляйте там, где есть нетривиальная бизнес-логика (например, почему исключаются определённые статусы), а не там, где и так всё очевидно.
Перед тем как «сливать» запрос:
JOIN, верные ли фильтры по датам.SQL хорош не потому, что «всё умеет», а потому что делает самые частые задачи с данными предсказуемыми и проверяемыми. Он особенно силён там, где нужны чёткие правила, повторяемость и понятный результат.
Для прикладных запросов SQL почти незаменим: найти пользователя по email, показать последние заказы, обновить статус, проверить наличие на складе. Эти сценарии естественно укладываются в таблицы и отношения между ними.
В хранилищах данных и BI SQL раскрывается ещё сильнее: отчёты, витрины, сегменты клиентов, мониторинг метрик. Агрегации, фильтры и соединения позволяют описывать логику отчёта так, чтобы её можно было обсудить с аналитиками и бизнесом, а затем воспроизвести в любом окружении. Плюс — интеграции: множество систем «говорят» через SQL или легко подключаются к источникам, где SQL является базовым интерфейсом.
Есть области, где SQL начинает «скрипеть». Сложная аналитика вроде продвинутой статистики, машинного обучения или графовых задач (например, поиск путей и связей) часто требует специализированных инструментов — так проще выразить модель и получить нужную производительность.
Потоковые данные и события в реальном времени тоже не всегда дружат с классическим SQL: при обработке бесконечного потока важны окна, задержки, порядок событий и отказоустойчивость. Для этого нередко выбирают стриминговые движки и очереди сообщений, а SQL оставляют для хранения результатов и отчётности.
На практике SQL редко живёт в одиночку. ORM помогает разработчикам работать с данными на уровне объектов, а SQL оставляют для сложных выборок и отчётов. Представления делают запросы проще и единообразнее, а материализованные представления ускоряют тяжёлые расчёты, когда отчёты нужны «здесь и сейчас».
Вклад Дональда Чемберлина — не только в синтаксис, а в идею: дать индустрии язык, на котором можно формулировать запросы к данным относительно человеческим способом. SQL не обязан закрывать все сценарии, но именно он стал универсальной точкой сборки для данных, аналитики и прикладных систем — от первых реляционных экспериментов до современных продуктов, которые строятся вокруг PostgreSQL и понятных запросов к данным.
Дональд Чемберлин — исследователь IBM, который вместе с Рэймондом Бойсом участвовал в создании языка запросов SEQUEL (позже SQL) для экспериментальной системы System R.
Практический итог его работы — появление удобного, декларативного способа «спрашивать» данные из реляционных таблиц, который стал стандартом для индустрии.
SQL изначально проектировали как Structured English Query Language (SEQUEL), чтобы запросы были похожи на фразы: «выбери это из того, где условие такое-то».
За счёт декларативности вы описываете что нужно получить, а СУБД решает как это эффективно выполнить (план, индексы, порядок операций).
Реляционная модель хранит данные в таблицах (строки и столбцы) и связывает их ключами:
Это позволяет задавать вопросы к данным независимо от того, как физически они лежат на диске, и удобно соединять факты из разных таблиц.
Базовый каркас почти любого запроса:
SELECT col1, col2
FROM table
WHERE condition;
Полезные привычки:
JOIN нужен, чтобы объединять таблицы по ключам (например, orders.user_id = users.id).
Короткое правило:
INNER JOIN возвращает только строки, у которых есть совпадение в обеих таблицах;LEFT JOIN сохраняет все строки из левой таблицы, а отсутствующие совпадения справа превращает в .Используйте агрегаты, когда нужно превратить много строк в итог:
COUNT — количество;SUM — сумма;AVG — среднее;MIN/MAX — минимум/максимум.задаёт разбиение на группы, а фильтрует уже группы. Простой тест: если условие про строки — это , если про итог по группе — это .
Главное правило безопасности для изменений: сначала убедитесь, что ваш WHERE выбирает правильные строки.
Практичный шаблон:
Есть стандарт ANSI/ISO SQL, но у разных СУБД свои расширения (диалекты): отличия в функциях дат, синтаксисе LIMIT/OFFSET, генерации идентификаторов, upsert и т. п.
Если важна переносимость:
SELECT//);Самые частые рычаги ускорения:
SELECT *;WHERE, чтобы рано сокращать выборку;EXPLAIN и ищите места, где читается «слишком много» строк;Минимальный набор правил поддерживаемости:
SELECT (только нужные столбцы);WHERE, прежде чем добавлять сложность;NULL: используйте IS NULL / IS NOT NULL, а не = NULL.NULLЧтобы избежать сюрпризов, всегда проверяйте кардинальность связи (1→N чаще всего «размножает» строки).
GROUP BYHAVINGWHEREHAVINGBEGIN;SELECT ... WHERE ... и проверить выборкуUPDATE/DELETE с тем же WHERECOMMIT; (или ROLLBACK;, если что-то не так)Транзакции помогают избежать частично применённых изменений и дают возможность отката.
JOINGROUP BYОптимизация начинается с измерений: сначала план и фактический объём данных, потом изменения.
u, o вместо t1, t2) и явные имена вычисляемых полей;WITH (CTE), чтобы логика читалась последовательно;JOIN не создаёт дубликаты и не искажает агрегаты.Читаемый запрос проще проверять, обсуждать и безопаснее менять.