19 сент. 2025 г.·8 мин
Дональд Чемберлин и SQL: как сделать базы данных простыми для запросов
Как Дональд Чемберлин помог изобрести SQL в IBM, почему его «англоязычная» структура была важна и как SQL стал стандартом для запросов к базам данных.
Как Дональд Чемберлин помог изобрести SQL в IBM, почему его «англоязычная» структура была важна и как SQL стал стандартом для запросов к базам данных.
Donald D. Chamberlin не слишком известен широкой публике, но его работа тихо изменила способ, которым большинство команд работает с данными. В качестве исследователя в IBM Чемберлин соавторствовал в создании SQL (первоначально SEQUEL) — языка, который сделал практичным для обычных разработчиков — и даже для неспециалистов — задавать вопросы большим базам данных.
До SQL получение ответов из хранимых данных часто означало написание заводских программ или использование мощных, но неудобных инструментов. Чемберлин помог продвинуть другую идею: вместо того чтобы подсказывать компьютеру как шаг за шагом найти данные, вы должны иметь возможность описать что вы хотите в форме, близкой к простому английскому.
В основе SQL лежит удивительно удобный для человека подход:
SELECT)FROM)WHERE)Эта структура сейчас кажется очевидной, но тогда это был серьёзный сдвиг. Она превратила «запросы к базе данных» из задачи специалиста в то, чему можно научить, что можно делиться, проверять и улучшать — как любую другую часть разработки.
Это практическая история о том, как возник SQL и почему он так широко распространился.
Вам не нужны продвинутая математика, формальная логика или глубокая теория баз данных, чтобы следовать материалу. Мы сосредоточимся на реальных проблемах, которые решил SQL, почему его дизайн был доступным и как он стал базовым навыком во всей индустрии программного обеспечения — от бэкенд-разработки до аналитики, продуктовой работы и эксплуатации.
Если вы когда-либо фильтровали список, группировали результаты или сводили две таблицы, вы уже мыслите в направлении, которое сделал мейнстримом SQL. Долговременный вклад Чемберлина — превратить этот способ мышления в язык, которым люди действительно могут пользоваться.
До SQL большинство организаций не «запрашивали базу данных». Они работали с данными, хранящимися в файлах — часто по одному файлу на приложение — управляемых программой, которая их создала. У бухучёта были свои файлы, у учёта запасов — свои, а данные о клиентах могли быть разбросаны по нескольким системам.
Этот файловый подход работал до тех пор, пока бизнесы не стали требовать ответы, пересекающие границы: «Какие клиенты купили продукт X и у кого есть просроченные счета?» Получение такого вида требовало состыковки данных, которые не были задуманы для объединения.
Во многих ранних системах форматы данных были жёстко связаны с приложением. Изменение в одном месте — например, добавление поля для телефонного номера клиента — могло потребовать переписывания программ, конвертации файлов и обновления документации. Даже когда начали появляться «системы управления базами данных», многие из них всё ещё давали низкоуровневый доступ, который ощущался скорее как программирование, чем как постановка вопроса.
Если вы хотели информацию, обычно был выбор:
Ни один из вариантов не поддерживал лёгкое исследование. Небольшое изменение формулировки — добавить диапазон дат, сгруппировать по региону, исключить возвраты — могло превратиться в новую задачу разработки. В результате возникал узкий горлышко: люди с вопросами ждали тех, кто умел писать код.
Организациям не хватало общего способа выражать вопросы к данным — чего-то достаточно точного для машины, но читаемого для человека. Бизнес-пользователи думают в терминах «клиенты», «заказы», «итоги». Системы же строились вокруг макетов файлов и процедурных шагов.
Этот разрыв породил спрос на язык запросов, который мог бы переводить намерение в действие: последовательный, повторно используемый способ сказать, что вы хотите от данных, без написания новой программы каждый раз. Именно это создало сцену для прорыва SQL.
Прежде чем SQL мог возникнуть, в мире баз данных нужна была более ясная модель мышления о данных. Реляционная модель дала это: простую, последовательную схему, где информация хранится в таблицах (отношениях), состоящих из строк и столбцов.
Основное обещание реляционной модели было простым: прекратите строить одноразовые, трудно поддерживаемые структуры данных для каждого приложения. Вместо этого храните данные в стандартной форме и позволяйте разным программам задавать разные вопросы без переписывания организации данных.
Этот сдвиг важен, потому что он разделил две вещи, которые часто были переплетены:
Когда эти заботы разделены, данные проще делиться, безопаснее обновлять и меньше зависимы от особенностей конкретного приложения.
Эдгар Ф. Кодд, работавший в IBM, помог формализовать эту идею и объяснить, почему она лучше, чем навигация по записям через фиксированные пути. Вам не нужна вся академическая подготовка, чтобы оценить эффект: он дал отрасли модель, которую можно анализировать, тестировать и улучшать.
Когда данные живут в таблицах, естественный следующий вопрос: как обычные люди просят то, что им нужно? Не указывая местоположения на диске, а описывая результат.
Подход «опишите, чего вы хотите» — выбрать столбцы, отфильтровать строки, соединить таблицы — подготовил сцену для человеко-дружелюбного языка запросов. SQL был создан, чтобы использовать эту модель, превращая реляционную теорию в повседневную практику.
IBM System R сначала не был коммерческим продуктом — это был исследовательский проект, направленный на практический вопрос: может ли реляционная модель Эдгара Ф. Кодда работать в реальном мире, в реальном масштабе и с реальными бизнес-данными?
В то время многие СУБД навигировались через физические пути доступа и логику обработки записи за записью. Реляционные базы обещали иное: храните данные в таблицах, описывайте отношения аккуратно, а система сама решит, как получить результаты. Но это обещание зависело от двух вещей: реляционного движка, работающего эффективно, и языка запросов, которым могли бы пользоваться обычные разработчики (и даже некоторые неспециалисты).
System R, разработанный в исследовательской лаборатории IBM в Сан-Хосе в 1970-х, стремился создать прототип системы управления реляционными базами данных и испытать реляционную идею на прочность.
Не менее важно, что проект исследовал техники, ставшие фундаментальными — особенно оптимизацию запросов. Если пользователи собирались писать высокоуровневые запросы («получите записи, соответствующие условиям»), система должна была автоматически переводить эти запросы в эффективные операции.
Дональд Чемберлин, работая в исследовательской среде IBM, сосредоточился на недостающем элементе: практическом языке для вопросов к реляционным данным. Вместе с коллегами (в особенности Рэймондом Бойсом) он формировал язык запросов, соответствующий тому, как люди естественно описывают потребности в данных.
Это не было проектированием языка в вакууме. System R давал обратную связь: если особенность языка не могла быть реализована эффективно — она не выживала. Если функция облегчала типичные задачи — ей давали приоритет.
Кодд описывал реляционную модель с помощью формальной математики (реляционная алгебра и реляционное исчисление). Эти идеи были мощными, но слишком академичными для повседневной работы. System R нуждался в языке, который был бы:
Этот поиск — основанный на рабочем реляционном прототипе — подготовил почву для SEQUEL, а затем SQL.
Дональд Чемберлин и его соавторы изначально назвали свой язык SEQUEL (Structured English Query Language). Название намекало на главную идею: вместо написания процедурного кода для навигации по данным шаг за шагом вы будете заявлять, чего хотите, в форме, близкой к повседневному английскому.
Позже SEQUEL сократили до SQL (частично по практическим причинам — короче, проще печатать и произносить, а также из-за товарных знаков). Но стремление к «структурированному английскому» сохранилось.
Цель дизайна — сделать работу с базой похожей на формулирование понятной просьбы:
Такая структура дала людям последовательную ментальную модель. Не нужно было учить специфические навигационные правила вендора; изучалась читаемая схема постановки вопроса.
Представьте простой бизнес-вопрос: «Какие клиенты в Калифорнии потратили больше всего в этом году?» SQL позволяет выразить это напрямую:
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE state = 'CA' AND order_date \u003e= '2025-01-01'
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_spent DESC;
Даже если вы новичок в базах данных, вы часто можете угадать, что делает этот запрос:
Эта читаемость — в паре с точными правилами — помогла SQL уйти далеко за пределы проекта System R и широко распространиться.
Одна из причин, по которой SQL прижился, — он позволяет выразить вопрос так, как вы бы его проговорили: «Возьмите эти поля, из этого места, при этих условиях.» Не нужно описывать как найти ответ по шагам; вы описываете что хотите.
SELECT = выберите столбцы, которые хотите увидеть.
FROM = откуда эти факты берутся (таблица или набор данных).
WHERE = отфильтруйте строки, которые соответствуют критериям.
JOIN = свяжите связанные таблицы (например, сопоставьте customer_id в orders с customer_id в customers).
GROUP BY = суммируйте по категориям, чтобы получить данные «на клиента», «на месяц» или «на товар».
SELECT customer_name, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id
WHERE orders.status = 'Shipped'
GROUP BY customer_name;
Читается как: «Выбрать имя каждого клиента и число заказов, из orders, связанных с customers, оставить только отправленные заказы и сгруппировать по клиенту.»
Если SQL кажется пугающим, отступите и сформулируйте цель в одной строке. Затем сопоставьте слова:
Эта привычка «сначала вопрос» — настоящая человеко-дружелюбная часть дизайна SQL.
SQL не просто ввёл новый способ обращения к данным — он снизил число людей, которых нужно было считать «специалистами по базам», чтобы получать ответы. До SQL запрос к базе часто означал написание процедурного кода, понимание деталей хранения или обращение в команду-специалиста. Работа Чемберлина помогла изменить это: вы могли описать что хотите, а база сама решала как это извлечь.
Главный выигрыш SQL в доступности — он достаточно читаем, чтобы делиться между аналитиками, разработчиками и продуктовыми командами. Даже новичок может понять намерение запроса вроде:
SELECT product, SUM(revenue)
FROM sales
WHERE sale_date \u003e= '2025-01-01'
GROUP BY product;
Не нужно знать структуру индексов или макеты файлов, чтобы понять, что спрашивают: итоговая выручка по продуктам за диапазон дат.
Поскольку SQL декларативен и широко преподаётся, он стал общей отправной точкой при планировании и отладке. Продакт-менеджер может перепроверить вопрос («Мы учитываем возвраты?»). Аналитик может скорректировать определения. Инженер может оптимизировать производительность или вынести логику в приложение или пайплайн.
Не менее важно, что сам «вопрос» становится проверяемым. Его можно версионировать, комментировать, тестировать и улучшать — как код.
SQL облегчает постановку вопроса, но не гарантирует правильные ответы. Всё ещё нужны:
SQL открыл дверь для самообслуживания с данными, но хорошие результаты зависят от качественных данных и общих определений.
SQL не победил потому, что был единственным языком запросов — он победил потому, что оказался практичным для растущей отрасли, которой нужны были общие привычки. Команды увидели, что SQL позволяет задавать понятные вопросы к данным без написания новой программы для каждого отчёта, и он начал появляться в продуктах, обучении и требованиях к вакансиям.
Когда вендоры баз данных добавляли поддержку SQL, за ними шли инструменты. Отчётные системы, BI-платформы и фреймворки приложений получили выгоду от наличия общего способа выборки и трансформации данных.
Это создало положительную петлю:
Даже когда внутренняя реализация баз различается, знакомая «поверхность» SQL уменьшает усилия при переключении систем или интеграции нескольких систем.
Переносимость не значит «запусти везде без изменений». Это значит, что основные идеи — SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY — остаются узнаваемыми в разных продуктах. Запрос, написанный для одной системы, часто требует лишь небольших правок для другой. Это снижает зависимость от вендора и делает миграции менее пугающими.
Со временем SQL стал стандартом: набор правил и определений, которые вендоры в основном согласовали поддерживать. Представьте это как грамматику языка. Различные «регионы» имеют акценты и сленг, но базовая грамматика позволяет общаться.
Для людей и организаций стандартизация дала огромные эффекты:
В итоге SQL стал общим «языком» для работы с реляционными данными.
SQL изменил не только способ запроса данных — он изменил, как строится ПО. Когда появился общий способ задавать вопросы базе, целые категории продуктов смогли предполагать «SQL есть» и сосредоточиться на более высокоуровневых функциях.
SQL присутствует в бизнес-приложениях (CRM, ERP, финансы), в панелях отчётности и за веб-сервисами, которые извлекают и обновляют записи. Даже если пользователи никогда не вводят запросы вручную, многие приложения генерируют SQL под капотом, чтобы фильтровать заказы, считать итоги или собирать профиль клиента.
Эта повсеместность породила мощный паттерн: если ваше ПО «умеет» говорить на SQL, ему проще работать с разными системами баз данных с меньшей интеграцией.
Общий язык запросов сделал практичным создание инструментов вокруг баз данных:
Ключевой момент: эти инструменты не привязаны к одному вендору — они опираются на понятия SQL, которые переносятся.
Одна из причин, почему SQL всё ещё важен в 2025 году — он действует как долговечный контракт между намерением и исполнением. Даже когда приложения строят с помощью инструментов более высокого уровня или AI, нужен уровень базы данных, который явный, тестируемый и аудитируемый.
Например, на Koder.ai (платформа vibe-coding для создания веб-, бэкенд- и мобильных приложений через чат) команды часто формируют «что должно делать приложение» через ясные реляционные таблицы и SQL-запросы. Под капотом это часто означает бэкенд на Go и PostgreSQL, где SQL остаётся общим языком для объединений, фильтрации и агрегатов — а платформа ускоряет создание каркаса, итерации и деплой.
SQL живет десятилетиями, а значит, он успел собрать и критику. Многие замечания верны в узком контексте, но их часто повторяют без практических нюансов, на которых полагаются рабочие команды.
SQL выглядит простым, когда вы видите SELECT ... FROM ... WHERE ..., а затем внезапно кажется огромным: джойны, группировки, оконные функции, CTE, транзакции, права доступа, тюнинг производительности. Это раздражает.
Полезно думать так: ядро SQL невелико, а на краях он большой. Основные идеи — отфильтровать строки, выбрать столбцы, объединить таблицы, агрегировать — усваиваются быстро. Сложности появляются, когда нужно быть точным с реальными данными (пропуски, дубли, часовые пояса, нечёткие идентификаторы) или когда нужно выжать скорость на больших объёмах.
Некоторая «странность» — это честность SQL по отношению к данным. Например, NULL означает «неизвестно», а не «ноль» и не пустую строку, поэтому сравнения ведут себя не так, как многие ожидают. Ещё один сюрприз: один и тот же запрос может возвращать строки в разном порядке, если вы явно не сортируете — потому что таблица не равна электронной таблице.
Это не аргументы против SQL; это напоминание, что СУБД оптимизируют корректность и явность, а не неявные допущения.
Эта критика путает две вещи:
Вендоры добавляют функции, чтобы конкурировать и давать пользователям возможности: дополнительные функции, иная работа с датами, проприетарные расширения, специализированные индексы. Поэтому запрос, работающий в одной системе, может потребовать небольших правок в другой.
Начните с портируемых основ: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY и базовых операций вставки/обновления/удаления. Когда это станет естественным, выберите СУБД, с которой вы чаще всего работаете, и изучите её особенности.
Если учитесь самостоятельно, полезно вести личную шпаргалку различий, с которыми вы сталкиваетесь. Это превращает «диалекты раздражают» в «я знаю, что смотреть», что реалистично необходимо в работе.
Изучение SQL — это не столько зубрёжка синтаксиса, сколько выработка привычки: сформулировать понятный вопрос, затем перевести его в запрос.
Начните с одной маленькой таблицы (например: customers или orders) и сначала практикуйтесь в чтении данных.
WHERE и ORDER BY. Привыкайте выбирать только нужные столбцы.orders + customers) с помощью JOIN.GROUP BY, чтобы ответить на вопросы «сколько?» и «сколько стоило?» — подсчёты, суммы, средние и месячные итоги.Эта последовательность отражает дизайн SQL: разбивайте вопрос на части, а затем дайте СУБД решить, как это исполнить.
Если вы практикуетесь в общей базе или только учитесь, защитите себя такими правилами:
SELECT. Рассматривайте это как режим чтения.LIMIT 50 (или эквивалент), чтобы случайно не вытащить миллионы строк.DELETE, UPDATE, DROP) до тех пор, пока вы полностью не поймёте условия WHERE и не будете в безопасном окружении.SELECT с тем же WHERE, чтобы проверить, какие строки будут изменены.Хорошая практика SQL выглядит как реальные задачи:
Выберите один вопрос, напишите запрос и проверьте, соответствует ли результат здравому смыслу. Этот цикл обратной связи делает SQL интуитивным.
Если вы изучаете SQL, одновременно создавая что-то реальное, полезно работать в среде, где схема, запросы и код приложения находятся рядом. Например, прототипируя небольшое приложение на PostgreSQL в Koder.ai, вы можете быстро итеративно менять таблицы и запросы, фиксировать изменения и экспортировать исходники, не теряя из виду саму логику SQL.
Долговременный вклад Дональда Чемберлина — не просто синтаксис, а создание читаемого моста между людьми и данными. SQL позволил кому-то описать что он хочет (клиенты в Калифорнии, продажи по месяцам, товары с низким запасом), не расписывая как компьютер должен это доставать шаг за шагом. Этот сдвиг превратил работу с базами данных из ремесла специалиста в общий язык, который команды могут обсуждать, проверять и улучшать.
SQL сохраняется, потому что он находится в полезном среднем положении: достаточно выразителен для сложных вопросов и достаточно структурирован, чтобы его можно было оптимизировать и стандартизировать. Даже по мере появления новых инструментов — дашбордов, no-code-интерфейсов и AI‑ассистентов — SQL остаётся надёжным слоем внизу. Многие современные системы продолжают переводить клики, фильтры и подсказки в операции, похожие на SQL, потому что базы умеют это валидировать, защищать и выполнять эффективно.
Интерфейсы меняются, но организациям всё ещё нужны:
SQL удовлетворяет этим требованиям. Он не идеален, но он обучаем — а эта обучаемость и есть часть изобретения.
Истинное наследие Чемберлина — идея, что лучшие инструменты делают мощные системы доступными. Когда язык читаем, он привлекает больше людей в разговор — и так технологии распространяются из лабораторий в повседневную работу.
Donald D. Chamberlin был исследователем IBM, который вместе с коллегами создал SQL (первоначально называвшийся SEQUEL) в рамках проекта System R. Его ключевой вклад — формирование декларативного, читаемого языка, позволяющего людям запрашивать данные из баз без написания пошаговых программ.
SQL имел значение потому, что сделал доступ к данным совместным и повторяемым. Вместо запроса на написание новой специализированной программы или опоры на жёстко заданные отчёты, команды могли писать и проверять запросы так же, как и любой другой артефакт разработки — это ускоряло исследование данных и уменьшало узкие места.
Декларативный язык говорит базе данных какой результат вы хотите, а не процедуру, как его получить. Практически это значит: вы описываете столбцы, таблицы, фильтры и группировки, а СУБД выбирает эффективный план выполнения (с помощью оптимизации запросов).
Базовая мысленная модель:
SELECT: что вы хотите увидеть (столбцы или выражения)FROM: откуда это берётся (таблицы/представления)WHERE: какие строки подходят (фильтры)Когда это усвоено, можно добавлять для объединения таблиц, для суммирования и для сортировки.
JOIN объединяет строки из двух (или более) таблиц по условию соответствия — часто по общему идентификатору вроде customer_id. Используйте JOIN, когда требуемая информация разделена между таблицами (например, заказы в одной таблице и имена клиентов в другой).
GROUP BY позволяет получать результаты «по категориям» (итоги по клиенту, счётчики по месяцу, выручка по товару). Практический порядок действий:
SELECT ... FROM ... WHERE ..., чтобы получить нужные строки.System R — это исследовательский прототип IBM 1970-х, созданный, чтобы доказать применимость реляционной модели в реальном масштабе. Он также развивал ключевые идеи, такие как оптимизация запросов, которая делала возможным практическое использование высокоуровневого языка вроде SQL: система переводила декларативные запросы в эффективные операции.
SQL распространился потому, что стал общим интерфейсом в разных базах данных и инструментах. Это породило положительную петлю:
Даже при различиях между продуктами базовые концепции оставались узнаваемыми.
Диалекты SQL существуют, но самый эффективный подход:
SELECT, WHERE, JOIN, , , базовые .Начинайте безопасно и растите по слоям:
JOINGROUP BYORDER BYCOUNT(), SUM(), AVG()).GROUP BY по столбцам, определяющим категории.GROUP BYORDER BYINSERT/UPDATE/DELETEЭто превращает несовместимости в управляемые вещи, а не в постоянное раздражение.
SELECTLIMIT (или эквивалент) — чтобы не вытянуть миллионы строк.UPDATE/DELETE всегда выполняйте соответствующий SELECT, чтобы увидеть, какие строки затронет условие WHERE.Цель — переводить понятный вопрос в запрос, а не зубрить синтаксис в отрыве от смысла.