兩個分數和五年前，兩位年輕的IBM研究人員提出了數據庫; 一種在關係中構思的新語言，致力於數據可以以聲明方式輕鬆操作的命題。自Don Chamberlin和Ramond Boyce發表SQL：結構化英語查詢語言以來，關係模型和SQL已經擴展並適用於大量技術：OLTP，OLAP，對象數據庫，對象關係數據庫，甚至NoSQL。SQL啓發了非關係數據庫的查詢語言設計：對象數據庫的SQL，對象關係的SQL，XML的SQL，空間的SQL，搜索的SQL，JSON的SQL，時間序列的SQL，流的SQL等等。每個BI工具都使用各種SQL與數據交互。事實上，SQL是最多的成功的第四代語言。
“SQL是一種只有它的力量才能超越它的神祕設備。”
盧卡斯埃德爾
正如Don最近所說，SQL基於關係代數的基礎，其目標是通過提供類似英語的查詢語言來實現以下目標：
聲明性語言和處理（而不是程序性）
使語言可組合以幫助輕鬆編寫複雜查詢
使用Edger F Codd開發的關係模型。
雖然大數據試圖讚美和替換數據倉庫的關係系統，但他們試圖說同一種語言：SQL。Hive，Impala，drill和BigSQL都講SQL啓發語言，優化器和執行類似於SQL的MPP執行。他們還定期添加新的SQL功能。所有這些都在您想到的每種類型的數據存儲和模型上。SQL中數據存儲格式，數據模型和查詢處理的分離產生了顯着的好處。自SQL推出四十五年以來，許多數據庫都來去匆匆; 許多數據處理已經過去了。NoSQL運動中的一些人暗示，即使在不經意間，SQL和SQL數據庫的死亡也是如此。SQL陣營大步邁進，Don Chamberlin最近表示：“當一種語言如此被人們認可，以至於其他語言開始將自己定義爲不是那種語言時，它必須做得非常好。”
另一方面，數據庫只是簡單地使用No-SQL。雖然目前的定義是“Not Only SQL”，但最初的方法是不使用SQL並嘗試替代語言和框架，如map-reduce。十年後，每個流行的NoSQL數據庫都有SQL的變體：Couchbase中的N1QL，Cassandra中的CQL，Elastic中的ElasticSearch SQL。你說，“MongoDB沒有SQL。”我說，“ Squint！您將看到一個非常簡單的SQL實現。“通過在MongoDB中使用簡單，有點過程和臨時設計，查詢鬆散的可組合性，優化以及使用SQL完成的許多創新。
雖然關係模型非常成功，但數據庫支持各種數據模型：JSON，圖形，XML，時間序列，空間，寬列，列，文檔等。大多數（如果不是全部）這些數據庫都有自己的SQL版本。N1QL是JSON的SQL; SQL / XML，來自InfluxDB的SQL，SQL / Spatial，Cassandra中的CQL等。甚至NoSQL數據庫也實現了SQL和SQL啓發的查詢語言。即使在新的酷“數據科學”世界中，強烈建議使用SQL技能。Lukas Eder在他必看的談話中闡述了這一點。請參閱下面參考部分中的會談鏈接。
現在，NOSQL數據庫中的SQL項目比SQL數據庫多。
| 數據模型/格式 | SQL實現 |
| JSON | Couchbase N1QL：用於JSON的SQL |
| 寬柱 | Cassandra CQL |
| Hadoop /大數據 | Hive，Impala，Drill，BigSQL |
| 時間序列 | Influxdb |
| 圖形 | SQL Graph數據庫，Oracle Graph |
| NoSQL數據庫 | Apache Phoenix |
| 空間的 | Oracle Spatial |
| 搜索 | 彈性SQL |
爲什麼SQL如此成功？
聲明性：您聲明輸出，查詢引擎找出執行查詢的最佳方式。優化器，尤其是1979年Pat Selinger等人發明的基於成本的優化器，有助於不斷提高性能。這爲每個新進入者提供了一個很高的標準。一個基於Apache蜂巢最近的一篇論文是複雜性和完善涉及的例子。
SQL不僅用於“查詢”，還用於更新執行事務的數據。存儲過程UDF通過將過程語言與聲明性SQL結合起來擴展了範圍。
SQL具有可塑性。它已經多次標準化，每次添加一本功能齊全的書籍，一個充滿語法的商店，以及一個充滿關鍵詞的詞典。當然，並非所有SQL都是相同的。即使是RDBMS上的傳統SQL實現也不完全兼容，除非您小心地將SQL編寫爲兼容。通過所有這些，SQL的原始精神仍然存在。SQL借用於進化的一個例子是SQL ++。Don Chamberlin和Mike Carey教授討論了支持複雜數據模型的需求，使用戶和開發人員可以輕鬆訪問JSON中的數據。Don的書SQL ++ For SQL Users：A Tutorial 向您介紹SQL ++的最新發展，SQL ++是爲靈活的JSON數據模型上的數據處理而設計的，但是以SQL兼容的方式。
SQL就像它借用的英語一樣，對新數據類型，訪問方法和用例的新思想和擴展持開放態度。
SQL與數據表示的獨立性允許自己用於非關係數據：CSV，JSON和所有大數據格式。有些人將關係模型表示的剛性與SQL的剛性混爲一談。實際上，在給定的模式中，SQL允許您選擇-joed-group-aggregate-project任何數據格式。
評估SQL支持
現在SQL無處不在，您需要在支持級別上進行盡職調查。
找出每個工作負載的工作負載特徵和目標。例如交互式應用程序或交互式分析或批量分析或BI工作負載等。
支持的聲明反映了業務能力
表達式（標量，聚合，布爾），連接（內部，左/右/外部外部），子查詢，派生表，排序和分頁（LIMIT / OFFSET）方面的語言功能
索引：沒有正確索引的SQL只是圖靈機的原型
優化器：查詢重寫，選擇正確的訪問路徑，創建最佳查詢執行路徑是SQL成功4GL的原因。有些具有基於規則的優化器，有些具有基於成本的優化器，有些具有基於成本的優化器。評估優化器的質量至關重要。典型的基準測試（TPC-C，TPC-DS，YCSB，YCSB-JSON）在這裏不會幫到你
俗話說：“數據庫中有三件重要的東西：性能，性能和性能。” 衡量工作負載的性能非常重要。YCSB和擴展的YCSB-JSON將使評估更容易
SDK：豐富的SDK和語言支持可加快您的開發速度
BI工具支持：對於大數據分析，BI工具通常通過標準數據庫連接驅動程序提供支持非常重要
N1QL的創建者Gerald Sangudi曾經說過SQL是成功的，因爲它代表了數據處理的基本操作。SQL支持一組豐富的操作select-join-group-aggregate-having-window-order-paginate-setops。這是我們（或機器）在指定數據操作時的想法嗎？雖然還有待觀察，但其他語言如python和java正在爲數據上的這些操作添加運算符。也許其他人也會效仿。SQL已經走到了關係模型沒有的地方。可以毫不誇張地說：
SQL已經死了。SQL萬歲。