Нынче такая мода — ненавидеть SQL. Проходя мимо, нужно обязательно поддать его ногой: и синтаксис уродлив, и плохо ложится на объекты, и джоины всякие… Под каждой статьей народ стоит в очереди, чтобы накласть комментарий: да, плохой. Да, фу-фу.

Я считаю, что SQL замечателен, но сначала расскажу анекдот.

Приезжает Тарантино на фестиваль. Журналист берет у него интервью и троллит: Квентин, вы замечательный режиссер, но вы так и не сняли фильма лучше “Криминального чтива”. Тарантино думает и отвечает: а кто снял?

Вот так и с SQL — кто снял? У нас есть что-то лучше? Я лично не уверен.

Напротив, я все больше убеждаюсь, что SQL удобен и гибок. Этим объясняется то, что он дожил до наших дней. Помните, в начале десятых годов каждый клоун кричал в Твиттере, что пришло время noSQL? Каждый день была статья “как я переехал на Монгу”. Кончилось тем, что Postgres сделал jsonb и съел Монгу с потрохами. А у тех, кто на нее переехал, начались другие проблемы, потому что чудес не бывает.

Когда говорят про SQL, забывают, что он не зависит от языка, на котором пишут код. Ему не важно, что у вас — Питон, Джава или пы-хы-пе. Это по-настоящему классно. SQL дает универсальный доступ к данным из любой технологии. Им можно пользоваться без программного окружения, например в psql или PgAdmin.

Помните аббревиатуру LAMP: Linux, Apache, Mysql, PHP? Вот что по-настоящему важно: SQL — это часть стека. Сегодня буквы поменялись, но принцип остался: это операционка, сервер, данные и язык, который ими управляет.

Каждый элемент стека — как слой жидкости в лава-лампе. Можно перемешать слои, то есть внести хаос: взять базу, которая встраивается в язык; сделать проект на no-code-решениях, тем самым выкинув условный PHP. Такие случаи есть, и каждый из них обсуждают на айтишных сайтах. Но в долгосрочной перспективе слои лава-лампы приходят в норму. Потому что вещи должны быть простыми, но не проще определенного порога.

Мало кто думает о том, что noSQL-решения дороги и трудны в развертке. Я уже писал, что Postgres и Mariadb работают на каждом утюге. Первый уже гоняют в браузере. А базы вроде Datomic или XTDB напоминают черепах на трех китах. Их работа сводится к оркестрации других хранилищ. Например, Datomic использует Посгрес или Марию для хранения индексов, плюс ему нужен мемкеш-кластер, плюс в облаке он ходит в S3. Базе XDTB нужен кластер Кафки. Вы точно готовы в этом разбираться? Осилите развернуть продакшен-версию локально?

Разумеется, у этих баз есть dev-режим для локального запуска. Но в случае с Postgres я знаю, что локальная база идентична той, что в проде. В обоих случаях крутится один и тот же код. Я могу воспроизвести любую ситуацию локально. В случае с Датомиком это лишь имитация.

Сюда же относится OpenSearch. Формально он open source, бери и пользуйся. На практике его развертка настолько сложна — нужно минимум три узла в кубере, — что все пользуются облачной версией поставщиков. А это дорого.

Апишку OpenSearch вы видели? Казалось бы, HTTP и REST, шли джейсоны и живи спокойно. Я с ней работал и скажу — неудобно. Синтаксис жуткий, нужно учить с нуля. Тройная вложенность: мапа внутри мапы внутри мапы. Нельзя выбрать больше 10 тысяч записей за раз (Посгрес выплюнет миллион за долю секунды). Пагинация ужасная и состоит их двух апишек, а не одной. Наконец, я лично спровоцировал исключение, когда переполняется ByteArrayOutputStream, и запрос падает с ошибкой 500. Когда в последний раз вы видели переполнение буфера в Посгресе?

Когда я стал работать в крупной фирме, поразился тому, что почти каждый знает SQL. Менеджеров и аналитиков этому учат на курсах. Человек, который путает Java и JavaScript, может написать сложный запрос на два экрана. Ощущение, что даже уборщица напишет выборку часов с нарастающим итогом. Было такое, что человек приносил запрос и просил поставить на ежедневную выгрузку. А это значит, он снимал с меня тяжкий груз — сопоставлять бизнес-требования с данными. Без него я писал бы запрос неделю, потому что не понимаю бизнес-жаргон. А он сделал это за меня, и осталось только завернуть запрос в техническую шкурку.

В крупных фирмах SQL становится языком коммуникации, посредником между бизнесом и технарями. А что с условным Датомиком и Даталогом? Все это прибито гвоздями к Кложе; с ним у людей нет доступа к данным. К вам без конца будут приходить и просить: выгрузи то, выгрузи это, напиши такой запрос, сякой запрос. Вам это нужно?

Некоторые сотрудники знают Питон и решают задачи скриптами с запросами к базе. Нейросеть пишет болванку, а они ее адаптируют. Что с Датомиком или XTDB? У них до сих пор нет клиента для Питона. Когда-то давно у Датомика был REST-интерфейс, но его упразднили. А XTDB вообще предоставляет Wire Protocol, притворяясь, что на том конце Postgres. Играет по правилам конкурента, лишь бы отхватить пользователей.

Все говорит об одном: дай людям SQL, и они сами все сделают.

Базы, которые встраиваются в язык, предлагают удобный доступ к данным. Он красивее и изящней, чем голый SQL — с этим я не спорю. Но повторю: данные нужны всем, а не только кложуристам. Мне приходилось писать запросы в веб-консоли Датомика, и уверяю вас: магия пропадает. Одно дело писать их в редакторе с балансировкой скобок, подсветкой синтаксиса и хоткеями. А когда перед тобой унылый text area — все, завяли помидоры. Написание запроса становится рутиной: не закрыл скобку, опечатался в ключевом слове. Набранные запросы копируешь в файлик, чтобы сохранились.

Когда пишешь SQL днями напролет, воспринимаешь его как язык. На нем удобно выражать мысли. Например, я не вижу причины писать {select [foo bar baz]} вместо select foo bar baz — то есть ставить скобочки и структурировать данные. Пусть этим занимаются построители SQL. Недавно сотрудники Гугла выкатили пейпер, где на 20 страницах объясняли необходимость писать from users select id вместо select id from users. Ну ок, напишите препроцессор для клиента к БД. А разговоров-то было…

Наша работа всегда будет сложной — иначе бы айтишники не получали как депутаты. Сложность следует из разнообразия случаев, с которыми сталкиваешься. Решения вроде Датомика и прочих noSQL-баз хороши в моменте. Они подкупают красотой в тех местах, где SQL не вышел лицом. Если хотите, это показ мод или акаунты моделей в Инстаграме. Но когда ты женился на модели, выясняется, что из-за длинных ногтей она не может почистить картошку или пришить пуговицу.

SQL — это не про красоту, а про getting shit done. Понимание этого приходит на долгой дистанции.

← Синглтон (2)

Выпадашки в Телеграме →