AWS推出了與SQL兼容的查詢語(yǔ)言PartiQL，只要數(shù)據(jù)庫(kù)查詢引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL單一查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化資料，以及開放資料格式中的巢狀資料或是半結(jié)構(gòu)化資料，甚至還能用來查詢NoSQL或是文件數(shù)據(jù)庫(kù)中無固定結(jié)構(gòu)（Schema-less）的資料。除了AWS自家的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Couchbase Server也承諾將會(huì)支持PartiQL。
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企業(yè)資料分散在關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)以及資料湖泊中。高度結(jié)構(gòu)化的資料，儲(chǔ)存在SQL數(shù)據(jù)庫(kù)或是資料倉(cāng)儲(chǔ)；無固定結(jié)構(gòu)的資料則由鍵值儲(chǔ)存、圖形數(shù)據(jù)庫(kù)（Graph Database）、分類帳數(shù)據(jù)庫(kù)或是時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)處理；而在資料湖泊中的資料，可能也有部分缺乏結(jié)構(gòu)，或是可能為巢狀或是多值結(jié)構(gòu)。不同的資料類型適用于不同的使用案例，而每種類型的資料，可能都有自己的查詢語(yǔ)言。
不同的資料儲(chǔ)存對(duì)應(yīng)不同的查詢語(yǔ)言，當(dāng)企業(yè)更換資料格式或是數(shù)據(jù)庫(kù)引擎時(shí)，可能還需要跟著改變應(yīng)用程式和查詢語(yǔ)法，AWS提到，這對(duì)于資料的應(yīng)用，特別是使用資料湖泊的靈活性與效率，有著很大的阻礙。為了統(tǒng)一不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)存取方法，AWS發(fā)布了查詢語(yǔ)言PartiQL，這是個(gè)與SQL兼容的查詢語(yǔ)言，可以用來查詢以各種格式儲(chǔ)存在各地的資料。
用戶可以使用PartiQL來查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)，像是在Redshift實(shí)作交易或是資料分析等應(yīng)用，或?qū)τ贏mazon S3資料湖泊的開放資料格式，同樣能使用PartiQL對(duì)巢狀資料與半結(jié)構(gòu)化資料例如Amazon Ion格式進(jìn)行查詢，另外，PartiQL也可用于文件數(shù)據(jù)庫(kù)等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，查詢無固定結(jié)構(gòu)的資料。
AWS表示，PartiQL的出現(xiàn)，是為了滿足自家查詢和轉(zhuǎn)換大量資料的需求，其提供嚴(yán)格的SQL兼容性，可與標(biāo)準(zhǔn)SQL混合使用，執(zhí)行連接（Join）、過濾（Filtering）與聚合（Aggregation）操作，并以最小擴(kuò)充支持巢狀和半結(jié)構(gòu)化資料，讓開發(fā)者以簡(jiǎn)單且一致的方法，不需要更改查詢語(yǔ)言，就能查詢各種格式和服務(wù)的資料。
PartiQL具格式獨(dú)立性與儲(chǔ)存獨(dú)立性，PartiQL語(yǔ)法和語(yǔ)義不依賴任何資料格式，無論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式，查詢語(yǔ)句的寫法都相同，PartiQL的查詢?cè)诰C合邏輯類型系統(tǒng)上運(yùn)作，才對(duì)應(yīng)到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲(chǔ)存，因此適用于不同的底層資料儲(chǔ)存。
雖然過去針對(duì)跨不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的問題，已有不少解決方案，AWS指出，像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL，但是卻無法良好地處理JSON巢狀資料；而半結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言，雖然能良好處理巢狀資料，但卻無法與SQL語(yǔ)言兼容。AWS提到，PartiQL是第一個(gè)能夠完全解決這些問題的查詢語(yǔ)言。
目前AWS已在自家多項(xiàng)服務(wù)支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下來幾個(gè)月將會(huì)有更多的AWS服務(wù)支持PartiQL，Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列?，F(xiàn)在PartiQL以Apache2.0授權(quán)許可開源，公開教學(xué)、規(guī)范以及參考實(shí)作，所有社群都能使用并參與貢獻(xiàn)。
sqlserver是微軟旗下一款數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，今天一起看一下如何使用sqlserver來實(shí)現(xiàn)多表連接查詢。
設(shè)備：聯(lián)想電腦
系統(tǒng)：win10
系統(tǒng)：sqlserver 2019
1、打開電腦后再開始界面中找到sqlserver 2019，雙擊打開sqlserver 2019。
2、可以看到當(dāng)前有兩個(gè)數(shù)據(jù)表，一個(gè)班級(jí)表，一個(gè)學(xué)生表。加下來要將兩張表里面的數(shù)據(jù)查詢出來。
3、在文本域中輸入：select *? from banji select *? from student點(diǎn)擊執(zhí)行按鈕。
4、這時(shí)就可以分別查詢出班級(jí)和學(xué)生的信息，如圖所示，只不過此時(shí)查詢出的數(shù)據(jù)是分開的，多表查詢就完成了。
NoSQL太火，冒出太多產(chǎn)品了，保守估計(jì)也成百上千了。
互聯(lián)網(wǎng)公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個(gè)比較常見或者應(yīng)用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同時(shí)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機(jī)恢復(fù)，同時(shí)支持replication提供讀可擴(kuò)展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)量不受限于內(nèi)存大小，數(shù)據(jù)落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優(yōu)化，順序?qū)懕P的方式對(duì)于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個(gè)庫(kù)，需要自己封裝server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具備了區(qū)別mysql的最大亮點(diǎn)：可擴(kuò)展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發(fā)展很快，支持了索引等特性，上手容易，對(duì)于數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超內(nèi)存限制的場(chǎng)景來說，還需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
這個(gè)富二代似乎不用贅述了，最大的優(yōu)勢(shì)是開源，對(duì)于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴(kuò)展性方面是最強(qiáng)的，其次坐上了Hadoop的快車，社區(qū)發(fā)展很快，各種基于其上的開源產(chǎn)品不少，來解決諸如join、聚集運(yùn)算等復(fù)雜查詢。
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