舉個宏觀上的例子:
曾經有一個叫Google的公司覺得RDBMS這套東西太麻煩了，不适合大規模計算，是以在2005年發明了一個東西叫做Mapreduce，大概就是說使用者需要提供mapper 和 reducer函數，這兩個函數可以對資料幹任何事情，架構會幫助使用者做好并行。
但是15年後我們已經知道結果了，Mapreduce這種過度自由的架構其實并沒有人玩的那麼轉，存活下來的都是sparkSQL，flinkSQL，Hive，Snowflake這些用SQL的産品。
從程式語言的角度上來說，API vs SQL 本質上是Imperative（指令式程式設計） vs Declarative（聲明式程式設計）。
簡單來講 Imperative類似于你扮演一個程式員，對于一個功能，寫出邏輯鍊上的每一行代碼，然後程式運作得到結果。
而Declarative類似于你扮演一個産品經理，對于一個功能，你隻需要描述你需要的結果，然後某程式會把中間的過程生成好。
不論從學術角度還是工程角度來講Declarative是更加進步的。
再舉個微觀上的例子:
假設兩張表，一張user（id， name）一張salary（id， user_id，salary）當你同時需要所有人的name和salary的時候，你會運作以下SQL
select * from user inner join salary on user.id = salary.user_id
但是如果你隻有簡單的CRUD API的話，你可能需要拿到所有user.id 然後走一個for loop 去salary裡面找到對應的id，從正确性上來說也說得過去，但是性能會非常捉急，再後來你會發現所有的優化 = 你在使用者側重新實作了一個join算法。而如果用SQL的話會調用資料庫内部的高效join算法。
是以，Declarative比Imperative更适合處理資料。很多時候你認為的限制和不便，其實是性能提升的來源。
而且，API是很難有一個語言的自由度的，很多SQL裡面寫起來很自然的東西要是用API實作的話都很醜陋。
2022 IEEE 程式設計語言榜單公布,最受歡迎以及發展趨勢最好的是Python,但工作中最吃香的語言卻是SQL。
作為一種廣泛使用的資料專業語言，很多領先的科技公司都依賴于關系型資料庫和SQL。像Mysql或者Oralce這類成熟的資料庫，它已經和SQL深度綁定了。
SQL可以提供更高的性能和效率，以及更強的資料一緻性和完整性，它能處理複雜的資料分析和查詢。
綜上所述，SQL想要輕易被取代是不可能的。
想要掌握SQL,你可能需要這款SQL工具 : SQL Studio
（1）免費。
（2）免費的基礎上支援幾乎所有主流資料庫，不僅有MySQL、Oracel、PostgresSQL等國外資料庫，還支援武漢達夢、人大金倉等國産資料庫。
添加資料源
（3）突出亮點：Web版工具——一次部署，團隊成員都能使用，占用的硬體資源都在伺服器上；隻要有可登入的軟體連結和賬号、密碼，任意裝置随時可用這款工具：省去了繁瑣的工具安裝配置、更新過程。（對于團隊協作和教學場景簡直不要太友好）
Web工具
（4）亮點延伸：使用者管理——SQL Studio隻有管理者可以建立賬号、也隻有管理者可以增加和删除資料源，這樣避免了許多安全問題。
使用者管理
（5）性能穩定且可圈可點：
a.可視化管理——支援圖形化界面對資料庫、表進行管理；支援直接修改表結構、表資料等，還能顯示操作對應的SQL語句。
檢視，修改表
b.寫sql支援智能提示：可以根據使用者輸入的字元及其語意提示表名等資訊。
智能提示和資料庫清單搜尋
c.每次執行的SQL語句都會儲存在主界面的“曆史查詢”中，而且找到對應語句可以直接複用。
d.經常需要用到的SQL語句也可以直接儲存在主界面“儲存的查詢”中，不用再從電腦本地導入，而且能直接修改、複制、删除。
曆史查詢、儲存查詢、曆史導出
e.除了“曆史查詢”、“儲存的查詢”還有“曆史導出”功能，每一次下載下傳資料都會被記錄，保證了工具完整的審計功能。
f.超強的資料導入、導出能力：近700萬行資料導出隻需20多秒，比Navicat還快兩倍。
g.穩定性好：展開資料庫中一萬張表，絲毫不卡頓。SQL編輯框支援注釋，有注釋也能很好地執行語句，不出bug穩定性強。
h.一鍵批量執行：單擊執行編輯框内所有SQL語句，友善大家進行刷庫等操作。
生成SQL等功能
i.一鍵解釋執行：單擊即可幫助大家分析sql語句的性能，輔助優化。
一鍵解釋執行
j.結果欄支援調整每頁展示多少條資料、且支援改變排序和全屏，看資料更友善。
k.資料庫清單、結果欄、曆史查詢、儲存查詢都支援搜尋定位。