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，不適合大規模計算，所以在2005年發明了一個東西叫做Mapreduce，大概就是說用戶需要提供mapper 和 reducer函數，這兩個函數可以對數據干任何事情，框架會幫助用戶做好並行。
但是15年後我們已經知道結果了，Mapreduce這種過度自由的框架其實並沒有人玩的那麼轉，存活下來的都是sparkSQL，flinksql，Hive，Snowflake這些用SQL的產品。
從程序語言的角度上來說，API vs SQL 本質上是Imperative（命令式編程） vs Declarative（聲明式編程）。
簡單來講 Imperative類似於你扮演一個程式設計師，對於一個功能，寫出邏輯鏈上的每一行代碼，然後程序運行得到結果。
而Declarative類似於你扮演一個產品經理，對於一個功能，你只需要描述你需要的結果，然後某程序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，你會運行以下SQL
select * from user inner join salary on user.id = salary.user_id
但是如果你只有簡單的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，從正確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 = 你在用戶側重新實現了一個join算法。而如果用SQL的話會調用資料庫內部的高效join算法。
所以，Declarative比Imperative更適合處理數據。很多時候你認為的約束和不便，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實現的話都很醜陋。
2022 IEEE 程式語言榜單公布,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數據專業語言，很多領先的科技公司都依賴於關係型資料庫和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，以及更強的數據一致性和完整性，它能處理複雜的數據分析和查詢。
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）免費的基礎上支持幾乎所有主流資料庫，不僅有MySQL、Oracel、PostgresSQL等國外資料庫，還支持武漢達夢、人大金倉等國產資料庫。
（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；只要有可登錄的軟體連結和帳號、密碼，任意設備隨時可用這款工具：省去了繁瑣的工具安裝配置、升級過程。（對於團隊協作和教學場景簡直不要太友好）
（4）亮點延伸：用戶管理——SQL Studio只有管理員可以新建帳號、也只有管理員可以增加和刪除數據源，這樣避免了許多安全問題。
（5）性能穩定且可圈可點：
a.可視化管理——支持圖形化界面對資料庫、表進行管理；支持直接修改表結構、表數據等，還能顯示操作對應的sql語句。
b.寫sql支持智能提示：可以根據用戶輸入的字符及其語意提示表名等信息。
c.每次執行的SQL語句都會保存在主界面的「歷史查詢」中，而且找到對應語句可以直接復用。
d.經常需要用到的SQL語句也可以直接保存在主界面「保存的查詢」中，不用再從電腦本地導入，而且能直接修改、複製、刪除。
e.除了「歷史查詢」、「保存的查詢」還有「歷史導出」功能，每一次下載數據都會被記錄，保證了工具完整的審計功能。
f.超強的數據導入、導出能力：近700萬行數據導出只需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編輯框支持注釋，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：單擊執行編輯框內所有SQL語句，方便大家進行刷庫等操作。
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。
j.結果欄支持調整每頁展示多少條數據、且支持改變排序和全屏，看數據更方便。
k.資料庫列表、結果欄、歷史查詢、保存查詢都支持搜索定位。