先給出乙個題目：
現在有十萬個主鍵id,對應某個記錄表的主鍵。現在是寫**要求把十萬個id對應的記錄拿到。***給出兩個方式。
第乙個是，用sql裡的in查詢，但是因為受限於sql自身的長度，我們不可能把十萬個id都放到一條sql裡，所以我們將id集合切分，然後併發去訪問得到結果。
select * from table1 where id in (....ids...)第二個方式是，將id儲存成乙個表a，然後將a和記錄表進行join關聯。
如果是第一種做法，那麼這就是我說的"程式設計思維"，而第二種則是「sql思維」。
我之前將"程式設計思維"，"sql思維"發了個朋友圈，問大家他們之間有啥區別，答案五花八門。不過就我的認知而言，sql本質上是面向集合，將一切操作都轉化為集合操作。而程式設計的話，則是一種高度靈活的思維，他本身沒有給你乙個方向，所以一般大家會按照程式設計的自然習慣，也就是for迴圈的思維去解決問題。
通常而言，我們在程式設計時，用的最多的其實就是集合類，做的非常多的也是對集合進行操作。但是程式語言自身並沒有對如何操作集合給出乙個「規範的」思維，因為它允許使用者用無數的解決方案去解決。而sql則對這一類操作做了乙個總體的設計和規範，如果你習慣了sql的模式，大部分資料操作會很簡單。
以程式設計思維為主的人接觸sql會覺得各種彆扭，還是覺得自己for迴圈(包含if/else)的模式更可控，更自由。但是，乙個相對來說複雜一點的sql完成的任務，如果讓大家用for迴圈模式來完成（其實就是用一些基礎的集合類），大家可能會花一天甚至幾天的時間才能完成，並且效能可能會比較差，而sql可能只要幾分鐘。
sql的流行取決於資料自然就是按集合組織的，無論有無資料庫（sql）,他都會是這種形態。那麼sql又天然是面向集合操作，自然會有很強的能量。
excel -> sql -> python, excel符合托拉拽的操控資料，所以是最廣泛的運算元據的工具，其次就是sql了，python雖然流行，但他是乙個通用的語言，複雜度擺在那。
所以我這些年一直以來，一直努力於mlsql,乙個以sql為主內嵌python的新語言，這有別於其他的統一的大資料分析/ai工具以python為主，內嵌sql。最易於被人接受的才是最有價值的。
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