本节继续介绍关于数据查询语言（Query Languages）相关的内容。
查询语言
数据查询，通常可以由两种方式来实现：
- 描述性语言
描述性语言中最常见的例子就是SQL，它是可以通过写一条类似英文句子的SQL表达式，将用户的查询需求描述出来。例如，我们有一系列的生物物种，想从其中找到所有的鲨鱼：
SELECT * FROM animals WHERE family = 'Sharks';
描述性语言告诉计算机，以特定的顺序来执行特定的操作，而不必关心实现的细节。
- 命令式语言
命令式语言即我们通常写的代码，它是通过明确的将查询过程，用代码表达式写出，来进行数据查询的操作。比如上述的例子，用命令式语言写出的代码如下所示：
function getSharks() {
var sharks = [];
for (var i = 0; i < animals.length; i++) {
if (animals[i].family === "Sharks") {
sharks.push(animals[i]);
}
}
return sharks;
}
描述性语言，将数据库引擎在查询时，具体的执行细节隐藏起来。因此，可以在不修改查询语言的情况下，通过查询优化器对索引和关联方法等的优化，提高查询性能。同样，现在计算机的CPU核数不断增加，使用命令式语言编写多线程执行的代码并不容易。而描述性语言，因为仅指定了想要结果的模式，可以由查询优化器来完成并行查询的实现。
MapReduce查询
MapReduce是由Google提出的通过使用多台机器处理大量数据的模型。MapReduce本质上是介于描述性语言和命令式语言之间的，map和reduce的函数，是由命令式的代码段实现具体的查询逻辑，map-reduce的数据之间的传输，是由MapReduce框架来实现的。目前NoSQL数据库，比如MongoDB，已经可以支持部分MapReduce查询的模式。
这里假设一个查询场景，一个海洋生物学家，记录了每次观测到的动物，现在想查询在记录中每月观察到的鲨鱼的数量，用PostgreSQL写出的查询语句如下所示：
SELECT
date_trunc ('month', observation_timestamp) AS observation_month, // 这里
sum(num_animals) AS total_animals
FROM
observations
WHERE
family = 'Sharks'
GROUP BY
observation_month;
相同查询使用MongoDB的MapReduce特性，表达式如下：
db.observations.mapReduce(
function map() { // 2. javascript写的map方法，对每个文档都调用一次
var year = this.observationTimestamp.getFullYear();
var month = this.observationTimestamp.getMonth() + 1;
emit(year + "-" + month, this.numAnimals); // 3. map发出一个日期和动物数的键值对
},
function reduce(key, values) { // 4. 键值对按照键聚合，对于所有相同键的键值对，调用一次reduce方法
return Array.sum(values); // 5. reduce方法将所有的动物数相加
}, {
query: {family: "Sharks"}, // 1. 使用filter过滤属于鲨鱼的数据
out: "monthlySharkReport" // 6. 结果写入新的表中
}
);
这里的map和reduce方法是有一定限制的。它们比如是纯函数（pure functions），也就是它们只允许使用传入到它们的数据，而不允许进行额外的数据库查询，引起任何负效应。这个限制可以使得数据库可以在任何时间，任何地点，以任意的顺序执行这些方法，并且在执行失败的时候重新运行。
上述的查询使用还是比较低层次的变成模型，MongoDB在2.2版本支持了一种描述性查询语言，聚合流水线（aggregation pipeline），相同的查询可以通过以下方式表达：
db.observations.aggregate([{
$match: {
family: "Sharks"
}
}, {
$group: {
_id: {
year: {$year: "$observationTimestamp"},
month: {$month: "$observationTimestamp"}
},
totalAnimals: {
$sum: "$numAnimals"
}
}
}]);
总结
数据的查询方式，主要有描述性语言和命令式语言两种。描述性语言即我们常说的SQL，它可以通过一些特定的语法，描述出用户想要查询的数据结果；命令式语言一般通过代码来实现，查询的具体执行过程完全依赖于代码。
对于常规数据产品开发来说，使用SQL是一个主流方式，因为可以将查询的具体执行细节交给数据库引擎来实现，并且在切换底层数据库时，不需要改变SQL查询语句，有着更广泛的通用性。命令式语言，在实际应用中出现的情况很少。
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