Structured Query Language, kurz SQL, gilt seit den 1980er Jahren als der Standard für die Abfrage und Verwaltung von relationalen Datenbanken. Als einst etablierte, unverzichtbare Sprache im Bereich der Datenverarbeitung hat SQL jahrzehntelang eine wichtige Rolle in Unternehmen unterschiedlichster Branchen gespielt. Doch die jüngsten Veröffentlichungen des Tiobe-Index, eines der renommiertesten Rankings für Programmiersprachen, offenbaren einen überraschenden Trend: SQL ist erstmals aus den Top 10 der beliebtesten Programmiersprachen herausgefallen und belegt nun mit Rang 12 seine niedrigste jemals gemessene Position. Dieser Trend bringt viele Fragen mit sich — was steckt hinter dem Popularitätsverlust von SQL, und welche Entwicklungen zeichnen sich auf dem digitalen Datenmarkt ab?\n\nDer Tiobe-Index misst die Popularität von Programmiersprachen anhand verschiedener Faktoren, darunter die Anzahl der Entwickler, die Nutzung in Kursen und Erwähnungen in diversen Online-Quellen wie Suchmaschinen, Wikipedia und Handelsplattformen. Seit seiner Einführung im Jahr 2001 hat SQL zunächst als führender Kandidat gegolten, jedoch wurde die Sprache 2004 aus dem Ranking entfernt, da damals argumentiert wurde, dass SQL keine „eigentliche“ Programmiersprache sei.
Diese Einschätzung wurde 2018 revidiert, nachdem SQL als Turing-vollständig erkannt wurde, wodurch es fortan wieder im Ranking berücksichtigt wird. Trotz dieses Comebacks verzeichnet SQL aktuell einen Abwärtstrend in der Beliebtheit — ein Umstand, der eng mit der Weiterentwicklung von Datenstrukturen, Anforderungen an Flexibilität und speziell mit dem Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) zusammenhängt.\n\nEine wesentliche Ursache für den Rückgang der SQL-Popularität ist der starke Aufstieg von NoSQL-Datenbanken. Während SQL-Datenbanken traditionell mit strikt definierten, relationalen Datenstrukturen arbeiten, bieten NoSQL-Systeme mehr Flexibilität bei der Speicherung unstrukturierter oder semi-strukturierter Daten. Diese Flexibilität wird in der heutigen IT-Landschaft, die von riesigen Mengen heterogener Daten geprägt ist, immer wichtiger.
Besonders im Kontext von KI-Anwendungen, bei denen häufig komplexe, unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Sensorinformationen analysiert werden müssen, ist NoSQL oft die bessere Wahl. Die Fähigkeit von NoSQL-Datenbanken, skalierbar und dynamisch zu sein, macht sie für viele moderne IT-Projekte attraktiver als das traditionelle relationale Modell.\n\nDer Vergleich zwischen SQL und NoSQL lässt sich gut mit der Gegenüberstellung von statisch typisierten und dynamisch typisierten Programmiersprachen erklären. So wie Sprachen wie C++ und Java starke Typisierung bieten und damit hohe Strenge und Vorhersehbarkeit garantieren, stehen sie im Gegensatz zu dynamisch typisierten Sprachen wie Python, die flexibel und leicht an neue Anforderungen anpassbar sind. Tiobe-CEO Paul Jansen beschreibt diesen Wandel als einen Grund, warum in der heutigen, stark wachstumsorientierten KI-Branche NoSQL und damit verbundene Technologien florieren, während die Nutzung von SQL tendenziell abnimmt.
\n\nTrotz des sichtbaren Rückgangs seiner Popularität bleibt SQL jedoch fest verankert als „Lingua franca“ der Datenbanken. Fast alle modernen IT-Systeme greifen auch weiterhin auf relationale Datenbanken zurück, um konsistente, strukturierte Daten sicher und performant zu verarbeiten. Vor allem in Bereichen, in denen Datenintegrität und komplexe Transaktionen entscheidend sind, bleibt SQL unverzichtbar. Große Unternehmen und Finanzinstitutionen setzen nach wie vor massiv auf SQL-basierte Systeme wie Oracle, Microsoft SQL Server oder PostgreSQL.\n\nEin weiterer Faktor, der den Rückgang von SQL in Popularitätsrankings beeinflussen könnte, ist die Art der Erhebung.
Der Tiobe-Index basiert auf Webdaten, weshalb sich Trends häufig an der Sichtbarkeit im Internet und an aktuellen Lerninteressen der Entwicklergemeinschaft orientieren. Im Gegensatz dazu misst der PyPL-Index, der Suchanfragen zu Programmiersprachen-Tutorials auf Google analysiert, die Popularität nach Lernverhalten. Auffällig ist, dass Python in beiden Rankings weiterhin dominiert. Dies unterstreicht den Trend, dass Entwickler zunehmend nach flexibleren, vielseitigen Programmiersprachen streben, die sich gut mit KI- und Daten-Science-Projekten kombinieren lassen. SQL hingegen ist oft eingeschränkter und dient eher als spezielles Werkzeug.
\n\nDie Entwicklung in der Programmiersprachenlandschaft spiegelt somit auch einen Wandel in der Datenverarbeitung wider. Anwendungen im Bereich Künstlicher Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data erzeugen und benötigen komplexe Datensätze, die sich nicht ohne Weiteres für relationale Modelle eignen. Daher gewinnt das Arbeiten mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Datenformaten wie JSON, XML oder graphenbasierten Daten zunehmend an Bedeutung. Technologien wie MongoDB, Cassandra und Neo4j setzen hier auf NoSQL-Ansätze und sprechen damit Entwickler an, die in KI-Projekten arbeiten.\n\nWährend SQL also nicht mehr die Spitzenposition in Popularitätsranglisten innehat, ist seine Rolle keineswegs marginalisiert.
Vielmehr ist es Teil einer differenzierten Datenlandschaft, in der traditionelle relationale Ansätze und neue NoSQL-Technologien nebeneinander existieren und für unterschiedliche Anwendungen eingesetzt werden. Für Softwareentwickler ist es heute unerlässlich, beide Paradigmen zu beherrschen, um flexibel und zukunftsorientiert agieren zu können.\n\nWeiterhin ergibt sich durch die Herausforderungen der modernen Datenverarbeitung auch eine Welle von Innovationen rund um SQL selbst. Erweiterungen wie NewSQL versuchen, die Vorteile relationaler Datenbanken mit Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit von NoSQL zu verbinden. Zudem setzen einige moderne Datenbankmanagementsysteme wie Google Spanner oder CockroachDB auf SQL-ähnliche Abfragesprachen, die gleichzeitig verteilte und hochverfügbare Systeme abbilden können.
\n\nSeo-technisch zeigt der Rückgang von SQLs Sichtbarkeit auch einen Wandel im Informationsinteresse der Entwickler und IT-Manager. Für Seitenbetreiber, Bildungsanbieter und Entwickler-Communities bedeutet dies, dass die Fokussierung stärker auf flexible, moderne Datenbanktechnologien gelegt werden sollte, ohne jedoch das fundamentale Wissen zu SQL aus den Augen zu verlieren. Durch die Kombination von SQL-Kenntnissen mit neuen Technologien lassen sich zukunftsfähige Skills aufbauen, die am Markt weiterhin stark nachgefragt sind.\n\nZusammenfassend lässt sich feststellen, dass SQL zwar im Tiobe-Ranking einen Rückgang verzeichnet, aber dennoch nicht an Bedeutung verloren hat. Im Gegenteil, seine Rolle als bewährter, stabiler Standard bleibt unverzichtbar.
Der Aufstieg von NoSQL und die Anforderungen durch AI-basierte Anwendungen beeinflussen jedoch die Landschaft der Datenbankentwicklung stark und erfordern neue Kompetenzen. Entwickler sollten daher die Entwicklungen genau im Auge behalten, ihr Portfolio an Datenbanktechnologien erweitern und sich sowohl mit relationalen als auch nicht-relationalen Systemen vertraut machen. Die Zukunft der Datenverarbeitung ist vielfältig und wird von einer Mischung bewährter und neuer Technologien geprägt sein, in der SQL nach wie vor eine zentrale Rolle spielt.
