Malloy 开源项目教程
2024-09-13 04:26:59作者:昌雅子Ethen
1. 项目介绍
Malloy 是一个实验性的语言,用于描述数据关系和转换。它既是一个语义建模语言,也是一个查询语言,能够对关系数据库进行查询。Malloy 目前支持 BigQuery 和 Postgres,并且可以通过 DuckDB 查询 Parquet 和 CSV 文件。
Malloy 的主要特点包括:
- 简单命名和实用可重用性:避免重复定义,节省时间。
- 防止查询错误:减少因看似准确的查询导致错误结果的挫败感。
- 易于阅读和编写:查询简洁且易于理解。
- 迭代模型:在查询过程中逐步完善模型。
2. 项目快速启动
安装 Malloy
Malloy 可以通过 VS Code 扩展来使用。以下是安装步骤:
- 安装 VS Code:如果你还没有安装 VS Code,可以从 VS Code 官网 下载并安装。
- 安装 Malloy 扩展:
- 打开 VS Code。
- 进入扩展市场,搜索 "Malloy"。
- 点击安装。
创建第一个 Malloy 查询
以下是一个简单的 Malloy 查询示例:
run: bigquery.table('malloy-data.faa.flights') -> {
where: origin = 'SFO'
group_by: carrier
aggregate: flight_count is count()
average_flight_time is flight_time.avg()
}
这个查询从 malloy-data.faa.flights 表中选择数据,筛选出 origin 为 SFO 的记录,并按 carrier 分组,计算每个 carrier 的航班数量和平均飞行时间。
3. 应用案例和最佳实践
电商数据分析
Malloy 可以用于电商数据的分析,例如分析销售数据、用户行为等。以下是一个电商数据分析的示例:
run: bigquery.table('malloy-data.ecommerce.sales') -> {
group_by: product_category
aggregate: total_sales is sum(sales_amount)
average_sales is sales_amount.avg()
}
最佳实践
- 模块化查询:将复杂的查询分解为多个模块化的查询,便于维护和重用。
- 使用语义模型:利用 Malloy 的语义模型功能,简化数据关系的描述。
- 迭代开发:在查询过程中逐步完善模型,确保数据的准确性和完整性。
4. 典型生态项目
BigQuery
Malloy 支持 BigQuery,可以直接查询 BigQuery 中的数据。BigQuery 是一个强大的云数据仓库,适合大规模数据分析。
Postgres
Malloy 也支持 Postgres,适合中小型数据集的分析。Postgres 是一个开源的关系数据库,具有良好的扩展性和稳定性。
DuckDB
DuckDB 是一个嵌入式的 SQL 数据库,Malloy 可以通过 DuckDB 查询 Parquet 和 CSV 文件,适合本地数据分析和处理。
通过这些生态项目,Malloy 可以覆盖多种数据源和场景,满足不同用户的需求。
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