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Malloy:数据分析的全新语言体验

2024-09-17 14:22:58作者:胡易黎Nicole

项目介绍

Malloy 是一种实验性的语言,专门用于描述数据关系和转换。它不仅是一种语义建模语言,还是一种查询语言,可以直接对关系型数据库进行查询操作。目前,Malloy 支持 BigQuery 和 Postgres 数据库,同时也可以通过 DuckDB 查询 Parquet 和 CSV 文件。无论你是数据分析师、数据工程师还是开发者,Malloy 都能为你提供一种全新的数据处理体验。

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点击这里,即可在浏览器中尝试 Malloy!

项目技术分析

Malloy 的核心优势在于其简洁而强大的语法设计。它通过一种直观的语言结构,让用户能够轻松地定义数据模型和执行复杂的查询操作。与传统的 SQL 相比,Malloy 的语法更加简洁,减少了冗余代码,提高了代码的可读性和可维护性。

此外,Malloy 还支持多种数据源,包括 BigQuery、Postgres 以及通过 DuckDB 访问的 Parquet 和 CSV 文件。这种灵活性使得 Malloy 能够适应不同的数据处理需求,无论是云端数据仓库还是本地文件数据。

项目及技术应用场景

Malloy 的应用场景非常广泛,尤其适合以下几种情况:

  1. 数据分析与报告:Malloy 的语法简洁明了,非常适合用于快速生成数据分析报告。无论是简单的数据汇总还是复杂的多维分析,Malloy 都能轻松应对。

  2. 数据建模与查询:对于需要频繁进行数据建模和查询的场景,Malloy 提供了一种高效的解决方案。通过 Malloy,用户可以快速定义数据模型,并执行复杂的查询操作,大大提高了工作效率。

  3. 数据工程师与开发者:Malloy 不仅适用于数据分析师,也适合数据工程师和开发者使用。它提供了一种全新的数据处理方式,帮助开发者更高效地进行数据处理和分析。

项目特点

Malloy 具有以下几个显著特点:

  1. 简洁的语法:Malloy 的语法设计简洁明了,减少了冗余代码,提高了代码的可读性和可维护性。

  2. 多数据源支持:Malloy 支持 BigQuery、Postgres 以及通过 DuckDB 访问的 Parquet 和 CSV 文件,具有很强的灵活性。

  3. 强大的查询能力:Malloy 不仅支持简单的数据查询,还能执行复杂的多维分析和数据转换操作。

  4. 社区支持:Malloy 拥有一个活跃的社区,用户可以在社区中提问、分享经验和交流想法,获得丰富的技术支持。

安装与使用

最简单的尝试 Malloy 的方式是通过 VS Code 扩展。你可以通过以下几种方式安装扩展:

show_run

加入社区

  • 加入我们的 Malloy Slack 社区,在这里你可以提问、与其他用户交流,并分享你的想法。
  • 使用 GitHub issues 提供反馈、建议改进、报告错误或开始新的讨论。

资源

贡献

如果你有兴趣为 Malloy 贡献代码,请查看 开发指南贡献指南

Malloy 不是一个官方的 Google 产品。

示例代码

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()
}

对应的 SQL 代码如下:

SELECT
   carrier,
   COUNT(*) as flight_count,
   AVG(flight_time) as average_flight_time
FROM `malloy-data.faa.flights`
WHERE origin = 'SFO'
GROUP BY carrier
ORDER BY flight_count desc         -- malloy 自动按第一个聚合字段排序

想了解更多关于 Malloy 的语法和功能,请查看 快速入门指南

Malloy 是一个充满潜力的开源项目,无论你是数据分析新手还是资深专家,都能从中受益。立即加入 Malloy 社区,开启你的数据分析新旅程吧!

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