MAQL I. - MAQL vs SQL | Mňamka #427
Pro ty, kteří se pohybují v datovém světě, jsou dotazovací jazyky denním chlebem. Jak se říkává, kolik jazyků umíš, tolikrát jsi člověkem. Platí i „kolik dotazovacích jazyků umíš, tolikrát jsi datovým analytikem?“ Ať už v budoucnu budou podobná přísloví vznikat nebo nikoli, není na škodu si rozšířit obzory o jeden další dotazovací jazyk, kterým je dozajista i MAQL. Pro MAQL jsem si připravila takovou minisérii Mňamek, kde si ukážeme, co všechno se MAQLem dá dělat a k čemu vám může být užitečný.
Co to je MAQL?
Jak už bylo řečeno, MAQL aneb Multi-Dimension Analytical Query Language je dotazovací jazyk, se kterým se setkáte při práci v GoodDatě. Tento dotazovací jazyk pracuje s fakty a dimenzemi z datového modelu vašeho workspacu a nabízí vám jedinečnou šanci si nad vašimi daty postavit metriky. Těmito metrikami můžete data filtrovat, agregovat a provádět nad nimi i všechny základní matematické operace a zároveň MAQL nabízí i předdefinované statistických operace. „To je všechno hezké,“ říkáte si, „ale jakou to má výhodu oproti tomu, když si tyhle operace nadefinuji v SQL?“
MAQL vs SQL
Pokud jste zarytými fanoušky SQL, jako osvědčené klasiky, tak nebojte, on MAQL z SQL samozřejmě vychází. Přináší ale výhody v jednoduchosti a uživatelské přívětivosti. Pokud byste totiž stejné operace prováděli v SQL, museli byste si pečlivě hlídat, kterou tabulku můžete najoinovat kam a provádět i několik joinů, abyste pospojovali data, která spolu souvisí. MAQL tohle udělá za vás, pracuje totiž s předem nadefinovaným logickým datovým modelem vašeho workspacu a vy si díky tomu můžete spoustu příkazů odpustit. Rozloučit se můžete například s částmi jako je FROM, JOIN či ON, co ale zůstává je SELECT, protože ani na ten se v MAQLu nedá dopustit.
Zde jsou vytvořené příklady, kde je vidět, kolik práce vám MAQL ušetří.
Výhody MAQL:
- časová úspora
- zjednodušení query
- přehlednost
- pracuje automaticky s modelem
- vytvořené metriky můžete přepoužít i v dalších metrikách
Nevýhody MAQL:
- datový model si musíte nejprve nadefinovat
- nenabízí tolik funkcí jako SQL
- pouze v GoodData
Ať už vás MAQL zaujal či ne, jsem ráda, že jste si článek dočetli až sem a jestli vás cokoliv dalšího napadá nebo zajímá ohledně MAQL, dejte mi vědět!
Mějte se krásně a nebojte se dotazovat v žádném dotazovacích jazyce.
Použité zdroje:
Keboola a Kai PromtLab | Mňamka #524
Objavte PromptLab, sofistikované riešenie od Kebooly a Kai PromtLab na zlepšenie interakcií s umelou inteligenciou. V tomto článku sa dozviete, ako PromptLab využíva technológiu Streamlit na automatické prispôsobovanie výziev za účelom dosiahnutia lepšej jasnosti a presnosti vo vašich projektoch. Oboznámte sa s intuitívnym rozhraním, ktoré vám umožní porovnávať výsledky a optimalizovať pracovné postupy.
Základní pojmy v datovém modelování | Mňamka #457
Co je to datový model? Jaký je rozdíl mezi konceptuálním a logickým modelem? A k čemu slouží proces tzv. normalizace? Bez datového modelování se dnes v BI obejdete už jen stěží, Kuba si o něm proto připravil krátkou minisérii, ve které si vše probereme od úplných základů. V prvním díle se seznámíme s nejdůležitějšími pojmy, které byste v této souvislosti měli znát, a na jednoduchém příkladu z oblasti sales si ukážeme, jak takový datový model vlastně vypadá. Tak pojďme na to!
MAQL II. - MAQL Reuse factů & Nesting metrik | Mňamka #454
Proč se vyplatí recyklovat metriky v MAQL? Máme tady pokračování naší krátké minisérie o dotazovacím jazyku MAQL od Péti. V minulém díle jsme si osvětlili základní rozdíl mezi SQL a MAQL a dnes se zaměříme na výhody metrik vytvořených pomocí MAQL a jejich recyklaci. Funguje to přitom podobně jako v případě klasické recyklace surovin. Pokud ji dělat nebudete, ušetříte si možná půl minutky práce, v budoucnu se vám to ale může velmi nepříjemně vrátit. Tak se na to pojďte podívat!
