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:
MS Fabric: Pojďte si s námi vytvořit první pipeline - 2.část | Mňamka #541
Otevřeli jste poprvé MS Fabric a vůbec se nerorientujete? Už máte zadání a nevíte kam dřív? V tom případě jste tady správně, protože vás provedeme prvními krůčky, jak si dotáhnout do Fabricu první data, zpracovat je a nastavit celý proces v jednoduché pipeline. Ukažte ostatním, jak se to dělá! V tomto článku si představíme konkrétně kroky jako kopírování dat, dataflow, notebooky a zprovoznění pipeline.
MS Fabric: Pojďte si s námi vytvořit první pipeline - 1.část | Mňamka #540
Otevřeli jste poprvé MS Fabric a vůbec se nerorientujete? Už máte zadání a nevíte kam dřív? V tom případě jste tady správně, protože vás provedeme prvními krůčky, jak si dotáhnout do Fabricu první data, zpracovat je a nastavit celý proces v jednoduché pipeline. Ukažte ostatním, jak se to dělá! V tomto článku si představíme konkrétně kroky jako kopírování dat, dataflow, notebooky a zprovoznění pipeline.
Tooltipy, popisky a vysvětlivky: Jak provést uživatele reportem bez otázek? | Mňamka #539
Spokojený klient = spokojený vývojář. Jak ale poznáme, že je klient s naší prací spokojen? Napovědět nám může například to, že klade minimum otázek. Že se to ještě nestalo? Tak si pojďme představit, jakými způsoby nenásilně do Power BI zakomponujeme odpovědi na otázky, které z jeho strany přichází nejčastěji.
