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:
Certifikace Fabric DP-600: Co mi přinesla a proč je přínosná i pro naše klienty | Mňamka #548
Certifikace Fabric DP-600 je čerstvě v kapse! 🎓 V naší konzultační praxi se stále více soustředíme na řešení v Microsoft Fabric, které integruje datovou analýzu, inženýrství i vizualizace. Ráda bych se s vámi podělila o své zkušenosti a ukázala, proč tato certifikace není jen o nových znalostech, ale hlavně o přidané hodnotě pro vás, naše klienty. Zjistěte, jak mi pomohla získat hlubší porozumění celému ekosystému a odemknout jeho plný potenciál.
Jak data mění firmy: zkušenosti z byznysových rozhovorů | Mňamka #547
„A k čemu nám to vlastně bude?“ To je otázka, kterou v datových projektech slyšíme nejčastěji. A správná odpověď se nehledá v tabulkách nebo dashboardech, ale přímo u lidí, kteří rozhodují. Právě v rozhovorech se rodí skutečná byznysová hodnota. Proč bez rozhovorů projekty selhávají? Praxe nám několikrát ukázala, že bez byznysových rozhovorů, které jdou do hloubky, jde pouze o drahé cvičení bez měřitelného dopadu.
WEBINÁŘ: Manažer a AI
V dnešním byznyse je AI všude! Ale jak ji opravdu využít k růstu, i když nejste IT expert? Tento webinář je připraven pro manažery, kteří chtějí jít dál než jen uvažovat o AI a začít ji reálně implementovat. Co se z webináře dozvíte? Záznam webináře vám nabídne praktické tipy, konkrétní nástroje a jasné návody, jak transformovat vaše nápady do hmatatelných AI řešení.
