Ivan Begtin
8.07K subscribers
1.5K photos
3 videos
100 files
4.25K links
I write about Open Data, Data Engineering, Government, Privacy and Data Preservation and other gov and tech stuff
Telegram @ibegtin
Facebook - https://facebook.com/ibegtin
Secure contacts ivan@begtin.tech

Contact @NMBabina for ads proposals
Download Telegram
Языку SQL уже много, очень много лет, но он продолжает быть чуть-ли не основным для аналитиков данных, инженеров и иных специалистов по работе с данными. Разве что дата сайентисты в некоторых задачах могут избежать счастья работать с SQL и используют Python/Java/R и др.

У SQL много достоинств и не меньше недостатков, главным из которых я бы назвал отсутствие удобных способов работы с не-плоскими данными, такими как JSON и тд. Время от времени появляются альтернативы, которые редко выходят за пределы конкретного продукта, но могут быть очень интересными.
Итак:
- SpyQL [1] гибрид SQL и Python, утилита командной строки позволяет выполнять SQL-похожие запросы с выражениями на Python внутри. Умеет работать с CSV, JSON и текстовыми файлами
- LINQ [2] объектный родной для .NET язык запросов придуманный Microsoft. Не используется за пределами экосистемы .NET
- SPARQL [3] язык запросов родом из Sematic Web. Сложен для непосвящённых, так и не получил массового распространения как и сами СУБД которые его поддерживает, но имеет немало, в первую очередь научных внедрений и использования.
- GraphQL [4] изначально язык API, но есть немало СУБД для которых он уже стал нативным. Малопопулярен в среде обработки данных, но популярен для веб-продуктов, стыковки бэкэнда и фронтэнда.
- Pony [5] специальный маппер выражений из своего синтаксиса в синтаксис SQL. Изначально написан для Python для работы с объектами для задач ORM.
- LookML [6] язык запросов сервиса по визуализации Looker, свой формат, свой синтаксис. Пока мало где используемый за пределами Looker'а
- Malloy [7] ещё один язык от Looker, относительно свежий
- Prql [8] язык запросов ориентированный на преобразование данных.

И многие другие. Защитники SQL возразят что современные SQL базы давно уже поддерживают JSON объекты и функции по работе с ними, а для гибкости пользовательские функции (UDF) можно реализовывать хоть на Python, хоть через .NET, хоть на других языках в зависимости от движка СУБД.

Появится ли у SQL стандарта достойная признанная замена? Пока непонятно, но можно экспериментировать.

Ссылки:
[1] https://github.com/dcmoura/spyql
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Language_Integrated_Query
[3] https://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/
[4] https://graphql.org/
[5] https://github.com/ponyorm/pony/
[6] https://docs.looker.com/data-modeling/learning-lookml/what-is-lookml
[7] https://github.com/looker-open-source/malloy
[8] https://github.com/max-sixty/prql

#sql #nosql #queries #datatools