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2023-04-21 20:07:42 +08:00

回复了 Braisdom 创建的主题 › 程序员 › Agile Query 全流程演示视频

@ervqq 视频中有详细的介绍，
销售额同环比增长，客户数量同环比增长，销售量同环比增长都是通过 monthly_growth_of ，系统里还有 yearly_growth_of ，daily_growth_of 这些函数，都是很方便使用用的。

示例：
MONTHLY_GROWTH_OF(
SUM(order_details.quantity * order_details.unit_price),
orders.order_date,
1
)

第一个参数支持各种聚合函数，第二参数是日期字段，第三个字段是窗口大小和距离，如果是月，1 就代表一个朋的比较，12 就意味着去年的相同的月份。

2023-04-21 19:22:36 +08:00

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@youngce 只有没有 JOIN 的数据库才会没有 Chasm 和 Fan Trap ，如果有 JOIN 就无法避免

2023-04-21 18:52:34 +08:00

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@Lilacs
@xenme

在不用人工干预的情况下，智能解决关系数据中的，Chasm & Fan Trap 是 Agile Query 最核心的能力，有兴趣的可以看一下： https://docs.sisense.com/main/SisenseLinux/chasm-and-fan-traps.htm 这篇文章。

2023-04-21 18:48:41 +08:00

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@Lilacs
superset, metabase, tableau, qulik, looker 这些 BI ，当然也包括国内的 BI ，目前都没办法解决关系数据库中 chasm & fan trap 。

2023-04-21 18:46:20 +08:00

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@Lilacs metabase 的代码我都读完了，它也没办法解决，多对多 join 时，不用写 SQL 的问题。

2023-04-21 18:44:08 +08:00

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@xenme 如果没有大宽表，不用关心数据的重复计算，性能也特别高，当然也不需要写复杂的 SQL ，这难道不是一种更好的选择吗？

2023-04-21 18:41:34 +08:00

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@xenme 如果做数据报表，出现的最多的问题就是因为一对多，多对多产生的数据重复计算的问题吧，而这些问题在 Agile Query 中，你可以完全忘记它。这就是 Agile Query 最大的优势。

大宽表是一种畸形的设计，对低层数据的变化，数据的一致性，数据的实时性响应都非常差，是由于针对技术实现的一种折中的做法。

2023-04-21 18:31:57 +08:00

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@xenme 多表 join 时，一对多，多对多这些问题都需要数据工程师自己处理，进行数据去重，而在 Agile Query 中，这些问题都是智能处理的。数据工程师完全不需要考虑这些事件，只需要知道指标是哪几个字段计算的就可以了。

2023-04-21 18:29:30 +08:00

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@xenme 多表 join 时，Agile Query 会自动处理 double-counting 的问题，会智能拆分子查询，传统的 BI 是需要数据工程师手工处理的，如果表比较多，数据工程师的工作量会非常大。

2023-04-21 18:20:23 +08:00

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@xenme 目前的 BI ，针对单表运算是足够了，如果同一个表达式中涉及多张表，目前我还没有看到。大都数是将多张表的数据合并到一张表中，然后再进行运算，这样数据工程师的工作量就大很多。Agile Query 本质上就解决任意多张表的数据运算，在同一个指标公式中，可以多张表同时运算，内部拆分不同的子查询和 Join

2023-04-21 18:17:30 +08:00

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@xenme 传统 BI 中的 countIf, sumIf 内部是不能嵌套其它聚合的，例如：

count_if(group_count(orders.id, customer.id) >= 2)

sum_if(group_count(orders.id, customer.id) >= 2, order_details.quantity * ordertails.unit_price)

单表，多表的运算都可以在一个公式中实现，Agile Query 可以动态的 join 多张表，进行计算，这是传统 BI 无法做到的。

2023-04-21 18:07:10 +08:00

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@xenme 理论上再复杂的查询，也不需要写 SQL ，都可以通过 Agile Query 的函数实现，目前实现了 group_count, group_sum...，count_if, sum_if...，还有 growth_of 系列，rank_of 等这些很快也会实现，这些函数都可以内部嵌套普通聚合函数的运算。

还有，生成的 SQL 是比较复杂的，理论上可以实现所有复杂查询。

2023-04-21 16:03:16 +08:00

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@gaobh 是的，我们正在深试通过 GPT 生成 Agile Query 的统计公式（各和聚合函数），直接生成 SQL 难度比较大。
SQL 的编译还是必要的。

2023-04-21 15:50:08 +08:00

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@beneo 可以的，Agile Query 的函数是一种抽象的语义表达，我只是列举了几个常见的示例，您说的这些业务我后面会完善起来的，本质上这些统计都是不同维度的数据，聚合后进行的运算，基本上灵活的聚合+窗口，基本就可以实现了。

2023-04-21 09:53:31 +08:00

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@boshok 还有，在不提前做任何数据加工的情况下，能够进行各工复杂查询的工具，我也想学习一下。

2023-04-21 09:51:55 +08:00

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@boshok 麻烦问一下，你在其它什么地方看到基于复合函数生成 SQL 的。像 growth_of 类的。