@xmh51 目前我是按最复杂的分析场景设计的，当然后面还会遇到很多挑战，一点一点迭代解决。就像 typescript 编译成 javascript 一下，我将简单，容易生成的表达式，编译成不同数据库的 SQL 一样的原理。

@xmh51
1 ）我之前的公司是个很小公司，做零售数据业务的，正常分析的数据差不多 20 亿左右吧。后面换了一个做招聘数据分析
的公司，数据也过亿了。
2 ）我的 Agile Query 是个开箱即用的，不需要二次开发，直接连接上数据库就可以进行各种复杂分析。
3 ）数据分析和正常的业务完全可以分开的，通过 CDC 实时同步一份进行分析。不存在安全问题。
4 ）技术的发展是降低开发、维护工作量，充分满足灵活的业务发展，以及更便宜的价格。

@beneo 还有用户端输入的不是 SQL ，而是任意关系的几十张表中的列，或者 count, sum 聚合，还有各种多表的计算表达式映射的中文指标。生成的 SQL 中会有大量子查询解决 overcounting 问题，不是简单的 join

@beneo 这些 BI 我都用过，也研究过他们的实现方案，基本上都是通过宽表的方式解决的。网易有数，帆软 这两个我特别仔细的研究过，很难做到开箱即用，前期都需要做很多工作。

@xmh51 如果没有数据的再加工（提前按维度聚合），现有的 BI 都需要写 SQL 的。都是原始表的话，任何一个分析基本上都需要几百行的 SQL ，join 几十几张表。

@xmh51 我要计算的是过亿级别的数据，其它的小数据 excel 和 power bi 足够了。

@xmh51 这些产品我都研究过，之前的公司也在项目里使用 superset ，这一系列数据分析和可视化产品都有一个共同点，就是写大量 SQL ，之前的公司 1000 多张报表，每个报表都有几百行的 SQL 。

而我的 Agile Query 不需要写一行 SQL ，都是动态生成的，其它可视化都是辅助的特性。

@beneo 我解决的就是传统 BI 的问题，1 ）数据的二次处理，3 ）大量复杂的 SQL ，
这两块我都不需要，我不会加工数据，也不需要写任何 SQL 。

@xmh51 power bi 当然了解过，power bi 用的是自己的计算引擎，需要将数据导入进 power bi ，而我的 agile query 是直接在数据库上进行计算的，这是本质的区别。我只是计算定义的公式编译成不同数据库的 SQL 。

@allAboutDbmss 有公式配置，已经支持窗口函数，也增加了 nested aggregation 主要支持像复购分析，留存率分析等，例如：ncount, nsum, navg...，后面还会增加更多函数

@v2exblog 快了，争取本月，或下月初出第一个版本。

多数据源会支持的，联邦分析现在的需求还是比较旺盛的。

前期会部分开源，最核心的 SQL 编译那块，后期会开源出来 。

@winglight2016 字段，计算公式，表关系需要手动维护的，也就是初始部署时维护一次就可以了。后期可以进行各种组合分析。

@VHacker1989 目前 BI 的产品，我都深入分析过。大部分都是按维度进行数据再加工，分层设计，然后通过拖拉生成简单的 SQL 查询，数据开发成本非常高。

而 Agile Query 直接在原生数据库上进行查询，不需要再加工，几乎不需要二次开发，关键现在 MPP 类数据库发展比较快，查询效率非常高。

@5G 这个产品主要面向企业内部的数据分析，大批量的数据通常是存储在数据库中，Agile Query 可以动态将各种指标定义编译成各种数据库的 SQL ， 直接分析，生成可视化图表等操作。

这样企业内部也就不需要专门做 BI 平台了，不需要写 SQL ，可以像 Excel 一样分析大数据。

刚刚完成了全流程跑通，后面完善一下。增加产品解读。

后面有可能会开源出来 。

近期会发布社区 beta 版。