Le SQL (Structured Query Language) est un langage permettant de communiquer avec une base de données. Ce langage informatique est notamment très utilisé par les développeurs web pour communiquer avec les données d’un site web. Toutefois, Carlin Eng, ancien ingénieur en données et responsable de l'ingénierie chez Strava estime que, « à part une poignée de mises à jour de la norme ANSI, le cœur du langage SQL ne s’est pas amélioré après quatre décennies. »« SQL est toujours la principale interface utilisateur par laquelle la plupart des professionnels des données interagissent avec leurs systèmes. Les technologies sous-jacentes se sont améliorées de façon incommensurable, mais à part une poignée de mises à jour de la norme ANSI, le cœur du langage reste intact. C'est pratiquement un miracle qu'après plus de 40 ans d'utilisation par d'innombrables professionnels des données, SQL, l’interface avec les données, reste effectivement la même », déclare Carlin.
Carlin Eng est un ancien ingénieur en données et responsable de l'ingénierie chez Strava ; il a passé deux ans comme ingénieur commercial et scientifique des données chez Snowflake. Il est actuellement responsable de l'ingénierie des données chez Eppo. Selon Carlin, depuis la création du SQL, de nombreux informaticiens et chercheurs en bases de données ont exprimé leur dédain pour le langage, et leurs critiques sont généralement fondées ; cependant, toutes les tentatives sérieuses de le remplacer comme norme de facto ont échoué.
La plupart des tentatives de remplacement de SQL portent essentiellement sur ce que Carlin appelle « la syntaxe maladroite du langage », par exemple en plaçant la clause FROM en premier ou en supprimant la nécessité des clauses HAVING et QUALIFY. Malheureusement, la réalité est que SQL est « suffisamment bon » pour la plupart des cas d'utilisation, et selon la loi d'Aiken, la formation des programmeurs est le coût dominant pour un langage de programmation.
De l’avis de Carlin, les professionnels des données devraient se tourner vers Malloy, un nouveau langage d'interrogation pour l'analyse des données. « Malloy répond à de nombreux problèmes de conception qui affectent SQL, mais le plus intéressant à mon avis est l'intégration d'un langage d'interrogation et d'une couche sémantique en un seul langage. »
Malloy est un langage expérimental pour décrire les relations et les transformations de données. Développé par Lloyd Tabb, fondateur et ancien directeur technique de Looker, Malloy est à la fois un langage de modélisation sémantique et un langage d'interrogation qui exécute des requêtes contre une base de données relationnelle. Il se connecte actuellement à BigQuery et Postgres, et supporte nativement DuckDB. Une extension Visual Studio Code a été construite pour faciliter la conception de modèles de données Malloy, l'interrogation et la transformation de données, et la création de visualisations et des tableaux de reporting simples.
Pour essayer l'extension VSCode de Malloy
- Téléchargez Visual Studio Code : Télécharger Visual Studio Code ;
- Ajoutez l'extension Malloy (pre-release) à partir du marché Visual Studio Code : Ouvrez VS Code et cliquez sur le bouton Extensions à l'extrême gauche (il ressemble à 4 blocs dont un s'envole). Cela ouvrira les extensions. Recherchez Malloy et, une fois trouvé, cliquez sur Installer ;
- Téléchargez et décompressez les modèles d'échantillons (modèles + données) ;
- Ouvrez le dossier samples dans VS Code. Dans VS Code, allez dans Fichier > Ouvrir le dossier... sélectionnez samples/duckdb > Ouvrir. DuckDB est intégré dans l'extension, vous êtes donc prêt à les exécuter ;
- Commencez avec 1_airports.malloy dans l'ensemble de données FAA. Il s'agit d'un sous-échantillon de l'ensemble de données NTSB Flights. Dans le panneau de l'éditeur, au-dessus de source : airports, cliquez sur le mot "Preview" pour exécuter un SELECT *, et cliquez sur le mot "Run" au-dessus de n'importe quel objet de requête pour l'exécuter (voir le gif ci-dessous par exemple).
Actuellement, l'extension Malloy fonctionne sur les machines Mac, Linux et Windows
Voici un exemple simple d'une requête Malloy
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 3 4 5 6 7 | query: table('malloy-data.faa.flights') -> {
where: origin ? 'SFO'
group_by: carrier
aggregate:
flight_count is count()
average_flight_time is flight_time.avg()
} |
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Envoyé par Bruno
) qui ne peuvent compter sur l'autocomplétion proposée par leur IDE lors de l'écriture des requêtes.
