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要在正在开发中的数据分析引擎上增加使用 yaml 进行数据分析的能力，以代替 sql ， 基于以下原因： 1 、对于多维数据模型的分析，sql 只能在二维表关系结构上进行定义（ star schema 不等同于逻辑多维结构），并且进行复杂分析时编写 sql 语句存在大量 group by 和 sum()，降低整体描述性； 2 、在进行 join 多个大数据量表（百亿级）进行查询时性能降低，可能需要根据特定查询进行详细调整，这无法支持业务层面的随机性探索式数据分析； 3 、yaml 语法较为简单，且属于纯描述性语法，可以直接描述业务层面语义，通过解析 yaml 直接调用数据分析引擎底层接口，越过 sql ，能提供功能上更强、效率更高的查询能力； 4 、“yaml 代替 sql”以及类似宣传可以作为后期产品宣传的噱头。
目前暂定使用 yaml 代替 sql ，不知道还有没有比 yaml 更合适（普及度高、纯描述性、语法简单）的语法结构？
 | 1 fstab 74 天前 R 语言 |
 | 2 levelworm 73 天前 yaml 应该不错，我工作过的几家公司都有这样的框架，最后就是转换成 sql 。如果你有大量的聚合语句，可以考虑建立数仓预先聚合，最后把 yaml 的权限开放给数据分析师，让他们写 yaml ，你来负责优化。 |
 | 3 FYFX 73 天前 我想说一下 yaml 并不简单，我已经看过不少写 yaml parser 写到骂娘的了 |
 | 5 lcingOnTheCake 72 天前 parser 之后不都是对数据进行处理，sql 和 yaml 性能上能以后啥区别？况且 sql 比 yaml 表达能力强的多 |
 | 6 eudore 72 天前 可以随便找一个 sql parser 的 ast node 作为定义，使用 yaml 描述 sql ast 。然后 yaml -> ast -> sql ，在 ast 还能自定义一些行为。 |
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