MAQL - Langage de requête analytique
Multi-Dimension Analytical Query Language, ou MAQL en abrégé, est le langage de requête propriétaire de GoodData. Il comprend un ensemble de fonctions prédéfinies que vous pouvez utiliser pour des requêtes simples telles que des moyennes ou pour des analyses statistiques complexes telles que des dissymétries ou kurtosis.
MAQL est un langage que vous allez utiliser pour définir des métriques, qui sont des agrégations de données sous-jacentes produisant un nombre. Une métrique est essentiellement une formule mathématique qui indique à l’application comment agréger les données brutes.
Avantages clés :
- Aucune jointure ni sous-jointure, car MAQL fonctionne au-dessus des modèles logiques de données et ses requêtes sont sensibles au contexte.
- Toute métrique peut être immédiatement utilisée dans un rapport, réutilisée ou déployée pour assembler d’autres métriques.
- MAQL simplifie les analyses multidimensionnelles en abstrayant les complexités de données. Vous n’avez pas à spécifier l’origine du fait ou de l’attribut, cela est fait automatiquement pour vous.
Si vous débutez avec MAQL en ayant des connaissances en SQL, vous allez remarquer un certain degré de similitude dans la construction de la syntaxe et les références d’argument prédéfinies. Toutefois, alors que SQL est un outil de base de données relationnelle, MAQL est multidimensionnel.
Voici un aperçu de MAQL en action :
Les principes fondamentaux de MAQL en font un langage unique et performant. Si vous débutez avec MAQL, nous vous conseillons de consulter les sections suivantes pour vous familiariser avec son utilisation.
MAQL est différent de SQL
Avoir des connaissances en SQL vous aide à passer à MAQL, mais vous allez découvrir que MAQL est un langage plus performant tout en étant plus simple. Par exemple, il n’y a aucune jointure, vous pouvez réutiliser des requêtes MAQL et, comme vous allez le voir, l’utilisation de la syntaxe est plus efficace. Il y a donc moins de code à écrire et entretenir.
Pour en savoir plus sur les différences principales entre les deux langages, consultez :
MAQL est multidimensionnel
La multidimensionalité et la possibilité de travailler avec des dimensions interchangeables sont les concepts clés de MAQL qui le différencient des autres outils d’analyse de données.
En raison de la façon dont la plateforme GoodData est construite, MAQL fonctionne avec des modèles de données logiques au lieu de physiques. Par conséquent, l’utilisation de données et métriques de MAQL est sensible au contexte. Vous pouvez réutiliser les métriques car celles-ci s’inspirent du contexte du modèle logique de données.
Pour plus d’informations sur l’exploitation de la multidimensionnalité de MAQL, consultez :
MAQL et la multidimensionnalité
MAQL est original
MAQL propose une large gamme de fonctions, expressions et opérateurs. Pour plus d’informations sur la syntaxe, les arguments, les filtres, les fonctions et les formats de nombre de MAQL, consultez :
Prise en main de MAQL
MAQL est un langage permettant de définir des métriques, qui sont des agrégations de données sous-jacentes. Autrement dit, une métrique est une formule mathématique qui agrège des données brutes. MAQL comprend également un Éditeur de métriques avancé, une interface utilisateur graphique qui supprime la nécessité de saisir la syntaxe manuellement.
La page suivante vous aide à construire vos premières métriques MAQL :
Apprendre à utiliser MAQL pour écrire des métriques
Découverte de MAQL avec l’université GoodData
L’université GoodData propose un cours complet de présentation de MAQL qui vous apprend à construire des métriques dans différents scénarios concrets.