MAQL - 分析用クエリ言語
マルチディメンション分析用クエリ言語、または略して MAQL は、 GoodData の専有クエリ言語です。 平均のようなシンプルなクエリまたは歪度や尖度のような複雑な統計分析を使用できる、事前定義関数のセットが準備されています。
MAQL は 数値を生成する基なるデータの集約、いわゆるメトリックを定義するために使用する言語です。 メトリックは原則的に、アプリケーションに対して生データを集約するように働きかける数式です。
重要な利点：
- MAQL は論理データモデル上で非結合またはサブ結合として働き、クエリはコンテキストを意識したものです。
- どのようなメトリックでも、直にレポートに使用、再使用および他のメトリックを終結するために展開することができます。
- MAQL はどのような複雑なデータも抽象化することで、多次元分析をシンプルにします。 ファクトや属性の根源を特定する必要がありません。MAQL が自動的に行います。
SQL から MAOL に移動した場合、構文及び予め定義済みの引数について一定の共通点を見つけることができるでしょう。 ただし、SQL はリレーショナルデータベースツールですが、MAQL は多次元です。
MAQL の動作プレビューをご覧ください：
MAQL の創設理念はそれを独自かつ強力な言語にしています。 MAQL を始めたばかりの方には、使用に慣れていただくために以下のセクションを参照することを推奨します。
MAQL は SQL ではありません
SQL の知識があることは、MAQL を理解するのに役立ちますが、すぐに、MAQL はよりパワフルな言語でありながら、合理的な分析言語であることがわかります。 例えば、 接合部なし であるため、 MAQL クエリを再利用 でき、また、構文使用がより効率的であることがわかり、プログラムコードの作成と維持が少なくてすみます。
重要な違いについての詳細は：
MAQL は多次元です
多次元性 と置き換え可能な次元 を処理する能力は MAQL の重要なコンセプトで、他のデータ分析ツールと比較して際立つものです。
GoodData プラットフォームの構成方法により、MAQL は物理的データモデルではなく論理的モデルを処理します。 その結果、MAQL のデータ使用とメトリックはコンテキストを意識したものです。 論理データモデルのコンテキストから情報を得るため、メトリックの再利用が可能です。
MAQL の多次元性利用方法とその利点についての詳細は：
MAQL はすぐに使用可能
MAQL は広範囲な関数、式および演算子が特色です。 MAQL 構文、引数、フィルター、関数および数字形式に関する詳細：
MAQL の使用を開始
MAQL は基になるデータを集約するメトリックを定義する言語です。 言い換えれば、メトリックとは生データを集約するための計算式です。 MAQL はまた、 構文を手入力する必要をなくす高度なグラフィカルユーザーインターフェースを特徴とします。
以下のページは最初の MAQL メトリックを作成するのに役立ちます：
GoodData University で MAQL について学ぶ
GoodData 大学では、総合的な MAQL 入門コースにより、いくつかの実際のシナリオで指標を構築する手順が示されます。