PartiQL:一种用于所有数据的查询语言

2019-12-23    来源:raincent

容器云强势上线!快速搭建集群,上万Linux镜像随意使用

数据正以前所未有的速度被收集和创造,但组织中不到一半的结构化数据被积极用于决策。问题的根源在于,有些数据可能是高度结构化的,并存储在 SQL 数据库或数据仓库中。其他数据可能存储在 NoSQL 引擎中,包括键值存储、图形数据库、分类帐数据库或时间序列数据库。

正文

数据正以前所未有的速度被收集和创造。这些数据大多旨在推动业务结果,但根据《哈佛商业评论》报道:“……平均而言,组织中不到一半的结构化数据被积极用于决策……”

问题的根源在于,数据通常分布在关系数据库、非关系数据存储和数据湖的组合中。有些数据可能是高度结构化的,并存储在 SQL 数据库或数据仓库中。其他数据可能存储在 NoSQL 引擎中,包括键值存储、图形数据库、分类帐数据库或时间序列数据库。数据也可能驻留在数据湖中,可能以没有模式的格式存储,或者可能涉及嵌套或多值(例如 Parquet 、JSON)。每种不同类型和风格的数据存储可能适合特定的用例,但是每种存储都有自己的查询语言。其结果是查询语言和数据存储格式之间的紧密耦合。因此,如果你想将数据更改为另一种格式,或者更改用于访问 / 处理该数据的数据库引擎(这在数据湖领域并不少见),或者更改数据的位置,你可能还需要更改应用程序和查询。这对于有效使用数据湖所需的敏捷性和灵活性是一个非常大的障碍。

今天,我们很高兴地宣布了 PartiQL ,这是一种与 SQL 兼容的查询语言,使用它可以轻松高效地查询数据,无论数据存储在何处或以何种格式存储。只要你的查询引擎支持 PartiQL,你就可以处理关系型数据库的结构化数据(事务和分析),开放式数据格式的半结构化和嵌套数据(如 Amazon S3 数据湖),甚至无模式的 NoSQL 或文档数据库中允许不同行具有不同属性的数据。我们在 Apache2.0 许可协议下开源了 PartiQL教程、规范和该语言的参考实现,这样每个人都可以参与、贡献和使用,从而推动这种统一查询语言的广泛采用。

 

 

PartiQL 开源使开发人员可以很容易地在自己的应用程序中解析和嵌入 PartiQL。该实现支持用户将 PartiQL 查询解析为抽象语法树,应用程序可以分析或处理这些抽象语法树,它也支持直接解释 PartiQL 查询。

PartiQL 解决了我们在 Amazon 中遇到的问题。它已经应用于 Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、 Amazon Redshift Spectrum、Amazon Quantum Ledger Database( Amazon QLDB )和亚马逊的内部系统。同时, Amazon EMR 将 PartiQL S3 查询下推到 S3 Select。更多的 AWS 服务将在未来几个月增加支持。在亚马逊之外,Couchbase 也期待着在 Couchbase Server 中支持 PartiQL 服务器。

我们期待数据处理引擎的创建者深入 PartiQL,并加入我们一起解决一个影响到所有用户数据、所有行业的问题。

我们为什么构建它

我们开发 PartiQL 是源于 Amazon 自己需要查询和转换大量多样化数据的需求——不仅仅是 SQL 表格数据,还有嵌套和半结构化数据——这些数据以各种格式存储在各种存储引擎中。亚马逊的零售业务已经有了巨大的半结构化数据集,通常以 lon 格式存储。亚马逊的零售业务,由 Chris Suver 负责,希望有一种类似于 SQL 的查询语言。多个 AWS 服务,比如 QLDB ,验证了模式可选的面向文档的数据模型所带来的好处,但也想利用现有的 SQL 知识和工具。最后,AWS 关系型数据库服务,比如 Redshift ,以及许多现有的 SQL 客户端,都需要扩展为可以访问数据湖中的非关系型数据,同时与 SQL 保持严格的向后兼容性。同时,数据库研究社区(使用类似 UCSD SQL++ 查询语言)显示,可以设计出简洁、有充分依据且非常接近 SQL 的查询语言,同时还具有处理嵌套和半结构化数据所需的能力。

Don Chamberlin是 SQL 语言规范的创建者,他说:“随着 JSON 和其他嵌套和半结构化数据格式的重要性日益增加,对于面向这些数据格式的查询语言的需求变得越来越清晰。将 SQL 用于这个目的的好处在于可以利用行业在 SQL 技能、工具和基础设施上的投资。Yannis Papakonstantinou 博士的 SQL++ 提案,以及基于 SQL 的语言 PartiQL,表明查询半结构式数据所需的 SQL 扩展相当少。我希望这些小的语言扩展将有助于促进新一代应用程序处理 JSON 和其他格式灵活的、有或没有预定义模式的数据。”

因此,我们开始创建一种语言,提供了严格的 SQL 兼容性,以最小的扩展实现嵌套和半结构化处理,将嵌套数据作为一等公民,允许可选模式,并独立于物理格式和数据存储。

其结果是 PartiQL,它提供了一种简单一致的方式跨多种格式和服务查询数据。这让你可以跨数据源移动数据,而无需修改查询。它与 SQL 向后兼容,提供多值、嵌套和无模式数据扩展,与标准 SQL 的联合、过滤和聚合功能无缝融合。

PartiQL 设计原则

以下设计原则概括了我们的设计目标,是 PartiQL 的基础:

兼容 SQL:PartiQL 通过保持与 SQL 兼容来促进应用。现有的 SQL 查询将可以继续在(也就是说,他们将维持它们的语法和语义)经过扩展提供 PartiQL 支持的 SQL 查询处理器中运行。这就避免了对现有 SQL 进行任何重写,使开发人员和业务智能工具更容易利用 PartiQL。

嵌套数据作为一等公民:数据模型将嵌套数据视为数据抽象的基本部分。因此,PartiQL 查询语言提供的语法和语义可以全面、准确地访问和查询嵌套数据,并且可以与标准的 SQL 特性自然地组合。

可选模式与查询稳定性:PartiQL 不需要在数据集上预定义模式。按照设计,它可以用于有模式的数据库引擎(写时模式或读时模式),也可以用于无模式的数据库引擎。从技术上讲,模式是加到现有的数据上,只要数据本身是相同的,一个查询的结果就不会改变。因此,更容易为多个存储提供一致的访问,而不用管所涉及的引擎的不同模式假设。

最小扩展:最小化 PartiQL 对 SQL 的扩展。这些扩展容易理解,实现高效,彼此之间以及与 SQL 本身都可以很好地组合。这可以在结构化、半结构化以及嵌套数据集的组合上实现直观的过滤、联合、聚合和窗口。

格式独立:PartiQL 的语法和语义并不绑定到任何特定的数据格式。底层数据可以是 JSON、Parquet、ORC、CSV、Ion 等格式,编写的查询是相同的。查询在映射到不同底层格式的综合逻辑类型系统上运转。

数据存储独立:PartiQL 的语法和语义并不绑定到特定的底层数据存储。得益于其表达能力,该语言适用于不同的底层数据存储。

过去的语言已经解决了这些原则的子集。例如,Postgres SQL 兼容 JSON,但是未将嵌套的 JSON 数据作为一等公民。半结构化查询语言将嵌套数据作为一等公民,但允许偶尔不兼容 SQL,或者甚至不像 SQL。PartiQL 是解决这一整套原则的第一种语言。

从它的设计原则就可以预料到,对于 SQL 用户而言,PartiQL 简单而熟悉。自 2018 年以来,它已经被 Amazon Redshift Spectrum 的多个客户使用:

Annalect 是 Omnicom 的全球数据和分析部门,提供专门的、可扩展的解决方案,使数据可操作,它是 Omnicom 革命性精准营销和见解平台Omni背后的驱动力。“PartiQL 让我们能够利用 Amazon Redshift Spectrum 直接在 Amazon S3 中查询嵌套数据而不必展开(un-nesting),也将使我们能够使用标准化语言轻松地把嵌套数据从 Amazon S3 转移到 Amazon Redshift 本地表中,”Annalect 高级工程师和架构师 Eric Kamm 说。John Briscoe 是 Annalect 的数据和业务主管,他补充道:“我们也很兴奋,它将为我们提供跨数据平台一致的查询语法,让我们更容易开发多数据平台应用程序和进行新员工开发培训”。

Yelp 软件工程师Steven Moy说:“PartiQL 弥补了多存储环境中缺失的关键部分——一种可以跨多个领域特定的数据存储的高级声明式语言。在 Yelp,我们利用多种 AWS 数据存储(Redshift、S3、DynamoDB)技术将本地最好的企业提供给用户,并使本地企业主能以最好的方式找到本地受众。借助 Amazon Redshift Spectrum,Yelp 能够使用八倍的数据量来帮助我们的开发者社区根据数据做出决定,我们期待借助 PartiQL 使这种伙伴关系更进一步,让 Yelp 的开发者把时间集中在创造愉快的用户体验上,而不是掌握一种新的查询语言或解决传统的一致性问题。”

与传统的 SQL 不同,PartiQL 查询语言也满足 NoSQL 和非关系型数据库的需要。PartiQL 已经被 Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)采用作为查询语言。

Andrew Certain是 AWS 高级首席工程师兼 Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)架构师,关于选择 PartiQL,他说:“QLDB 需要一种灵活的、面向文档的数据模型,这样用户可以很容易地存储和处理结构化和半结构化数据,而没有定义和改进模式的负担。与此同时,QLDB 希望从 SQL 广博的知识中获益。PartiQL 很好地满足了这两个目的。它用于访问嵌套和半结构化数据的扩展很少,但很强大,也非常直观。”QLDB 目前尚处于预览模式,它是采用 PartiQL 的 AWS 服务之一。

Couchbase Server 利用基于 JSON 的、面向文档的数据模型,它也希望采用 PartiQL:

Ravi Mayuram是 Couchbase 的高级工程副总裁兼首席技术官,他说:“三年多前推出 N1QL 时,他们是将 SQL 带给 JSON 的先锋,Couchbase 认为,面向关系数据库的 SQL 赖以创建的基础同样适用于 JSON 数据模型和数据库。在这种融合中,PartiQL 迈出了令人愉快的下一步,我们期待对它的支持。”

PartiQL 参考引擎

 

 

这张图表从一个非常高的层面上展示了 PartiQL 的参考实现。我们开源了 PartiQL 查询表达式的词法分析程序、解析器和编译器。我们提供了一个库,可以嵌入或作为独立的工具用于运行查询。用户可以使用这个库简单地验证 PartiQL 查询,或者在他们的系统中嵌入 PartiQL 求值器用于处理数据。这个库提供了一个数据接口,可以绑定到应用程序中可能存在的任何数据后端,并对 Ion 和 JSON 提供了开箱即用的支持。

准备开始

PartiQL 开源实现提供了一个交互式 shell(或 Read Evaluate Print Loop ,缩写为 REPL),允许用户编写 PartiQL 查询并对其求值。

前提条件

PartiQL 需要你在机器上安装 Java 运行时(JVM)。你可以从 OpenJDK 、 OpenJDK for Windows 或 Oracle 获得 Java 运行时的最新版本。

按照说明安装JDK 软件并将 JAVA_HOME 设置为 Java 运行时的安装路径。

下载 PartiQL REPL

PartiQL 的每个版本都有一个归档文件,其中包含 PartiQL REPL 的 zip 压缩文件。

你可能需要点击 Assets 来查看 zip 和 tgz 归档文件。把最新版本的 partiql-cli zip 归档文件下载到你的机器上。归档文件名称后面的部分是 PartiQL 的版本,如 partiql-cli-0.1.0.zip。

在你的机器上解压归档文件,会产生下面的文件夹结构(… 省略的文件 / 目录) :

根文件夹 partiql-cli 包含一个 README.md 文件和三个子文件夹:

bin 包含启动脚本:partiql 用于 macOS 和 Unix 系统,partiql.bat 用于 Windows 系统。执行这些文件以启动 REPL。

lib 包含运行 PartiQL 所需的所有 Java 库。

Tutorial 包含 pdf 和 html 格式的教程。子文件夹 code 包含三种类型的文件:

扩展名为.env 的数据文件。这些文件包含我们可以查询的 PartiQL 数据。

扩展名为.sql 的 PartiQL 查询文件。这些文件包含教程中使用的 PartiQL 查询。

扩展名为.output 的样例查询输出文件。这些文件包含在适当的数据上运行教程中的查询的样例输出。

运行 PartiQL REPL

在 Windows 上

运行(双击)particl.bat 应该会打开一个命令行提示符,并启动 PartiQL REPL,界面如下:

在 macOS(Mac)和 Unix 上

打开一个终端,并导航到 partiql-cli 文件夹。该文件夹的名称以 PartiQL 的版本号作为后缀,即 partiql-cli-0.1.0.

输入./bin/partiql 并回车启动 REPL ,界面如下:


 

测试 PartiQL REPL

编写一个简单的查询验证 PartiQL REPL 是否正常。在 PartiQL> 后面输入以下查询:

按两次回车。输出类似下面这个样子:

恭喜!你已经成功安装并运行了 PartiQL REPL。PartiQL REPL 现在正在等待更多的输入。

退出 PartiQL REPL:

在 macOS 或 Unix 系统上按下 Control+D

在 Windows 系统上按下 Control+C

或者关闭终端 / 命令行窗口。

从文件加载数据

将所需数据载入 REPL 的一个简单方法是在启动 REPL 时使用 -e 开关,并提供包含数据的文件名称:

./bin/partiql -e Tutorial/code/q1.env

你可以使用专门的 REPL 命令!global_env 查看 REPL 的全局环境中加载了什么数据,即:

如何参与 PartiQL

PartiQL 是在 Apache2.0 许可协议下完全开源的。我们欢迎你在进一步扩展规范、构建技术和增加其在用户社区的采用和份额方面做出贡献。了解更多关于 PartiQL 的信息。

你可以向 good first issue 通过发送 pull 请求来为项目做出贡献。如果存在 Bug 或缺少特性,则请提交问题。阅读本教程了解 PartiQL 语法、如何扩展 SQL 和分步演练。想了解 PartiQL 的每个细节吗?请通读规范。

英文原文: Announcing PartiQL: One query language for all your data

作者:Jon Wilsdon Brad Ruppert Almann Goo Yannis Papakonstantinou

译者:平川

标签: 数据 

版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点!
本站所提供的图片等素材,版权归原作者所有,如需使用,请与原作者联系。

上一篇:什么是数据科学?数据科学相关的名词解释

下一篇:数据湖:下一代企业数据仓库