开云体育这可能是最适合解决SQL数据分析痛点的编程语言

  公司新闻     |      2024-12-17 02:24

  数据分析师常需处理各种数据操作,如过滤、分组、汇总等,SQL 在这些基本需求上表现得心应手。然而,面对本地文件数据或更复杂需求时,SQL 的局限性显现。SPL(Structured Process Language)则提供了更灵活的解决方案,无需数据库环境,直接从文件计算,代码简洁易懂,调试工具强大,极大提升了数据分析的效率和交互性。

  数据分析师的日常离不开各种数据操作,过滤、分组、汇总、排序……,面对这些基本需求,SQL 用起来确实得心应手。比如,查个用户分组销售额、筛选一批重要客户,这样的任务用 SQL 写出来就像英语一样简单,迅速搞定:

  SQL 看起来像是“简单高效”的代名词,直接查询、直接返回结果——这也是它为什么成为数据分析标配工具的原因之一。但随着情况的变化,这种表面上的“简单”很快会被打破。

  比如,要处理的是本地文件中的数据,而不是数据库里的表怎么办?这时 SQL 可能就不灵了,因为它本身就是“绑死”在数据库上的工具。相比之下,SPL (Structured Process Language)可以跳过“把数据装进数据库”的麻烦,从文件直接计算:

开云体育这可能是最适合解决SQL数据分析痛点的编程语言(图1)

  这段 SPL 代码实现了与上面 SQL 查询相同的逻辑,但更重要的是:不需要搭建数据库环境! 一个文本文件,几行代码就能直接分析。这种灵活性不仅省下了数据导入的时间,还大大降低了使用的门槛。

  当然,现在也有些可以直接针对文件用 SQL 的技术了,这个麻烦还不是非常大。不过,这只是开始,面对更复杂需求时,SPL 的优势就会更突出了,尤其是当 SQL 显现出它的两大痛点——难写和难调试时,SPL 的设计思路会让这些痛点迎刃而解。

  我们都知道,现实中的分析需求往往不止“查个数、分个组”那么简单。以计算某支股票的最长连续上涨天数为例,复杂性来了,SPL 的代码却仍然精炼又清晰:

开云体育这可能是最适合解决SQL数据分析痛点的编程语言(图2)

  每一步都可以看作搭积木般的自然操作,无需写复杂的嵌套查询,SPL 的过程式语法让整个计算流程贴合分析师的思维模式。

  子查询套子查询,窗口函数加条件判断,光是读懂这段代码就得靠毅力。要是需求改一下?对不起,可能得推倒重来。用 SQL 做复杂分析,感觉不是在写代码,而是参加嵌套结构奥赛。

  调试 SQL 的时候,你是否有过这样的经历:写了个大查询,不知道哪里出错,只能把语句一块块拆开跑,拆一次改一次,简直是大型灾难片现场。SPL 怎么解决这个问题?它为数据分析师提供了一整套调试工具:

  实时查看:每一行的计算结果直接展示在右侧结果面板,再也不用猜结果对不对。

开云体育这可能是最适合解决SQL数据分析痛点的编程语言(图3)

  调试体验就像玩游戏开了无限金币,爽到爆!你不用再为错误结果费尽心思拆分代码,随时随地掌握全局。

  有了这些丰富的调试功能,尤其是右侧所见即所得的结果面板,SPL 极大增强了数据分析的交互性。每写一步代码,都能直接看到计算结果,修改参数、调整逻辑立刻生效。分析师不再需要一口气写完大段代码后忐忑运行,而是可以像搭积木一样一步步构建分析流程,随时验证假设。

  比如在股票分析中计算股票连涨区间时,SPL 就可以一步步随看随写,有新想法修改后立刻就能看到结果,交互性妥妥的。

开云体育这可能是最适合解决SQL数据分析痛点的编程语言(图4)

  再看 SQL 的调试体验,真的令人无语。SQL 调试不支持断点,单步执行更是天方夜谭。想要调试?对不起,你得把代码一层层拆开,分段执行,每次修改都得重新运行。数据分析师的时间就这样被“硬着头皮”的调试过程白白浪费。

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  前面计算股票连涨区间的例子用 SQL 很难写,这里直接用 SPL 来做,感受一下复杂度:

开云体育这可能是最适合解决SQL数据分析痛点的编程语言(图6)

  读入数据排序后,在 A3 中借助 SPL 对集合与有序计算的支持进行分组,将连涨的同一支股票记录分到一组,然后筛选大于 5 个成员的分组即可。整个过程很简单,符合自然思维。

  还有更复杂的需求,比如电商业务中经常要计算流失率的漏斗分析,SPL 的代码仍然自然又直观:

开云体育这可能是最适合解决SQL数据分析痛点的编程语言(图7)

  一步步分解操作,每行代码都清晰对应分析步骤。无论是逻辑推导还是后续修改,都显得轻松无比。这段代码还能对付任意多步的漏斗,简单又通用。不仅如此,由于 SPL 对有序计算的有效支持,可以一次处理同一个用户数据,不需要 JOIN,跑得更快。

  我们就费点劲把相应的 SQL 写出来看看,一堆 CTE 嵌套、无数条件组合,写到最后连自己都看不懂。

  SQL 不仅写得复杂,性能也更差。因为 SQL 缺乏离散性,不能用过程化语句写出复杂的跨行运算逻辑,就只能借助 JOIN 拼到一行来处理,即难又慢。。

  SQL 的笨拙和低效,虽然广泛使用,但其实只是“看上去很美”。简单需求下显得方便,但一旦任务复杂,立刻暴露出“难写难调”的顽疾——这一点从各大论坛上充斥的“写不出 SQL”的求助帖子就能看出来。可以说,SQL 的这些缺点早已成为数据分析中挥之不去的痛点。

  写法简单自然:再也不用面对复杂嵌套,SPL 的过程化语法让分析更轻松;调试功能强大:断点、单步、实时查看,每一步都清晰可靠,不再费时费力。

  如果你已经厌倦了写 SQL 时的“挖坑填坑”,不如试试 SPL。它会让你从繁重的代码中解放出来,把更多时间花在分析业务上,而不是和代码死磕。

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