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高级分析函数

SQL 编译器

智能多表查询

让大数据的个性化分析
像Excel 一样简单

基于高级分析函数,数据分析师能够快速构建复杂的查询
无需专业SQL 知识,轻松实现对大数据的深入挖掘

特性演示

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常见疑问

Agile Query 是一种新型的数据分析工具,大家可能会有很多疑问,下面我回答几个常见的疑问。

Agile Query 是如何生成SQL 的?

Agile Query 生成SQL 的逻辑与数据工程师编写的SQL 逻辑是一致的,逐层分解聚合指标,拆分多个不同的子查询,再将结果按给定的维度进行汇聚。

Agile Query 与指标平台的区别?

Agile Query 与指标平台比较类似,都是为了灵活的生成SQL,唯一的不同是Agile Query 支持了更多高级分析函数,使得指标定义更灵活,不需要过多依赖预计算表。

Agile Query 与传统BI 的区别?

传统BI 往往需要数据工程师不断的加工数据,直到适配图表的数据结构,这其实就是SQL 中的子查询负责的工作,而Agile Query 将过程隐藏在背后,不需要数据工程师关心。

Agile Query 的SQL 性能优化策略

Agile Query 的SQL 遵循两个原则,最小化原始数据加载和避免COUNT DISTINCT,SQL 中最大的性能开销来自与数据加载,而DISTINCT 操作则需要加载大量数据。

Agile Query 是否支持多种数据库?

是的,在Agile Query 中定义了所有函数的重写策略,可以1-2 天内支持新的数据库,Agile Query 本身支持常见的MPP 型数据库。

Agile Query 完全不需要数据预计算

不一定,针对超大数据量,或者过度个性化的分析,建议通过物化视图的方式预先处理数据,Agile Query 依然可以集成。