PRQL：現代データ変換言語の革新と実用性

はじめに

データエンジニアリングにおいて、データの変換と分析は不可欠なプロセスです。従來のSQLは強力ですが、語法の不一致や組み合わせ性の欠如、データベースごとの方言の違いといった課題がありました。PRQL（Pipeline Relational Query Language）は、これらの問題を解決し、現代のデータ変換に適した新たな言語として注目を集めています。本記事では、PRQLの設計理念、特徴、実用例を解説し、その技術的価値を明らかにします。

PRQLの定義と基本概念

PRQLは、SQLの関係モデルを基盤としつつ、Pandasの直感的な操作性を融合した現代的なデータ変換言語です。2023年1月にHacker Newsで提案され、現在ではDuckDBとClickHouseのネイティブサポートを実現しています。PRQLは、パイプライン形式の構文（|や⏎）を採用し、データの流れを明確にし、複數の変換ステップを組み合わせる柔軟性を提供します。

主な特徴と機能

1. 語法設計の革新

パイプライン構文：fromから始まり、filter、group by、aggregateなどのステップをパイプライン形式で記述します。例えば：
```
from customers
filter age > 30
group by region
aggregate count
```
F文字列サポート：PythonのF文字列のように、データベースごとの文字列結合を自動的に処理します。
空値処理：??演算子でNULL値を代替することができ、データの整合性を保ちます。

2. 正交な変換操作

PRQLは、SELECT、FILTER、GROUP BY、AGGREGATE、WINDOWなどの操作を獨立して設計し、それぞれが明確な役割を持ちます。これにより、複雑なクエリもモジュール化され、読みやすく修正が容易になります。

3. 関數型プログラミングスタイル

カリー化サポート：関數の第二引數としてデータセットを渡し、カリー化を実現します。
カスタム関數の定義：
```
def take_smallest(n, table)
  sort by size
  limit n
```
これにより、高度なデータ処理ロジックを柔軟に構築できます。

4. 類型推論とインタラクティブ開発

PRQLは、編集時に型を推論し、早期のエラーを検出します。JavaScript Playgroundなどのツールを活用することで、即時実行可能なSQLを生成し、小規模データセットでのテストが可能です。

実用例と応用

1. 発票データの処理

from invoices
derive { fee: 10, income: total - fee }
filter (today() - invoice_date) < 365
group by customer_id
aggregate { total_income: sum(income) }
filter total_income > 1000
sort by total_income descending
join left customers on invoice.customer_id = customer.id
derive { name: first_name || last_name ?? 'Unknown' }

この例では、joinで顧客テーブルと結合し、??で空値を処理しています。deriveで新規カラムを生成し、takeで結果を制限しています。

2. 株価データの分析

from stock_data
derive { total_return: (return + 1).cum_sum() - 1 }

累積リターンを計算するためのcum_sum()関數を使用しています。また、目標データベースの方言（例：MSSQL）を指定可能です。

3. 指數加重移動平均の計算

from data
loop {
  join next_day on date = next_day.date
  derive { ewma: alpha * value + (1 - alpha) * previous_ewma }
}

loop構文で再帰的な計算を行い、alphaパラメータを指定してEWMAを計算します。結果はSQLの再帰CTEに変換されます。

優勢と課題

優勢

SQLの問題點を解決：語法の不一致や組み合わせ性の欠如を改善し、読みやすく保守性が高い。
多様なデータベースサポート：DuckDBやClickHouseなど、複數のデータベースでネイティブに動作。
インタラクティブな開発環境：JavaScript Playgroundなどのツールで即時テストが可能。

課題

コミュニティの規模：まだ初期段階で、ドキュメントやサンプルが充実していない。
ツールの整備：VSCodeなどの拡張機能が未成熟な部分がある。

結論

PRQLは、SQLの限界を克服し、現代のデータ変換ニーズに応える新たな言語として注目されています。パイプライン形式の構文と正交な操作により、複雑なクエリも明確に記述可能で、開発効率を向上させます。特に、金融データエンジニアリングや分析において、PRQLはその柔軟性と直感的な設計で大きな価値を提供します。今後の進化に期待が寄せられる技術です。