PRQL：現代資料轉換語言

引言

在資料工程與分析領域，資料轉換語言的選擇直接影響開發效率與可維護性。傳統SQL雖然功能強大，但其語法不一致、不可組合的特性常導致複雜查詢難以維護。PRQL（Pipeline Relational Query Language）作為一種現代資料轉換語言，旨在結合SQL的關係模型與Pandas的直覺性，提供更一致、可組合的查詢體驗。本文將深入解析PRQL的核心設計理念、語法特性與應用場景，探討其如何成為資料工程的新選擇。

技術定義與核心理念

PRQL是一種基於關係代數的聲明式資料轉換語言，設計目標是解決SQL在語法一致性、組合性與方言兼容性上的缺陷。其語法採用管道符號（|）或換行符號（⏎）定義資料流，每個轉換操作（如SELECT、FILTER、GROUP BY）獨立執行，形成可模組化的開發模式。PRQL目前支援DuckDB與ClickHouse的原生語法，並透過JavaScript Playground提供即時測試環境。

關鍵特性與功能

1. 語法設計

管道符號與換行符號：資料流以管道符號或換行符號分隔，每行為獨立轉換步驟，提升可讀性。例如：
```
from customers
filter age > 30
group by region
aggregate count
```
日期字面量與格式化：支援類似Python的F-string格式化，自動轉換為目標資料庫的字符串拼接操作。
空值處理：使用??運算子替代NULL值，例如：name ?? 'Unknown'。

2. 正交轉換操作

PRQL將資料轉換操作分為獨立步驟，每個操作僅影響特定層面：

SELECT：選擇欄位，不改變行數。
FILTER：過濾資料，減少行數。
GROUP BY：分組資料，後續可應用其他轉換。
AGGREGATE：聚合資料為單一行。
WINDOW：應用窗口函數，不改變行數。

3. 自定義函數與柯里化

PRQL支援類似函數式編程的語法，例如：

def take_smallest(n, table)
  sort by size
  limit n

函數第二參數為資料集，支援柯里化（Currying），提升靈活性。

4. 類型推斷與互動式開發

PRQL透過編譯時類型推斷進行早期錯誤檢查，並支援即時編譯為SQL，無需連線資料庫即可測試小資料集。此特性降低開發門檻，提升效率。

應用場景與實作案例

1. 資料轉換範例

處理發票資料時，PRQL透過join連接客戶表，??處理空值，derive產生新欄位，並使用take 2取前兩筆：

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

2. 股票資料分析

計算總回報指數與移動平均時，PRQL透過cum_sum()與window操作簡化複雜邏輯：

from stock_data
derive { total_return: (return + 1).cum_sum() - 1 }
window { start: none, end: current }
sort by date
derive { moving_avg: avg(price) }

3. 平衡表結構處理

透過遞歸loop處理階層結構，生成完整路徑：

from balance_sheet
loop { 
  join parent on account = parent.id
  derive { path: parent.path || '/' || account }
}

技術優勢與挑戰

優勢

語法簡潔性：減少嵌套子查詢，提升可讀性。
組合性：每個操作獨立，支援模組化開發。
跨資料庫兼容性：目標成為統一的資料轉換語言，替代多種SQL方言。
開發效率：即時編譯與錯誤檢查降低調試成本。

挑戰

生態系統成熟度：目前支援工具較少，需更多第三方整合。
學習曲線：需適應聲明式語法與正交轉換思維。

總結

PRQL透過關係代數基礎、聲明式語法與正交轉換設計，解決SQL在語法一致性與組合性上的缺陷。其類型推斷與互動式開發特性，使資料工程師能更高效地處理複雜轉換邏輯。隨著對DuckDB、ClickHouse等資料庫的原生支援，PRQL正逐步成為現代資料轉換的強大工具。對於追求可維護性與跨資料庫兼容性的開發者，PRQL提供了值得探索的替代方案。