Zillion 是一款数据建模和分析工具,其特点是可以通过简单的API,整合并分析来自多个数据源的数据。它为数据提供了一个语义层,不需要用户编写SQL,方便地接入现有的数据库基础设施。通过 SQLAlchemy Core,它实现了对 SQL 查询的自动化。Zillion 的自然语言处理(NLP)扩展实验性地支持人工智能驱动的自然语言查询和仓库配置。
Zillion 提供的功能包括:
注意:此项目处于 Alpha 状态,尚需改进。在生产环境中使用时请仔细测试,并报告任何问题。
安装命令如下:
pip install zillion
或带有 NLP 支持的安装:
pip install zillion[nlp]
Zillion 通过自动生成 SQL,简化了数据访问过程。你可以通过简单的代码来执行数据查询,例如:
result = warehouse.execute( metrics=["revenue", "leads"], dimensions=["date"], criteria=[ ("date", ">", "2020-01-01"), ("partner", "=", "Partner A") ] )
在 Zillion 中,报告请求中将使用以下两种主要类型的“字段”:
一个“字段”相当于数据中的一列。例如,你可以有一个名为“revenue”(收入)的字段。该字段可能存在于多个数据源或单个数据源的多个表中。Zillion 理解所有这些列都代表同一个概念,并可以尝试使用其中任意一个来满足请求“revenue”的报告。
Zillion 支持灵活的仓库设置,比如星型(Star)架构或雪花(Snowflake)架构等,通过指定表间的父子关系实现表连接。Zillion 使用跨表查询技术来满足报告需求,允许在不同数据源之间灵活查询。
Zillion 的报告过程分为两个层次:
组合层其实就是一个 SQL 数据库(默认情况下是内存中的 SQLite),用于将数据源数据结合在一起并应用一些附加功能,如汇总、行过滤、行限制、排序、数据透视和技术计算。
可以从本地或远程文件快速初始化仓库:
url = "https://raw.githubusercontent.com/totalhack/zillion/master/tests/dma_zip.xlsx" wh = Warehouse.from_data_file(url, ["Zip_Code"]) # 第二个参数是主键
Zillion 提供了一个助手脚本来引导现有数据库的数据源配置文件的创建和同步。
Zillion 目标是支持 SQLAlchemy 支持的所有数据库技术。目前支持的数据库包括 SQLite、MySQL、PostgreSQL 和 DuckDB。尚未测试但计划支持的包括 BigQuery、Redshift、Snowflake 等。
如果计划在多进程环境中运行 Zillion,需注意 SQLite 数据源不适合扩展,可能会有锁定问题,不推荐在多节点环境中使用文件型数据库。
以下是一个简单的销售数据模型的示例,展示了数据源和仓库配置,以及一些示例报告。
示例报告 - 获取按合作伙伴的 销售、潜在客户和收入:
result = wh.execute( metrics=["sales", "leads", "revenue"], dimensions=["partner_name"] )
欢迎贡献代码、测试和其他改进。相关信息可以查看项目的贡献指南。
Zillion 项目旨在提升数据分析过程的简便与精准,是开发者处理多数据源分析请求的得力助手。
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