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ObjectiveSQL 正式发布 1.3.5 版本
ObjectiveSQL 是一个基于 ActiveRecored 模式的 Java ORM 框架，零配置，基于已定义的领域模型，自动生成数据库访问逻辑代码，并提供便捷的 API，简化 Java 编码过程中的 SQL 编程，提升应用系统的开发效率，降低代码量。
Github： https://github.com/braisdom/ObjectiveSql
中文文档： http://www.objsql.com/docs/basic/objectivesql/ 2020-10-22 15:38:13 +08:00
ObjectiveSQL 是一个基于 ActiveRecored 模式的 Java ORM 框架，零配置，基于已定义的领域模型，自动生成数据库访问逻辑代码，并提供便捷的 API，简化 Java 编码过程中的 SQL 编程，提升应用系统的开发效率，降低代码量。
Github： https://github.com/braisdom/ObjectiveSql
中文文档： http://www.objsql.com/docs/basic/objectivesql/ 2020-10-22 15:38:13 +08:00
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7 天前 回复了 ideacco 创建的主题 › 程序员 › 外贸团队求一个梯子方案 |
13 天前 回复了 poulsen 创建的主题 › 程序员 › tu-lang 一款 0 依赖，支持动态、静态的编程语言，已实现自举 |
楼主要以看一下 LLVM ，目前大都数语言的跨平台都在往这个方向发展，有些时候站在别人的肩上也不会太丢人。
至少从高级语言 到汇编这块 LLVM 处理的还是很棒的。
至少从高级语言 到汇编这块 LLVM 处理的还是很棒的。
13 天前 回复了 poulsen 创建的主题 › 程序员 › tu-lang 一款 0 依赖，支持动态、静态的编程语言，已实现自举 |
很好的尝试，最近我在写 SQL 的编译器，大家都在往更底层技术的创新，很棒的想法...
16 天前 回复了 Braisdom 创建的主题 › 程序员 › 智能 SQL 分析系统（我的新作品） |
@loading 我们正在基于 Facebook 的 LLaMA 做自己的服务，就不用担心那玩意了。哈哈
16 天前 回复了 Braisdom 创建的主题 › 程序员 › 智能 SQL 分析系统（我的新作品） |
@yinyuncan6 可视化这块正在完善，应该很快就能发布了。
16 天前 回复了 Braisdom 创建的主题 › 程序员 › 智能 SQL 分析系统（我的新作品） |
@yinyuncan6 SQL 型数据库都可以完美的支持。接入只需要一天时间
17 天前 回复了 Braisdom 创建的主题 › 程序员 › 智能 SQL 分析系统（我的新作品） |
@leeg810312 再补充一点，Agile Query 的优势本质上是和 MPP 的发展紧密相关的，MPP 型数据库发展的越好，理论上 Agile Query 也会更好。
因为 MPP 的计算效率越高，那么整个数据系统的结构就会越简单，像 Spark 那样通过代码进行离线计算的存在性就会越低，那么 SQL 的复杂度也就越高。
Agile Query 内部设计的 FlatQL 的作用也就越明显，因为它对外屏蔽了 JOIN, SUBQUERY ，更重要的是它会智能的优化过度计算(over-counting) 的问题，也就是 JOIN 后的表进行 count, sum 时数据重复计算的问题。
因为 MPP 的计算效率越高，那么整个数据系统的结构就会越简单，像 Spark 那样通过代码进行离线计算的存在性就会越低，那么 SQL 的复杂度也就越高。
Agile Query 内部设计的 FlatQL 的作用也就越明显，因为它对外屏蔽了 JOIN, SUBQUERY ，更重要的是它会智能的优化过度计算(over-counting) 的问题，也就是 JOIN 后的表进行 count, sum 时数据重复计算的问题。
17 天前 回复了 Braisdom 创建的主题 › 程序员 › 智能 SQL 分析系统（我的新作品） |
@leeg810312 不好意思有一点，是我理解错了。
您的观点是通过 SQL 去计算的效率，还是不如自已写程序计算（例如：Spark/Flink ）的效率高。
复杂 SQL 是更难写呢？还是更难优化呢？这是两个不同的概念，SQL 优化本身有自身的规则，不同的 SQL 引擎会有一些区别，但本质上还是有规律的。
您的观点是通过 SQL 去计算的效率，还是不如自已写程序计算（例如：Spark/Flink ）的效率高。
复杂 SQL 是更难写呢？还是更难优化呢？这是两个不同的概念，SQL 优化本身有自身的规则，不同的 SQL 引擎会有一些区别，但本质上还是有规律的。
17 天前 回复了 Braisdom 创建的主题 › 程序员 › 智能 SQL 分析系统（我的新作品） |
@leeg810312 还有一点补充一下：
1 ）快速响应需求变化在传统 BI 中有两种方法：1 ）设计中间表，成本非常昂贵，基本以周为单位，2 ）在 BI 中增加复杂 SQL ，基本以天为单位。但在 Agile Query 中，是以秒为单位的，已经将成本降至最低了，代价也已经是最低的了。
1 ）快速响应需求变化在传统 BI 中有两种方法：1 ）设计中间表，成本非常昂贵，基本以周为单位，2 ）在 BI 中增加复杂 SQL ，基本以天为单位。但在 Agile Query 中，是以秒为单位的，已经将成本降至最低了，代价也已经是最低的了。
17 天前 回复了 Braisdom 创建的主题 › 程序员 › 智能 SQL 分析系统（我的新作品） |
@leeg810312
您的回答非常专业，我分别回答一下：
1 ）根据查询的数据设计中间表：Agile Query 屏蔽的是为了简化查询而设计的中间表，如果纯粹的基于海量数据的优化，我们无法避免。
2 ）物化视图：它本身不是为了节约性能，更重要的是降低开发成本。
3 ） SQL：Agile Query 会依据不同的 SQL 执行引擎进行特殊的优化，理论上人能够优化的 SQL ，Agile Query 都可能设计规则进行优化。
Agile Query 内的所有维度和指标可以进行自由的组合，不需要做任何其它工作，单纯这块就可以提升需求响应速度很多倍，传统 BI 中，不同维度的组合都需要设计中间表，如果纯粹写 SQL ，也是非常复杂的。
如果您有兴趣，我可以给你在线演示一下系统，您也可以在线挑战。
您的回答非常专业，我分别回答一下：
1 ）根据查询的数据设计中间表：Agile Query 屏蔽的是为了简化查询而设计的中间表，如果纯粹的基于海量数据的优化，我们无法避免。
2 ）物化视图：它本身不是为了节约性能，更重要的是降低开发成本。
3 ） SQL：Agile Query 会依据不同的 SQL 执行引擎进行特殊的优化，理论上人能够优化的 SQL ，Agile Query 都可能设计规则进行优化。
Agile Query 内的所有维度和指标可以进行自由的组合，不需要做任何其它工作，单纯这块就可以提升需求响应速度很多倍，传统 BI 中，不同维度的组合都需要设计中间表，如果纯粹写 SQL ，也是非常复杂的。
如果您有兴趣，我可以给你在线演示一下系统，您也可以在线挑战。
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