# asapBI: Visuelle Modellierung von Calculation Views ohne SQL
Die Entwicklung komplexer SQL-Abfragen mit Unterabfragen und CTEs wird oft zu einem Albtraum hinsichtlich Lesbarkeit und Wartung. Text, der sich über Dutzende von Bildschirmen erstreckt, erschwert das Debuggen und das Verständnis der Logik im Laufe der Zeit. Die Lösung ist der Wechsel zu visuellen Calculation Views, ähnlich wie bei SAP HANA, aber angepasst für verschiedene DBMS.
asapBI setzt ein solches System um: visuelles Aufbauen von Datenauswahlen mit Parametern, Export zu Datenbank-UDF-Funktionen. Unterstützung für ADB, Greenplum, PostgreSQL, ClickHouse ermöglicht die Integration von Modellen in bestehende Stacks.
Wichtige Funktionen von Calculation Views
Das System erzeugt native DBMS-Funktionen, die aus beliebigen Tools aufgerufen werden können. Wichtige Funktionen:
- Ausführung in der Datenbank oder auf externen Clustern (Trino, CedrusData) — Transformationen in 10 Minuten statt 4 Stunden ohne Belastung der Produktion.
- Volle Transparenz: Generiertes SQL anzeigen mit Option zur manuellen Bearbeitung.
- Kein Vendor Lock-in: Export zu Standard-Tools ohne Verlust der Arbeit.
- Integration von CV-Parametern für dynamische Abfragen.
Die Erstellung erfolgt in Projektordnern, wie bei anderen Data Vault-Objekten. Eine fertige CV ist ein Satz von UDFs, bereit zum Aufruf.
Vorteile gegenüber manuellem SQL
Manuelles SQL eignet sich für Nischenoptimierungen, doch die Time-to-Market (TTM) leidet darunter. Die meisten Abfragen werden vom DB-Engine optimiert, und das Wachstum der Hardwareleistung verringert den Bedarf an assemblerähnlichen Feinabstimmungen.
Bei asapBI wird SQL zu einer Option für die finale Politur, nicht zum Hauptwerkzeug. Zwischenliegende CV-Blöcke werden als Funktionen exportiert und vereinfachen die Modularität.
Beispiel: Statt einer monolithischen Abfrage wird ein visueller Transformationsgraph mit Joins, Filtern und Aggregationen aufgebaut. Ausgabe — optimiertes SQL oder UDF.
Skalierung auf Clustern
Kritisch für ETL: Schließen von Perioden ohne Materialisierung. Ausführung auf externen Clustern entlastet das DWH. Kein Bedarf an gewarteten materialisierten Views.
Trino-Unterstützung ermöglicht die Parallelisierung von Aufgaben. Für Reports — direkte UDF-Aufrufe ohne Zwischentabellen.
Was wichtig ist
- Visuelles Aufbauen beschleunigt die Entwicklung komplexer analytischer Modelle.
- Export zu UDF gewährleistet Integration mit externen Systemen.
- Ausführung auf Clustern reduziert die Belastung der Produktions-DB um das 20-Fache und mehr.
- Transparenz des SQL-Codes + manuelle Bearbeitungen für Senior-Entwickler.
- Kein Vendor Lock-in: Migration zu beliebigen Tools.
Aussichten mit KI
Nächster Schritt — Automatisierung: KI erzeugt Schemata, Joins und Modelle basierend auf Beschreibungen. Der Entwickler prüft und passt an. Das minimiert manuelle Arbeit und hält den Fokus auf die Geschäftslogik.
Solche Systeme sind relevant für Mid- und Senior-Spezialisten: Reduzieren der kognitiven Belastung, Beschleunigung von Iterationen ohne Kontrollverlust.
— Editorial Team
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