# asapBI: Modelado visual de vistas de cálculo sin SQL
Desarrollar consultas SQL complejas con subconsultas y CTEs a menudo se convierte en una pesadilla de legibilidad y mantenimiento. Un texto que abarca docenas de pantallas complica la depuración y la comprensión de la lógica con el tiempo. La solución es cambiar a vistas de cálculo visuales, similares a SAP HANA, pero adaptadas para varios DBMS.
asapBI implementa un sistema así: construcción visual de selección de datos con parámetros, exportación a funciones UDF de la base de datos. El soporte para ADB, Greenplum, PostgreSQL y ClickHouse permite integrar modelos en pilas existentes.
Características clave de las vistas de cálculo
El sistema genera funciones nativas de DBMS que se pueden llamar desde cualquier herramienta. Características clave:
- Ejecución dentro de la base de datos o en clústeres externos (Trino, CedrusData) — transformaciones en 10 minutos en lugar de 4 horas sin cargar la producción.
- Total transparencia: ver el SQL generado con opción de edición manual.
- Sin dependencia de proveedores: exportación a herramientas estándar sin perder el trabajo.
- Integración de parámetros de CV para consultas dinámicas.
La creación se realiza en carpetas de proyectos, como otros objetos de Data Vault. Una CV lista es un conjunto de UDF listas para llamar.
Ventajas sobre el SQL manual
El SQL manual es adecuado para optimizaciones específicas, pero el TTM (tiempo de salida al mercado) se resiente. La mayoría de las consultas se optimizan por el motor de la BD, y el crecimiento del rendimiento del hardware reduce la necesidad de ajustes a bajo nivel.
En asapBI, el SQL se convierte en una opción para el pulido final, no en la herramienta principal. Los bloques intermedios de CV se exportan como funciones, simplificando la modularidad.
Ejemplo: en lugar de una consulta monolítica, se construye visualmente un grafo de transformaciones con uniones, filtros y agregaciones. Salida — SQL optimizado o UDF.
Escalado en clústeres
Crítico para ETL: cierre de períodos sin materialización. La ejecución en clústeres externos descarga el DWH. No hay necesidad de mantener vistas materializadas.
El soporte para Trino permite paralelizar tareas. Para informes — llamadas directas a UDF sin tablas intermedias.
Lo importante
- La construcción visual acelera el desarrollo de modelos analíticos complejos.
- La exportación a UDF asegura la integración con sistemas externos.
- La ejecución en clústeres reduce la carga en la BD de producción en más de 20 veces.
- Transparencia del código SQL + ediciones manuales para desarrolladores senior.
- Sin dependencia de proveedores: migración a cualquier herramienta.
Perspectivas con IA
Siguiente paso — automatización: la IA genera esquemas, uniones y modelos basados en descripciones. El desarrollador revisa y ajusta. Esto minimiza el trabajo manual, manteniendo el foco en la lógica de negocio.
Tales sistemas son relevantes para especialistas intermedios y senior: reducen la carga cognitiva, aceleran las iteraciones sin perder el control.
— Editorial Team
Aún no hay comentarios.