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Mo, 5. August 2019, 11:07

Software::Entwicklung

Amazon gibt Abfragesprache PartiQL als Open Source frei

Amazon stellt PartiQL, eine SQL-kompatible Datenbankabfragesprache als Open Source zur Verfügung. Damit sollen Abfragen unabhängig vom Format und Speicherort möglich sein.

Mirko Lindner

Amazon berichtete im Firmenblog vor wenigen Tagen über die Freigabe seiner Datenbankabfragesprache PartiQL als Open Source. Das Problem, das das SQL-kompatible PartiQL lösen soll ist die Fragmentierung im Bereich großer Mengen gespeicherter Daten. Solange das genutzte Abfrage-System PartiQL unterstützt, soll dieses in der Lage sein, Daten effizient abzufragen, unabhängig davon, wo und in welchem Format sie gespeichert sind. Das können sowohl strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken als auch semi-strukturierte und verschachtelte Daten in offenen Datenformaten wie etwa Data-Lakes sein.

Diese Datenseen nehmen Daten aus den unterschiedlichsten Quellen im jeweiligen Rohformat auf, eine Strukturierung erfolgt hier erst, wenn die Daten ausgewertet werden sollen. PartiQL kann zudem Daten in NoSQL- oder Dokumentdatenbanken verarbeiten, die unterschiedliche Attribute für verschiedene Zeilen zulassen. Amazon gibt das PartiQL-Tutorial, die Spezifikation (PDF) und eine in Kotlin verfasste Referenzimplementierung der Sprache unter der Apache2.0-Lizenz frei.

Amazon entwickelte PartiQL vorrangig, um Probleme im eigenen Unternehmen zu lösen. Mittlerweile wird die Software in Amazon S3 Select, Amazon Glacier Select, Amazon Redshift Spectrum, und der Amazon Quantum Ledger Database eingesetzt, weitere AWS-Dienste sollen folgen. Mit der Freigabe sollen Entwickler in die Lage versetzt werden, PartiQL zu analysieren und in ihre eigenen Anwendungen einzubetten. Don Chamberlin, der Erfinder von SQL, sagte dazu: »Da JSON und andere verschachtelte und teilstrukturierte Datenformate an Bedeutung gewonnen haben, ist der Bedarf an einer Abfragesprache für diese Datenformate deutlich geworden«. Der Ansatz, SQL dafür einzusetzen, habe den Vorteil, dass man auf erprobte Werkzeuge und Infrastruktur sowie eine breite Wissensbasis zugreifen könne.

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