В современном мире обработки данных выбор эффективных и гибких инструментов для их анализа становится ключевым фактором успеха в бизнесе и разработке программного обеспечения. Mochi v0.10.5 — инновационный язык запросов, реализованный в стиле LINQ и дополненный виртуальной машиной на языке Go, предлагает новый подход к работе с данными, позволяя значительно упростить и ускорить процесс обработки таблиц, JSON, YAML, CSV и других форматов. В своей основе Mochi представляет собой язык с строгой типизацией, обладающий понятным и лаконичным синтаксисом, что облегчает как написание, так и поддержку запросов.
Одним из главных преимуществ новой версии стала поддержка того, что разработчики привыкли видеть в SQL или LINQ, в том числе фильтрация, сортировка, группировка, джойны и вложенные запросы. Это одновременно сохраняет удобство и читаемость кода, а также повышает безопасность за счёт строгой типизации и компиляции запросов. Загрузка и сохранение данных в Mochi реализованы на очень высоком уровне: можно не только работать с in-memory коллекциями, но и напрямую загружать внешние файлы с заданной схемой данных. Такая интеграция крайне полезна для ETL-процессов или скриптов, где необходимо быстро обработать потоковые или статичные данные, трансформируя их в нужный формат. Благодаря декларативному синтаксису, например, описанию типов и схеме, пользователи получают максимальный контроль над структурой данных, а также удобные подсказки и проверки на этапе разработки.
Особое внимание уделено фильтрации и выбору строк, что позволяет легко и понятно описывать сложные условия без излишнего кода. Использование конструкции from ... where .
.. select обеспечивает читаемость и при этом не требует избыточного шаблонного кода. Вместе с тем Mochi предлагает функциональности, выходящие далеко за рамки стандартных запросов. Например, поддержка сортировки коллекций по любому полю с возможностью пропуска первой части выборки и ограничения конечного объема результата открывает двери для создания систем пагинации, рейтинговых таблиц или дашбордов.
Возможность работать с join-операциями превращает Mochi в инструмент для построения сложных взаимосвязей между сущностями — например, для совместного анализа заказов и данных о клиентах. Благодаря тому, что joinы тщательно типизированы и интегрируются в общий поток обработки данных, разработчики получают мощный инструмент для построения сложных данных моделей. В области аналитики Mochi предоставляет полноценную поддержку группировки и агрегаций. Функции агрегации, такие как count, sum, avg, min и max, становятся первоклассными элементами языка и могут использоваться как в выражениях, так и в условиях фильтрации, например having, что обеспечивает высокий уровень выразительности. Важным шагом стала возможность группировать данные по нескольким ключам, что позволяет детализировать статистику и получать развернутые сводки.
Дополнительно интересно отметить, что язык поддерживает вложенные запросы и работу с inline-данными, что существенно упрощает прототипирование и тестирование логики на лету. Можно объявлять списки внутри кода и использовать их без необходимости внешних ресурсов, что ускоряет процесс разработки и позволяет концентрироваться на логике. Особое внимание в Mochi уделяется совместимости и читабельности кода. При отсутствии заранее объявленных типов можно сразу задать структуру данных при загрузке, что активизирует систему статической проверки, а также помогает редактору выдавать релевантные подсказки. Такой подход позволяет сочетать гибкость с безопасностью.
Сообщество активных пользователей Mochi регулярно дополняет язык новыми возможностями и поддерживает востребованные отраслевые стандарты. Так, версия 0.10.5 добавляет поддержку комплексных бенчмарков TPC-H и JOB, которые включают полноту тестов и большое количество разнообразных сценариев запросов. Это означает, что разработчики и архитекторы могут доверять результатам и использовать Mochi в серьёзных продуктивных системах.
TPC-H — известный набор тестов для хранилищ данных — полностью реализован в Mochi с подробными проверками корректности, что доказывает зрелость платформы. Аналогично, поддержка Join Order Benchmark расширяет возможности анализа сложных связных данных. Для практиков язык предложит удобные средства для обработки вложенных структур, например списков в полях и дублированных данных, гибко разбивая их на отдельные строки для дальнейшей обработки. Это облегчает работу с вложенными JSON-документами и похожими форматами, которые сейчас стали распространённым источником данных. За счёт того, что проект построен на языке Go, Mochi обладает хорошей производительностью и мобильностью.
Встроенная виртуальная машина для байткода позволяет быстро выполнять запросы, используя оптимизации и минимизируя накладные расходы. Это делает Mochi привлекательным для интеграции в микросервисные архитектуры, где важны стабильность и скорость. Продуманный набор функций, широкий спектр поддерживаемых операций и внимание к деталям позволяют Mochi выступать альтернативой классическим SQL-подобным решениям, особенно в средах, где важна надёжность типизации и безопасность кода. Среда создаёт мощный фундамент для современного аналитика данных, разработчика и инженера данных, позволяя оптимизировать рабочие процессы и быстро реагировать на запросы бизнеса. Mochi v0.
