{"id":99711,"date":"2021-04-13T16:22:39","date_gmt":"2021-04-13T14:22:39","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-opublikoval-yazyk-logicheskogo-programmirovaniya-logica"},"modified":"2021-04-13T16:22:39","modified_gmt":"2021-04-13T14:22:39","slug":"google-opublikoval-yazyk-logicheskogo-programmirovaniya-logica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/google-opublikoval-yazyk-logicheskogo-programmirovaniya-logica","title":{"rendered":"Google hat die logische Programmiersprache Logica ver\u00f6ffentlicht","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Die Google GmbH hat eine neue deklarative Sprache f\u00fcr logische Programmierung, Logica, vorgestellt, die f\u00fcr die Datenmanipulation konzipiert wurde und Programme in SQL \u00fcbersetzt. Die neue Sprache richtet sich an diejenigen, die die Syntax der logischen Programmierung beim Schreiben von Datenbankabfragen verwenden m\u00f6chten. Derzeit kann der resultierende SQL-Code in der Google BigQuery-Datenbank oder in den experimentell unterst\u00fctzten Datenbankmanagementsystemen PostgreSQL und SQLite ausgef\u00fchrt werden. In Zukunft ist eine Erweiterung der unterst\u00fctzten SQL-Dialekte geplant. Der Projektcode ist in Python geschrieben und unter der Lizenz Apache 2.0 ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n
Logica entwickelt die von Google entwickelte Datenverarbeitungssprache Yedalog weiter und bietet ein Abstraktionsniveau, das im standardm\u00e4\u00dfigen SQL nicht verf\u00fcgbar ist. Abfragen in Logica werden in Form von logischen Aussagen programmiert. Module, Importoperationen und die M\u00f6glichkeit, Logica aus der interaktiven Jupyter Notebook-Shell zu nutzen, werden unterst\u00fctzt. Beispielsweise kann das folgende Logica-Programm verwendet werden, um eine Zusammenfassung von Personen zu erstellen, die in den Nachrichten des Jahres 2020 am h\u00e4ufigsten erw\u00e4hnt wurden und auf die GDELT-Datenbank zuzugreifen: @OrderBy(Mentions, \u00abmentions desc\u00bb); @Limit(Mentions, 10); Mentions(person:, mentions? += 1) distinct :- gdelt-bq.gdeltv2.gkg(persons:, date:), Substr(ToString(date), 0, 4) == \u00ab2020\u00bb, the_persons == Split(persons, \u00ab;\u00bb), person in the_persons; $ logica mentions.l run Mentions +------+-+ | person | mentions_count | +------+-+ | donald trump | 3077130 | | los angeles | 1078412 | | joe biden | 1054827 | | george floyd | 872919 | | boris johnson | 674786 | | barack obama | 438181 | | vladimir putin | 410587 | | bernie sanders | 387383 | | andrew cuomo | 345462 | | las vegas | 325487 | +------+-+ <\/p>\n
Das Schreiben komplexer SQL-Abfragen f\u00fchrt zu umfangreichen mehrzeiligen Ketten, die schwer verst\u00e4ndlich sind und die Wiederverwendung von Teilen der Abfrage behindern sowie die Wartung erschweren. F\u00fcr typische wiederkehrende Berechnungen in SQL k\u00f6nnen Sichten und Funktionen verwendet werden, jedoch unterst\u00fctzen diese keine Importoperationen und bieten nicht die Flexibilit\u00e4t, die hohen Programmiersprachen eigen ist (zum Beispiel kann eine Funktion nicht in eine andere Funktion \u00fcbergeben werden). Logica erm\u00f6glicht es, Programme aus kleinen, verst\u00e4ndlichen und wiederverwendbaren logischen Bl\u00f6cken zusammenzustellen, die getestet, bestimmten Namen zugeordnet und in Paketen gruppiert werden k\u00f6nnen, die in anderen Projekten verwendet werden k\u00f6nnen. \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"