Con Logica, Google ha lanzado un nuevo lenguaje de programación que es una ayuda valiosa en el análisis y procesamiento de datos.

Google Logica, lenguaje de programación Big Data, está disponible en GitHub. El lenguaje está dirigido principalmente a científicos de datos, desarrolladores u otros especialistas que tienen que procesar y analizar grandes cantidades de datos. Logica significa “lógica con agregación”. La programación lógica se ha desarrollado en la ciencia desde finales de la década de 1960. Prolog y Datalog son los ejemplos más conocidos de lenguajes de programación lógica. Logica es un lenguaje de la familia Datalog.

Se supone que Logica simplifica las consultas y las hace más fáciles de entender. Las consultas regulares se pueden encapsular en el código del programa y, por lo tanto, se pueden reutilizar más fácilmente. Logica también hace que sea más fácil probar consultas que usar consultas SQL directamente.

Los lenguajes de programación lógica, como Logica, resuelven los problemas de SQL utilizando la sintaxis lógica proposicional matemática, en lugar del idioma inglés natural. El lenguaje lógico formal fue desarrollado especialmente por matemáticos para facilitar la expresión de enunciados complejos, y es mucho más adecuado para este propósito que el lenguaje natural. Logica amplía la sintaxis de la programación lógica clásica, principalmente a través de la agregación.

Google BigQuery y Logica

Para consultar información de Google BigQuery, el almacén de datos en Google Cloud Platform (GCP), Logica ofrece una sintaxis de programación lógica que también está disponibles para pipelines. Logica es un sucesor de Yedalog, un lenguaje que también se desarrolló en Google.

El lenguaje de programación lógica declarativa se centra en el procesamiento de datos. Para hacerlo, Logica compila en StandardSQL y, por lo tanto, brinda acceso al motor de BigQuery con la conveniencia de la sintaxis de programación lógica.

Debido a que BigQuery es muy poderoso, y también tiene más poder que muchos otros motores de programación lógica, tiene sentido usarlo en varios escenarios. Cualquiera que ya trabaje con programación lógica, pero necesite más potencia de cálculo, debería estudiar las posibilidades de Logica. Esto también se aplica si los científicos de datos, ingenieros de datos u otros especialistas en datos desean familiarizarse con la programación lógica y tienen que procesar grandes cantidades de datos al procesar entornos de Big Data.

Las bases de datos lógicas y relacionales consideran que los datos son relacionales. Los datos que utiliza SQL se almacenan en líneas individuales. Los lenguajes de programación lógica, como Logica, usan predicados en lugar de relaciones. Los predicados se pueden usar para abordar cierto número de filas según las condiciones. Se pueden encontrar ejemplos de esto en la publicación del blog “Logica: organizing your data queries, making them universally reusable and fun”.

Si el procesamiento de datos es necesario, esto se ve como una secuencia de operaciones en estas relaciones. SQL se basa en lenguaje natural para permitir un fácil acceso a las bases de datos. Sin embargo, las consultas pueden volverse rápidamente complicadas y, por lo tanto, difíciles de entender. Logica compila el programa lógico en una expresión SQL para que se pueda ejecutar en BigQuery. Google quiere integrar más motores en Logica en el futuro. El soporte experimental para PostgreSQL y SQLite ya está incluido en Logica.

Aprender y usar Google Logica

Para comprender Google Logica y corregir la sintaxis de programación, Google ofrece un tutorial. La descarga de Google Logica también incluye ejemplos que se pueden aprender con el tutorial. Es posible acceder a Logica desde CoLab. También se puede utilizar la herramienta online de comandos de Logica.

Se requiere un proyecto de Google Cloud para ejecutar programas de Logica en BigQuery. Luego, el programa Logica se puede ejecutar en CoLab. Se requiere el ID del proyecto para esto. Python 3 también es necesario si Logica se va a ejecutar localmente. Logica admite módulos e importaciones. El lenguaje de programación también se puede utilizar a través de un Notebook de Python interactivo. Esto también facilita compartir consultas y probar programas.

La herramienta online de comando de BigQuery “bg” es necesaria para la ejecución local (https://cloud.google.com/bigquery/docs/bq-command-line-tool).

Google Logica: lenguaje de programación Big Data

Cualquiera que tenga que procesar grandes cantidades de datos y trabaje con SQL debería trabajar con lenguajes de programación lógica como Logica. Dado que el lenguaje se proporciona de forma gratuita, puede tener mucho sentido estudiar las posibilidades del lenguaje de programación Logica. Incluso si el uso del lenguaje no está planeado, la sintaxis puede proporcionar información sobre las posibilidades de los lenguajes de programación lógica.

Desafortunadamente, Google también es conocido por suspender nuevos proyectos de vez en cuando. En Logica esto es poco probable, pero no imposible. Es procesamiento de datos está desempeñando un papel cada vez más importante, también en relación con la Inteligencia Artificial / Machine Learning. Por esta razón, las bases de datos SQL, y SQL, también son cada vez más importantes. Por tanto, los lenguajes de programación lógica que tratan el tema son fundamentales. Sin embargo, los lenguajes de programación ciertamente no podrán reemplazar a SQL en los próximos años.

Google Logica: lenguaje de programación Big Data