MetricFlow：构建和维护您的指标逻辑于代码中

MetricFlow：构建和维护您的指标逻辑于代码中

metricflow MetricFlow allows you to define, build, and maintain metrics in code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/metricflow

项目介绍

MetricFlow 是一个强大的语义层工具，旨在简化指标定义的组织和管理。通过 MetricFlow，您可以将所有指标逻辑编写在代码中，从而实现指标定义的可维护性和可重用性。MetricFlow 不仅能够生成清晰且可重复使用的 SQL 查询，还能确保在不同维度下获得一致的指标输出。

项目技术分析

MetricFlow 的核心技术在于其独特的查询编译和 SQL 渲染机制。它将查询编译成一个称为“数据流”的查询计划，然后对该计划进行优化并渲染成特定数据库引擎的 SQL 语句。这种技术不仅提高了查询的效率，还增强了代码的可读性和可维护性。

MetricFlow 提供了一系列抽象层，帮助用户构建复杂的逻辑，并动态生成查询以处理：

• 事实表和维度表之间的多跳连接
• 复杂的指标类型，如比率、表达式和累积
• 不同时间粒度的指标聚合
• 以及其他高级功能

项目及技术应用场景

MetricFlow 适用于需要高度定制化和复杂指标计算的场景。例如：

• 数据分析平台：在数据分析平台中，MetricFlow 可以帮助分析师快速定义和查询复杂的业务指标。
• 商业智能工具：在商业智能工具中，MetricFlow 可以作为后端引擎，支持用户自定义指标和维度。
• 数据仓库：在数据仓库中，MetricFlow 可以简化数据模型的构建和维护，提高数据查询的效率。

项目特点

• 代码化指标定义：所有指标逻辑都在代码中定义，便于版本控制和团队协作。
• 高效的查询优化：MetricFlow 通过优化查询计划，确保生成的 SQL 语句高效且易于理解。
• 多数据库支持：MetricFlow 支持多种数据库引擎，确保在不同环境中的一致性。
• 丰富的文档和社区支持：MetricFlow 提供了详细的文档和活跃的社区支持，帮助用户快速上手和解决问题。

如何开始

安装 MetricFlow

您可以通过以下命令从 PyPi 安装 MetricFlow：

pip install dbt-metricflow

MetricFlow 需要与 dbt 项目配合使用，因此建议安装 dbt-metricflow 包。您还可以根据需要安装其他 dbt 适配器。

教程

通过运行以下命令，您可以访问 MetricFlow 的教程：

mf tutorial

请注意，此命令必须在 dbt 项目根目录下运行。

资源

• 官方网站
• 文档
• Slack 社区
• GitHub 仓库
• CHANGELOG
• TENETS

贡献与行为准则

MetricFlow 欢迎社区成员的贡献。请在参与项目之前阅读我们的行为准则。如果您想开始贡献代码，请访问我们的贡献指南。

许可证

MetricFlow 是源代码可用的软件，版本 0 到 0.140.0 使用 Affero GPL 许可证，版本 0.150.0 及以上使用 BSL 许可证。

MetricFlow 由 dbt Labs 开发。

metricflow MetricFlow allows you to define, build, and maintain metrics in code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/metricflow