用 PRQL 写查询，告别“SQL 咒语”：更简洁、可读、可组合的现代查询语言

写 SQL 总觉得像在念咒语？PRQL 或许是你一直在找的"人类友好版 SQL"。

在数据驱动的时代，SQL 依然是我们与数据库对话的通用语言。但不可否认，SQL 的语法设计早已跟不上现代开发体验的需求：关键字顺序反直觉、嵌套难以阅读、逻辑无法复用......尤其当查询变得复杂时，维护一段 SQL 几乎成了一种"考古工作"。

有没有一种方式，既能保留 SQL 的强大能力，又能让查询像代码一样清晰、模块化、易测试？

答案是：PRQL（Pipelined Relational Query Language）。

什么是 PRQL？

PRQL 是一种现代、声明式、管道化的查询语言 ，目标是成为 SQL 的"更好替代品"。它由 Rust 编写，最终编译为标准 SQL，可在任何支持 SQL 的数据库（PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Snowflake 等）上运行。

它的核心理念是：让数据查询像写函数一样自然。

一个简单对比

传统 SQL：

sql 复制代码

SELECT name, salary
FROM employees
WHERE start_date > '2020-01-01'
ORDER BY salary DESC
LIMIT 10;

PRQL 写法：

prql 复制代码

from employees
filter start_date > @2020-01-01
select {name, salary}
sort {-salary}  # 负号表示降序
take 10

是不是更像你在"描述操作步骤"？从 from 开始，一步步过滤、选择、排序、截取------自上而下，符合人类思维流。

为什么 PRQL 值得关注？

✅ 1. 管道式语法，逻辑清晰

使用 |> 风格的隐式管道（虽然不写符号），每个操作按顺序执行，避免 SQL 中 SELECT 在前、FROM 在后的认知负担。

✅ 2. 可组合、可复用

你可以把一段 PRQL 逻辑提取为"子查询"，并在多处调用（虽然目前需手动内联，但结构天然支持模块化）。

✅ 3. 编译时检查

PRQL 编译器能提前发现字段不存在、类型不匹配等问题，减少运行时错误。

✅ 4. 跨数据库兼容

PRQL 编译出的是标准 SQL，自动适配目标数据库方言（未来会进一步增强）。

✅ 5. 多语言支持

官方提供 Python、JavaScript/TypeScript、Rust 绑定，轻松集成到你的技术栈中。

实战：在 Python 中使用 PRQL 实现分页 API

假设你正在开发一个员工管理系统，需要支持分页查询。

第一步：安装 PRQL Python 包

bash 复制代码

pip install prql-python

第二步：编写动态分页查询

python 复制代码

from prql_python import compile

def build_employee_query(page: int, page_size: int, min_salary: float = 0):
    skip = (page - 1) * page_size
    prql = f"""
    from employees
    filter salary >= {min_salary}
    select {{id, name, salary, department}}
    sort {{-salary}}  # 高薪优先
    skip {skip}
    take {page_size}
    """
    return compile(prql)

# 使用示例
sql = build_employee_query(page=2, page_size=10, min_salary=5000)
print(sql)

输出（PostgreSQL 风格）：

sql 复制代码

SELECT "id", "name", "salary", "department"
FROM "employees"
WHERE "salary" >= 5000
ORDER BY "salary" DESC
OFFSET 10
LIMIT 10

第三步：集成到 FastAPI / Flask

你可以在 Web 框架中直接返回编译后的 SQL，或结合 SQLAlchemy 执行，实现安全、动态的查询接口。

💡 安全提示：虽然这里用了 f-string，但 skip、take、min_salary 均为数值类型，不会导致 SQL 注入。若涉及字符串，仍需使用参数化查询。

适用场景推荐

场景	PRQL 优势
数据分析探索	快速迭代，逻辑清晰
ETL 脚本	减少嵌套，提升可维护性
BI 报表底层查询	更易审查和协作
教学/团队规范	降低 SQL 学习门槛
动态查询构建	比字符串拼接更安全可靠

当前局限与注意事项

不支持数据库特有函数 ：如 PostgreSQL 的 JSONB 操作，需 fallback 到原生 SQL。
无变量系统：不能在 PRQL 内部定义变量，需在宿主语言处理。
Java 暂无官方库 ：可通过命令行工具 prqlc 间接调用。
深度分页性能 ：和 SQL 一样，skip 大偏移量效率低，建议用游标分页（基于 ID 过滤）。

如何开始？

在线体验 ：PRQL Playground

安装 CLI 工具 ：

bash 复制代码

# macOS/Linux
curl -L https://github.com/PRQL/prql/releases/latest/download/prql-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz | tar xz
./prqlc --help

集成到项目 ：
- Python: pip install prql-python
- Node.js: npm install prql-js

结语

PRQL 不是要"取代 SQL"，而是让 SQL 更好用。它站在巨人的肩膀上，用现代语言设计思想重新思考"如何表达数据查询"。

如果你厌倦了调试三层嵌套的 SQL，或者希望团队的查询逻辑更易读、更可维护，现在就是尝试 PRQL 的最佳时机。

让数据查询回归本质：清晰地表达"我要什么"，而不是纠结"怎么写才合法"。

延伸阅读

官网：https://prql-lang.org
GitHub：https://github.com/PRQL/prql