TQL – 마크베이스

TQL

센서에서 전송된 데이터를 원하는 형태로 읽고 변환하시거나, 데이터베이스에 저장된 값을 다른 시스템이 요구하는 형식으로 전달하시려면 전용 도구가 필요합니다. TQL은 이러한 데이터를 쉽고 유연하게 가공하실 수 있도록 제공되는 Machbase의 변환 언어입니다.

예제 ‘signal’ 데이터 생성

아래 예제들을 위해 먼저 샘플 데이터를 생성합니다.

FAKE(
  oscillator(
    freq(15, 1.0), freq(24, 1.5),
    range('now', '10s', '1ms')
  )
)
INSERT( 'time', 'value', table('example'), tag('signal') )

출력 형식과 무관하게 사용

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SQL( `SELECT TIME, VALUE FROM EXAMPLE WHERE NAME='signal' LIMIT 100` )
CSV( timeformat("Default") )

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SQL( `SELECT TIME, VALUE FROM EXAMPLE WHERE NAME='signal' LIMIT 100` )
CHART(
    size("600px", "340px"),
    chartOption({
        xAxis:{data:column(0)},
        yAxis:{},
        series:[ { type:"line", data:column(1)} ]
    })
)

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SQL(`SELECT TIME, VALUE FROM EXAMPLE WHERE NAME='signal' LIMIT 100`)
HTML({
  {{if .IsFirst }}
    <table>
    <tr>
        <th>TIME</th><th>VALUE</th>
    </tr>
  {{end}}
    <tr>
        <td>{{.V.TIME}}</td><td>{{.V.VALUE}}</td>
    </tr>
  {{if .IsLast }}
    </table>
  {{end}}
})

입력 소스와 무관하게 사용

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FAKE( json({ 
    [ "A", 1.0 ],
    [ "B", 1.5 ],
    [ "C", 2.0 ],
    [ "D", 2.5 ] }))

MAPVALUE(1, value(1) * 10 )

CSV()

TQL의 목적은 데이터를 손쉽게 변환하는 것입니다. 추가 애플리케이션 개발 없이도 다양한 형태로 데이터를 가공할 수 있는 방법을 이 장에서 소개합니다.

N:M 변환

Iris

아래 Iris 데이터 예제를 통해 TQL이 어떤 용도로 사용되는지 간단히 살펴볼 수 있습니다.

클래스별 평균값

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CSV(file("https://docs.machbase.com/assets/example/iris.csv"))
GROUP( by(value(4), "species"),
    avg(value(0), "Avg. Sepal L."),
    avg(value(1), "Avg. Sepal W."),
    avg(value(2), "Avg. Petal L."),
    avg(value(3), "Avg. Petal W.")
)
CHART(
    chartOption({
        "xAxis":{"type": "category", "data": column(0)},
        "yAxis": {},
        "legend": {"show": true},
        "series": [
            { "type": "bar", "name": "Avg. Sepal L.", "data": column(1)},
            { "type": "bar", "name": "Avg. Sepal W.", "data": column(2)},
            { "type": "bar", "name": "Avg. Petal L.", "data": column(3)},
            { "type": "bar", "name": "Avg. Petal W.", "data": column(4)}
        ]
    })
)

setosa 클래스의 꽃받침 길이에 대한 최소, 중앙값, 평균, 최대, 표준편차

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CSV(file("https://docs.machbase.com/assets/example/iris.csv"))
FILTER( strToUpper(value(4)) == "IRIS-SETOSA")
GROUP( by(value(4)), 
    min(value(0), "Min"),
    median(value(0), "Median"),
    avg(value(0), "Avg"),
    max(value(0), "Max"),
    stddev(value(0), "StdDev.")
)
CHART(
    chartOption({
        "xAxis": { "type": "category", "data": ["iris-setosa"]},
        "yAxis": {},
        "legend": {"show": "true"},
        "series": [
            {"type":"bar", "name": "Min", "data": column(1)},
            {"type":"bar", "name": "Median", "data": column(2)},
            {"type":"bar", "name": "Avg", "data": column(3)},
            {"type":"bar", "name": "Max", "data": column(4)},
            {"type":"bar", "name": "StdDev.", "data": column(5)}
        ]
    })
)

자바스크립트를 활용해 각 품종의 최소/최대 값을 한꺼번에 계산합니다.

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CSV(file("https://docs.machbase.com/assets/example/iris.csv"))
SCRIPT({
    var board = {};
},{
    species = $.values[4];
    o = board[species];
    if(o === undefined) {
        o = {
            sepalLength: [],
            sepalWidth: [],
            petalLength: [],
            petalWidth: [],
        };
        board[species] = o;
    }
    o.sepalLength.push(parseFloat($.values[0]));
    o.sepalWidth.push(parseFloat($.values[1]));
    o.petalLength.push(parseFloat($.values[2]));
    o.petalWidth.push(parseFloat($.values[3]))
},{
    chart = {
        xAxis: {type: "category", data:[]},
        yAxis: {},
        legend: {show:true},
        series: [
            {type: "bar", name: "min. sepal L.", data:[]},
            {type: "bar", name: "max. sepal L.", data:[]},
            {type: "bar", name: "min. sepal W.", data:[]},
            {type: "bar", name: "max. sepal W.", data:[]},
            {type: "bar", name: "min. petal L.", data:[]},
            {type: "bar", name: "max. petal L.", data:[]},
            {type: "bar", name: "min. petal W.", data:[]},
            {type: "bar", name: "max. petal W.", data:[]},
        ],
    };
    for( s in board) {
        o = board[s];
        chart.xAxis.data.push(s);
        chart.series[0].data.push(Math.min(...o.sepalLength));
        chart.series[1].data.push(Math.max(...o.sepalLength));
        chart.series[2].data.push(Math.min(...o.sepalWidth));
        chart.series[3].data.push(Math.max(...o.sepalWidth));
        chart.series[4].data.push(Math.min(...o.petalLength));
        chart.series[5].data.push(Math.max(...o.petalLength));
        chart.series[6].data.push(Math.min(...o.petalWidth));
        chart.series[7].data.push(Math.max(...o.petalWidth));
    }
    $.yield(chart);
})
CHART()

사분위수 기반 상자 그림(boxplot)을 생성합니다.

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CSV(file("https://docs.machbase.com/assets/example/iris.csv"))
SCRIPT({
    var board = {};
},{
    species = $.values[4];
    o = board[species];
    if(o === undefined) {
        o = {
            sepalLength: [],
            sepalWidth: [],
            petalLength: [],
            petalWidth: [],
        };
        board[species] = o;
    }
    o.sepalLength.push(parseFloat($.values[0]));
    o.sepalWidth.push(parseFloat($.values[1]));
    o.petalLength.push(parseFloat($.values[2]));
    o.petalWidth.push(parseFloat($.values[3]))
},{
    chart = {
        title: {text: "Iris Sepal/Petal Length", left: "center"},
        grid: {bottom: "10%"},
        xAxis: {type: "category", data:[], boundaryGap: true},
        yAxis: {type: "value", splitArea:{show:true}},
        legend: {show:true, bottom:"2%"},
        tooltip: {trigger: "item", axisPointer:{type:"shadow"}},
        series: [
            {type: "boxplot", name: "sepal length", data:[]},
            {type: "boxplot", name: "petal length", data:[]},
        ],
    };
    const mx = require("mathx");
    for( s in board) {
        o = board[s];
        chart.xAxis.data.push(s);
        // sepal length
        o.sepalLength = mx.sort(o.sepalLength)
        min = Math.min(...o.sepalLength);
        max = Math.max(...o.sepalLength);
        q1 = mx.quantile(0.25, o.sepalLength);
        q2 = mx.quantile(0.5, o.sepalLength);
        q3 = mx.quantile(0.75, o.sepalLength);
        chart.series[0].data.push([min, q1, q2, q3, max]);
        // petal length
        o.petalLength = mx.sort(o.petalLength)
        min = Math.min(...o.petalLength);
        max = Math.max(...o.petalLength);
        q1 = mx.quantile(0.25, o.petalLength);
        q2 = mx.quantile(0.5, o.petalLength);
        q3 = mx.quantile(0.75, o.petalLength);
        chart.series[1].data.push([min, q1, q2, q3, max]);
    }
    $.yield(chart);
})
CHART()