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dql（dimensional query language）是一种面向结构化数据的查询语言，主要用于多维分析，dql可以读作[dikwl]。

sql是当前主要的结构化数据查询语言，但由于其理论基础关系代数中对关联运算（join）的定义过于简单，用sql描述多表关联时就显得非常复杂，特别是在用于敏捷bi或自助报表等场景时，难以提供让业务人员可理解的方式实现关联查询。这样，当有新的关联查询时，就需要技术人员在后台维护新的数据集（cube），即数据集建模。而关联查询需求的占比要远远大于无关联查询，基于sql就无法实现完整的敏捷bi。

为了解决sql的这个问题，中国润乾公司在2013年提出了dql语法，梳理了数据表的关联关系，把sql中简单的join运算分成多种情况分别处理，将多表关联问题转换成单表查询，从而极大地降低了关联运算的理解难度，可以由业务人员可理解的方式实现非常复杂的多表关联。而且，dql看待join的方式不同，还可以采用更好的算法，解决sql实现时hash join算法难以并行的问题。

dql仍然面向数据查询需求，因此其语法仍然延用了sql类英语的风格。dql中严格定义并强化了维度概念，因而命名为dql。

dql设计目标是敏捷bi（自助报表）的后台查询语法，弱化了sql中的复杂计算能力，不再支持子查询和cte语法。

目前，润乾公司已经基于sql实现了dql语法，即把dql翻译成sql执行，在润乾报表2018版的强分析版中提供此功能。另外，dql强化维度概念后，在润乾集算器的支持下，将很容易实现多个同结构数据库的跨库联合查询，从而支持大数据的分布式查询。润乾公司还将基于进一步基于spl实现更高性能的大数据dql解释器。

一个dql和sql的对比示例：

设有如下两个表

employee表和delpartment表的主键都是其中的id字段，employee表的department字段是指向department表的外键，department表的manager字段又是指向employee表的外键。

查询目标：哪些美国籍员工有一个中国籍经理？

sql代码

select a.* from employee a join department b on a.department=b.id join employee c on b.manager=c.id

where a.nationality=‘美国’ and c.nationality=‘中国’

由于employee表需要两次参与join，需要为它起个别名加以区分，大部分敏捷bi产品在未建模时无法让业务人员实现这个查询。

dql代码

select * from employee where nationality=’美国’ and department.manager.nationality=’中国’

把多表join转换成单表查询，很容易开发界面让业务人员理解并实现这个查询。