SDF vs Avanty

SDF es un motor de comprensión de SQL que lee SQL de almacenes, construye representaciones intermedias de cada consulta y señala errores antes de que se ejecute cualquier cosa. Se sitúa en la pila analítica entre el texto SQL bruto y la base de datos, proporcionando a los equipos información en tiempo de compilación sobre sintaxis, tipos y formas de columnas posteriores.

La mayoría de los linters de SQL se detienen en la sintaxis superficial. SDF trabaja a través de tres niveles apilados: análisis en un árbol sintáctico, compilación de un plan lógico con firmas de funciones y tipos de retorno, y ejecución de un plan físico cuando importan las comprobaciones a nivel de datos. Esa escalera detecta el orden incorrecto de argumentos en llamadas dateadd de Snowflake y conversiones de fechas imposibles que solo los analizadores pasarían por alto, por lo que dbt Labs compró SDF Labs para integrar el motor dentro de dbt en lugar de añadir otro preprocesador de cadenas.

Los ingenieros de análisis y desarrolladores de dbt usan SDF para reforzar grandes proyectos de almacenes, rastrear el linaje a nivel de columna y entregar transformaciones con menos fallos inesperados en tiempo de ejecución. Desde el lanzamiento GA a mediados de 2024, sdf.com redirige a los visitantes a páginas de dbt Labs que explican cómo la adquisición integra SDF en el próximo motor de dbt.

Avanty se integra en Metabase como una extensión de Chrome y escribe SQL a partir de indicaciones en inglés sencillo. Lee tu esquema conectado, redacta consultas en el editor y explica el SQL existente paso a paso para que los analistas dediquen menos tiempo a lidiar con la sintaxis.

Los copilotos genéricos de SQL funcionan en un editor en blanco. Avanty está diseñado para Metabase: conoce tus tablas, respeta nombres de esquemas personalizados como datawarehouse.users y se abre desde un panel de comandos con Cmd Shift punto en macOS o Ctrl Shift punto en Windows. Un visor de diferencias en línea muestra las ediciones propuestas antes de que las aceptes.

Los analistas de datos e ingenieros de análisis que trabajan en Metabase aprovechan al máximo Avanty. Las preguntas de negocio que antes implicaban un mensaje en Slack y una consulta a medio escribir pueden comenzar como una indicación en lenguaje natural, llegar a Metabase como una pregunta borrador y avanzar más rápido en la revisión. Una integración previa con Slack incluso muestra preguntas coincidentes de Metabase desde los mensajes del canal.