Google 推出新编程语言 Mangle：可能彻底改变数据库工作方式
Google 传来重磅消息：他们刚刚推出了一种全新的编程语言------Mangle，一个很可能彻底改变开发者与数据库交互的方式的新编程语言。
本文将为你全面拆解 Mangle：它究竟是什么、有哪些独特的强大功能、与其他编程语言的区别，以及为何它对所有数据领域或技术领域的从业者都至关重要。请耐心读完，你将明白为什么所有人都在讨论 Mangle，以及它为何能成为"游戏规则改变者"。
以下是 Google Mangle 仓库的官方链接：https://github.com/google/mangle
Google 官方介绍：
Mangle 是一种用于演绎数据库编程的编程语言。它是 Datalog 语言的扩展版本，增加了聚合操作、函数调用及可选类型检查等多种扩展功能。
演绎数据库编程能通过统一的方式呈现和查询数据，对于整合多数据源非常实用。该技术还可用于构建领域知识模型，其作用类似于机器可读的本体论，但不受二元谓词的限制。
Datalog 是一种富有表现力的声明式语言，其特性类似于关系演算（可类比 SQL 和关系视图）。与关系演算不同的是，它直接支持递归规则和程序结构化构建。
Mangle 完整继承了 Datalog 的核心架构，并通过功能扩展提升了其实用性。但需要注意的是，在使用这些扩展功能时，会丧失某些优良特性（如执行终止的确定性保障）。
作为开源项目，Mangle 旨在以开发者易于理解的方式传递概念，并支持便捷的实验探索。本代码库提供了基于 Go 语言实现的 Mangle 库，可轻松嵌入各类应用程序中使用。
一、什么是 Mangle？
首先，我们来搞清楚 Mangle 的本质。简单来说，Mangle 是 Google 专为数据库操作设计的编程语言，但它绝非普通的数据库语言------它针对"演绎式数据库编程"（deductive database programming）场景构建。别担心，这个概念并不复杂：它擅长通过逐步推理的方式，从复杂数据中挖掘答案，就像人一步步分析问题那样。
Mangle 基于著名的逻辑编程语言 Datalog 构建，但 Google 为其增加了诸多功能，使其能更轻松地处理大规模、高复杂度的数据集。需要说明的是，Google 于 2025 年 8 月 22 日正式发布了 Mangle。
Mangle 的核心目标是什么？Google 希望让开发者无需编写大量复杂代码，就能更轻松、更快速地对复杂数据集进行"提问"、分析和推理。本质上，它就是为了让数据处理更智能、更简单。
二、Mangle 的核心优势：为何如此强大？
Mangle 的基础是 Datalog------这种语言本就擅长逻辑查询和数据库操作，但面对大规模或高复杂度数据集时，Datalog 存在明显局限。而 Mangle 在这一基础上进行了强化，新增的功能能帮助开发者解决更复杂的问题，同时避免编写冗长代码。具体来看，它的核心优势体现在以下几点：
1. 聚合支持（Aggregation Support）
这是 Mangle 最亮眼的功能之一：你可以在查询中直接计算求和、平均值、计数等聚合结果。例如，某企业的用户数据分散在多个数据库中，若要统计用户总数，Mangle 只需一条查询语句就能完成，无需手动合并数据------既节省时间，又大幅提升效率。
# We gradually build up a database of people and topics
# they might be in an expert in (/knows) or enjoy doing (/likes).
# observed(Subject, Verb, Topic, Weight, Description).
# We add a weight to each edge positive or negative evidence.
# This is very crude, but may still be more insightful to
# expose and critique the reasoning than feeding an AI chatbot
# with textual descriptions.
observed(/john, /knows, /cooking, 1, "Has lots of books").
observed(/john, /likes, /cooking, -1, "Has not been reading them.").
observed(/ahmed, /knows, /cooking, 1, "Is cooking regularly.").
observed(/ahmed, /knows, /cooking, -1, "He does not try out any new things.").
observed(/ahmed, /likes, /cooking, 1, "He invites friends over to cook together.").
observed(/mia, /knows, /management, -1, "Does not have a lot of experience.").
observed(/mia, /knows, /management, -1, "She rarely presents her team's work.").
observed(/mia, /likes, /management, 1, "She enjoys helping her people grow.").
# Now, let's add all the weights.
aggregated(Subject, Verb, Topic, Sum)
:- observed(Subject, Verb, Topic, Weight, _)
|> do fn:group_by(Subject, Verb, Topic), let Sum = fn:sum(Weight).
filtered(Subject, Verb, Topic)
:- aggregated(Subject, Verb, Topic, Sum), Sum >= 1.
2. 查询内函数调用（Function Calls Inside Queries）
另一个关键功能是支持在查询中嵌入函数调用。这意味着开发者在获取数据的同时，就能直接运行自定义计算或逻辑。比如需要转换数据格式、应用业务规则等特殊操作时，Mangle 能无缝处理，无需将查询与计算拆分成多步。
3. 可选类型检查（Optional Type Checking）
Mangle 提供可选的类型检查功能，相当于为数据一致性加了一层"安全网"。如果需要确保数字、日期、文本等数据格式正确，Mangle 可自动校验；若追求更高灵活性，也可跳过该步骤，由开发者自主控制校验严格程度。
4. 递归规则（Recursive Rules）
这是 Mangle 最强大的特性之一：支持查询语句"自我引用"。这在处理网络路径追踪、组织架构分析、社交关系图谱等层级化或关联化任务时格外实用。
5. 跨数据库兼容（Working Across Different Databases）
结合"一致查询多数据库"的能力，Mangle 能轻松对接不同数据源，无需担心兼容性问题。
6. 复杂分析与推理（Complex Analysis and Reasoning）
Mangle 专为复杂分析与推理设计，可处理诸如"理解复杂知识系统（即本体）中的关系""融合多类型数据进行深度分析"等高级任务。这让它成为一款通用工具，能解决那些原本需要多程序协作或复杂代码才能搞定的问题。
三、Mangle 与其他语言的对比
了解了 Mangle 的功能后，我们再来看它与开发者熟悉的其他编程/查询语言相比，究竟有何过人之处。
以 SQL 为例：SQL 在数据库查询中表现出色，但面对复杂推理任务或大规模互联数据集时，不仅难以维护，表达能力也会受限。
再看 Python：开发者常借助 Python 库处理高级数据任务，它灵活且强大，但并非"声明式语言"------这意味着你需要写大量代码告诉程序"怎么做"，而不是直接说"要什么"。
Mangle 则将"声明式、递归性、高灵活性"集于一身：既能用简洁的语法表达复杂查询，又支持递归逻辑，还能直接在语言内实现聚合；同时无需额外工作，就能无缝集成不同数据集。
本质上，Mangle 让开发者无需陷入复杂代码，就能完成高级数据推理------这是一种更智能、更高效的复杂数据处理方式。
四、Mangle 的实际应用场景
明白 Mangle 的优势后，我们来看看它在真实业务中能发挥什么作用。了解这些应用场景，你就能理解它为何对开发者和数据专家如此重要：
- 数据集成：许多企业的数据分散在多个数据库或系统中，整合分析往往十分繁琐。Mangle 支持以一致、简洁的方式查询多数据源，轻松解决这一痛点。
- 图分析：图数据库用于存储关系型数据（如社交网络、组织架构），借助 Mangle 的递归规则，可高效查询这类复杂的关联数据。
- 本体推理：用于理解复杂知识系统中的关系，在 AI 和数据建模领域尤为实用------比如推理不同信息间的关联逻辑。
- 复杂数据分析：聚合能力、查询内函数调用、多源数据处理等特性，让 Mangle 完美适配金融、科技、科研、AI 等领域------这些领域的数据集往往规模大、类型多且相互关联。
简言之，Mangle 为开发者提供了智能、灵活的解决方案，让复杂数据的高级分析变得更简单、更快、更可靠。
五、如何入门 Mangle？
看完 Mangle 的功能和应用，你可能会问："我该如何开始使用它？"其实很简单：
Mangle 是 Google 开源的项目，托管在 GitHub 上，任何人都可以免费获取。
仓库中包含了入门所需的全部资源：
- 源代码（可查看 Mangle 的底层实现）
- 示例代码（演示如何编写查询）
- 详细文档（提供分步指导）
对于初学者，建议从实验示例查询开始：先用小数据集练习"提问"，尝试使用聚合函数，或结合多源数据观察 Mangle 的处理效果；熟悉后再逐步过渡到复杂数据集和高级查询。
六、总结
通过 Mangle，Google 为开发者提供了一种处理复杂数据的强大新工具------现在就开始探索它，或许能让你的编码和数据项目抢占先机。
不妨动手测试、实验一番，看看 Google Mangle 能为你带来什么。
