Google 傳來重磅消息：他們剛剛推出了一種全新的編程語言------Mangle，一個很可能徹底改變開發者與數據庫交互的方式的新編程語言。
本文將為你全面拆解 Mangle：它究竟是什麼、有哪些獨特的強大功能、與其他編程語言的區別，以及為何它對所有數據領域或技術領域的從業者都至關重要。請耐心讀完，你將明白為什麼所有人都在討論 Mangle，以及它為何能成為"遊戲規則改變者"。
以下是 Google Mangle 倉庫的官方鏈接：https://github.com/google/mangle
Google 官方介紹：
Mangle 是一種用於演繹數據庫編程的編程語言。它是 Datalog 語言的擴展版本，增加了聚合操作、函數調用及可選類型檢查等多種擴展功能。
演繹數據庫編程能通過統一的方式呈現和查詢數據，對於整合多數據源非常實用。該技術還可用於構建領域知識模型，其作用類似於機器可讀的本體論，但不受二元謂詞的限制。
Datalog 是一種富有表現力的聲明式語言，其特性類似於關係演算（可類比 SQL 和關係視圖）。與關係演算不同的是，它直接支持遞歸規則和程序結構化構建。
Mangle 完整繼承了 Datalog 的核心架構，並通過功能擴展提升了其實用性。但需要注意的是，在使用這些擴展功能時，會喪失某些優良特性（如執行終止的確定性保障）。
作為開源項目，Mangle 旨在以開發者易於理解的方式傳遞概念，並支持便捷的實驗探索。本代碼庫提供了基於 Go 語言實現的 Mangle 庫，可輕鬆嵌入各類應用程序中使用。
一、什麼是 Mangle？
首先，我們來搞清楚 Mangle 的本質。簡單來説，Mangle 是 Google 專為數據庫操作設計的編程語言，但它絕非普通的數據庫語言------它針對"演繹式數據庫編程"（deductive database programming）場景構建。別擔心，這個概念並不複雜：它擅長通過逐步推理的方式，從複雜數據中挖掘答案，就像人一步步分析問題那樣。
Mangle 基於著名的邏輯編程語言 Datalog 構建，但 Google 為其增加了諸多功能，使其能更輕鬆地處理大規模、高複雜度的數據集。需要説明的是，Google 於 2025 年 8 月 22 日正式發佈了 Mangle。
Mangle 的核心目標是什麼？Google 希望讓開發者無需編寫大量複雜代碼，就能更輕鬆、更快速地對複雜數據集進行"提問"、分析和推理。本質上，它就是為了讓數據處理更智能、更簡單。
二、Mangle 的核心優勢：為何如此強大？
Mangle 的基礎是 Datalog------這種語言本就擅長邏輯查詢和數據庫操作，但面對大規模或高複雜度數據集時，Datalog 存在明顯侷限。而 Mangle 在這一基礎上進行了強化，新增的功能能幫助開發者解決更復雜的問題，同時避免編寫冗長代碼。具體來看，它的核心優勢體現在以下幾點：
1. 聚合支持（Aggregation Support）
這是 Mangle 最亮眼的功能之一：你可以在查詢中直接計算求和、平均值、計數等聚合結果。例如，某企業的用户數據分散在多個數據庫中，若要統計用户總數，Mangle 只需一條查詢語句就能完成，無需手動合併數據------既節省時間，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. 查詢內函數調用（Function Calls Inside Queries）
另一個關鍵功能是支持在查詢中嵌入函數調用。這意味着開發者在獲取數據的同時，就能直接運行自定義計算或邏輯。比如需要轉換數據格式、應用業務規則等特殊操作時，Mangle 能無縫處理，無需將查詢與計算拆分成多步。
3. 可選類型檢查（Optional Type Checking）
Mangle 提供可選的類型檢查功能，相當於為數據一致性加了一層"安全網"。如果需要確保數字、日期、文本等數據格式正確，Mangle 可自動校驗；若追求更高靈活性，也可跳過該步驟，由開發者自主控制校驗嚴格程度。
4. 遞歸規則（Recursive Rules）
這是 Mangle 最強大的特性之一：支持查詢語句"自我引用"。這在處理網絡路徑追蹤、組織架構分析、社交關係圖譜等層級化或關聯化任務時格外實用。
5. 跨數據庫兼容（Working Across Different Databases）
結合"一致查詢多數據庫"的能力，Mangle 能輕鬆對接不同數據源，無需擔心兼容性問題。
6. 複雜分析與推理（Complex Analysis and Reasoning）
Mangle 專為複雜分析與推理設計，可處理諸如"理解複雜知識系統（即本體）中的關係""融合多類型數據進行深度分析"等高級任務。這讓它成為一款通用工具，能解決那些原本需要多程序協作或複雜代碼才能搞定的問題。
三、Mangle 與其他語言的對比
瞭解了 Mangle 的功能後，我們再來看它與開發者熟悉的其他編程/查詢語言相比，究竟有何過人之處。
以 SQL 為例：SQL 在數據庫查詢中表現出色，但面對複雜推理任務或大規模互聯數據集時，不僅難以維護，表達能力也會受限。
再看 Python：開發者常藉助 Python 庫處理高級數據任務，它靈活且強大，但並非"聲明式語言"------這意味着你需要寫大量代碼告訴程序"怎麼做"，而不是直接説"要什麼"。
Mangle 則將"聲明式、遞歸性、高靈活性"集於一身：既能用簡潔的語法表達複雜查詢，又支持遞歸邏輯，還能直接在語言內實現聚合；同時無需額外工作，就能無縫集成不同數據集。
本質上，Mangle 讓開發者無需陷入複雜代碼，就能完成高級數據推理------這是一種更智能、更高效的複雜數據處理方式。
四、Mangle 的實際應用場景
明白 Mangle 的優勢後，我們來看看它在真實業務中能發揮什麼作用。瞭解這些應用場景，你就能理解它為何對開發者和數據專家如此重要：
- 數據集成：許多企業的數據分散在多個數據庫或系統中，整合分析往往十分繁瑣。Mangle 支持以一致、簡潔的方式查詢多數據源，輕鬆解決這一痛點。
- 圖分析：圖數據庫用於存儲關係型數據（如社交網絡、組織架構），藉助 Mangle 的遞歸規則，可高效查詢這類複雜的關聯數據。
- 本體推理：用於理解複雜知識系統中的關係，在 AI 和數據建模領域尤為實用------比如推理不同信息間的關聯邏輯。
- 複雜數據分析：聚合能力、查詢內函數調用、多源數據處理等特性，讓 Mangle 完美適配金融、科技、科研、AI 等領域------這些領域的數據集往往規模大、類型多且相互關聯。
簡言之，Mangle 為開發者提供了智能、靈活的解決方案，讓複雜數據的高級分析變得更簡單、更快、更可靠。
五、如何入門 Mangle？
看完 Mangle 的功能和應用，你可能會問："我該如何開始使用它？"其實很簡單：
Mangle 是 Google 開源的項目，託管在 GitHub 上，任何人都可以免費獲取。
倉庫中包含了入門所需的全部資源：
- 源代碼（可查看 Mangle 的底層實現）
- 示例代碼（演示如何編寫查詢）
- 詳細文檔（提供分步指導）
對於初學者，建議從實驗示例查詢開始：先用小數據集練習"提問"，嘗試使用聚合函數，或結合多源數據觀察 Mangle 的處理效果；熟悉後再逐步過渡到複雜數據集和高級查詢。
六、總結
通過 Mangle，Google 為開發者提供了一種處理複雜數據的強大新工具------現在就開始探索它，或許能讓你的編碼和數據項目搶佔先機。
不妨動手測試、實驗一番，看看 Google Mangle 能為你帶來什麼。
