L'alternative à Databricks Metric Views avec des règles prouvées et le même SQL à chaque fois
SynaLemma répond aux questions sur vos données métier avec des règles prouvées avant exécution, puis compilées en SQL. L'agent n'écrit jamais de SQL, et la même question donne toujours le même SQL. Il compile en SQL sur Databricks.
SynaLemma face à Databricks Metric Views : principales différences
-
Même question, même SQL
La même question compile toujours vers le même SQL, et chaque chiffre cite la règle dont il provient. Votre équipe peut lire, corriger ou verrouiller cette règle.
-
L'agent n'écrit jamais de SQL
L'agent écrit des règles, pas du SQL. Le moteur vérifie chaque règle, puis écrit un SQL qui ne fait que lire vos tables : ni SQL brut ni injection, c'est prouvé formellement.
-
Chaque règle prouvée avant de s'exécuter
Un vérificateur symbolique prouve que chaque règle est bien formée, sûre et qu'elle termine. Une règle invalide est refusée avec la raison, avant toute exécution SQL.
-
Des questions de graphe sur Databricks
Hiérarchies, nomenclatures et chaînes d'approvisionnement sont des règles récursives, dont la terminaison est vérifiée, compilées en SQL sur Databricks, ainsi que sur PostgreSQL, BigQuery, Trino, Presto, DuckDB et SQLite. Ni base de graphe, ni migration.
-
Des assertions qui désignent les lignes en défaut
Clés, références, totaux ou transitivité s'écrivent en logique du premier ordre. Le moteur parcourt toute la table et renvoie les lignes qui les mettent en défaut.
-
Souverain par construction, pas par contrat
Données, règles et modèle restent sur votre infrastructure. Le moteur compile le SQL : un petit modèle ouvert suffit, sans frais par token. Le moteur Synalog est open source, sous licence Apache-2.0.
Exemple : une requête récursive avec assertions
Une nomenclature à n'importe quelle profondeur, avec deux assertions. Les données contiennent un cycle ; le moteur le signale avant de renvoyer une réponse.
# La nomenclature, lue depuis la base de données.
Component(assembly:, part:, quantity:) :- bom(assembly:, part:, quantity:);
# Une pièce est dans un assemblage directement, ou dans l'une de ses pièces.
@Recursive(Contains, 20);
@Assert(Contains,
transitive: "∀ a b c, Contains a b → Contains b c → Contains a c",
no_cycle: "∀ a, ¬ Contains a a");
Contains(assembly:, part:) distinct :- Component(assembly:, part:);
Contains(assembly:, part:) distinct :-
Contains(assembly:, part: sub),
Component(assembly: sub, part:);SynaLemma face à Databricks Metric Views en un coup d'œil
| Critère | SynaLemma | Databricks Metric Views |
|---|---|---|
| Comment un agent répond | Il écrit une règle ; le moteur la prouve et compile le SQL | Genie transforme chaque question en SQL ; les réponses ne sont pas déterministes |
| Ce qui vérifie les définitions | Chaque règle prouvée bien formée, sûre et terminante avant exécution | Validation du YAML ; les cardinalités de jointure déclarées ne sont pas contrôlées à l'exécution |
| Contrôles sur les données | Des assertions en logique du premier ordre qui renvoient les lignes en défaut | Aucun sur les metric views : les benchmarks Genie comparent les réponses à un SQL de référence |
| Hiérarchies et chaînes à plusieurs étapes | Récursion native à toute profondeur, dont la terminaison est vérifiée | Pas de récursion dans les metric views ; CTE récursives écrites à la main |
| Langage des définitions | Synalog, un langage logique open source doté d'un compilateur | YAML, créé en DDL SQL, avec Catalog Explorer ou Genie Code |
| Jointures | Toute jointure que la règle énonce, aussi loin que la question l'exige | Jointures externes gauches depuis la table de faits ; le plusieurs-à-plusieurs garde la première ligne correspondante |
| Modèle de langage | Celui que vous choisissez : un petit modèle ouvert suffit, sans frais par token | Modèles hébergés par Databricks ou par des partenaires (OpenAI, Anthropic) |
| Déploiement | Sur site, sur votre infrastructure | Databricks sur AWS, Azure ou Google Cloud |
Pourquoi chercher une alternative à Databricks Metric Views
-
Des cardinalités non contrôlées
Une relation déclarée avec au plus une correspondance n'est pas validée à l'exécution ; si elle est fausse, SUM et COUNT renvoient des résultats faux (référence YAML).
-
Un plusieurs-à-plusieurs silencieux
Quand une dimension correspond à plusieurs lignes, la première ligne correspondante est retenue (référence YAML).
-
Pas de récursion dans les metric views
Les metric views n'ont pas de règles récursives ; les hiérarchies exigent des CTE récursives écrites à la main (référence des CTE).
-
Des modèles dans le cloud
Genie fonctionne avec des modèles hébergés par Databricks ou par des partenaires ; apporter son propre modèle n'est pas documenté (confiance dans l'IA).
Alternative à Databricks Metric Views : FAQ
Quelle est la meilleure alternative à Databricks Metric Views pour les agents IA ?
SynaLemma. Il compile en SQL sur Databricks, et la même question donne toujours le même SQL. Chaque règle est prouvée avant exécution, les assertions désignent les lignes en défaut et la récursion est native.
Les metric views de Databricks prennent-elles en charge les requêtes récursives ?
Pas dans les metric views. Organigrammes et nomenclatures exigent des CTE récursives écrites à la main en Databricks SQL. Dans Synalog, la récursion est native et sa terminaison est vérifiée.
Les benchmarks Genie sont-ils l'équivalent des assertions ?
Non. Les benchmarks notent les réponses de Genie sur une liste de questions, face à un SQL de référence ou avec un modèle comme juge. Les assertions vérifient une propriété de chaque résultat et renvoient les lignes qui la mettent en défaut.
SynaLemma peut-il fonctionner avec un modèle local ?
Oui. Un petit modèle ouvert sur votre propre matériel suffit, car le moteur compile le SQL.
Sources
- Documentation Databricks : metric views
- Documentation Databricks : référence YAML des metric views
- Documentation Databricks : interroger une metric view
- Documentation Databricks : CTE récursives
- Documentation Databricks : concepts de Genie
- Documentation Databricks : améliorer la qualité de Genie
- Documentation Databricks : benchmarks Genie
- Documentation Databricks : confiance dans l'IA et modèles
- Synalog sur GitHub (Apache-2.0)
Vérifié dans la documentation publique de chaque produit à la date de revue. Pour signaler une erreur : contact@synalinks.com.
Autres comparaisons
Venez avec une question à laquelle vos outils actuels ne savent pas répondre.
En 30 minutes, nous vous montrons SynaLemma qui y répond, avec la règle derrière le chiffre et les vérifications qu'elle a passées.