范畴数据库
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一种数据转换的原则性方法
开源的 CQL 及其集成开发环境（IDE）运用范畴论来执行与数据相关的任务，如查询、合并、迁移和更新数据库。范畴论是数学的一个分支，已给计算机科学的多个领域带来变革。开源的 CQL 已可用于单节点内存数据处理工作负载，例如为数据科学集成数据。它正由 Conexus AI 进行商业化；如有咨询需求，请联系 Ryan Wisnesky。
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价值主张
- 借助人工智能降低失败风险：CQL 内置自动定理证明器，可确保 CQL 程序的正确性。例如，CQL 程序不会生成违反数据完整性约束的实例，这类错误会在编译时被检测出来，此时修复最为容易。
- 保持数据质量：高质量的数据获取成本高昂，因此在数据生命周期中保持其质量至关重要。CQL 程序以数学通用的方式对数据进行更新和迁移，不会造成任何质量下降。因此，通过 CQL 集成的数据具有诸多优势，包括完美的溯源性：CQL 程序输出的每一行都包含一个谱系，精确描述了该行数据是如何从输入数据中获得的。
- 通过更高级的抽象提高开发人员的生产力：CQL 运用范畴论的强大原理对 SQL 概念进行了扩展。例如，CQL 将 SQL 的 select - from - where 查询从返回单个表扩展到返回通过外键关联的多个表。这种更高级的抽象使开发人员能够更高效地工作。
关键特性
- 灵活的输入输出：数据可以通过 JDBC - SQL、CSV 等方式导入和导出 CQL。
- 可视化：CQL 的模式、数据库等可以以图形方式显示。
- 丰富的数据完整性约束：CQL 模式包含实体、属性和外键，以及它们之间的等式。等式的一个用途是进行反规范化，而无需手动确保冗余数据的一致性。
- 计算模式：用户定义的函数是 CQL 模式的一部分，可以使用 Java、JavaScript 或纯等式的方式进行定义。CQL 的定理证明器可以对用户定义的函数以及它们与数据完整性约束的关系进行推理。
- 比 SQL 更具原则性：诸如外键等关系概念以更具原则性的形式出现在 CQL 中，并且 CQL 提供了 SQL 所没有的原语。
- 完全基于 Java：用户定义的函数可以用 Java 或 JavaScript 编写，与 Statebox 合作开发的将 CQL 深度嵌入 Haskell 的工作正在进行中。
- 无状态：CQL 不是数据库管理系统，它既不存储也不更新数据。它是一种规范的函数式编程语言和 IDE，其可扩展性与 SQL 和追逐引擎类似。
由 Kan 扩张 / Silmarils / 应用范畴论提供支持。CQL 提供了 David Spivak 的 ologs（本体日志）的参考实现。
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