基于以下原因：
1 、对于多维数据模型的分析，sql 只能在二维表关系结构上进行定义（ star schema 不等同于逻辑多维结构），并且进行复杂分析时编写 sql 语句存在大量 group by 和 sum()，降低整体描述性；
2 、在进行 join 多个大数据量表（百亿级）进行查询时性能降低，可能需要根据特定查询进行详细调整，这无法支持业务层面的随机性探索式数据分析；
3 、yaml 语法较为简单，且属于纯描述性语法，可以直接描述业务层面语义，通过解析 yaml 直接调用数据分析引擎底层接口，越过 sql ，能提供功能上更强、效率更高的查询能力；
4 、“yaml 代替 sql”以及类似宣传可以作为后期产品宣传的噱头。
目前暂定使用 yaml 代替 sql ，不知道还有没有比 yaml 更合适（普及度高、纯描述性、语法简单）的语法结构？
