Доступен выпуск языка формирования запросов и преобразования данных PRQL 0.9 (Pipelined Relational Query Language), развиваемого в качестве более простой и функциональной замены SQL, упрощающей создание сложных аналитических запросов. Код на языке PRQL компилируется в SQL, что позволяет использовать его с любыми реляционными СУБД. Компилятор PRQL написан на языке Rust и распространяется под лицензией Apache 2.0.

PRQL позволяет формировать сценарии обработки данных в форме конвейеров, в которых по цепочке друг за другом выполняются операции преобразования, которые могут включать блоки для фильтрации потока данных, выполнения вычислении и таких действий, как сортировка, агрегирование и группировка. Поддерживается разделение проекта на несколько файлов. В сценариях PRQL допускается определение функций, использование циклов, создание переменных, массивов, регулярных выражений и кортежей. При необходимости поддерживается прямая подстановка SQL-кода в сценарии на PRQL.

В разработке находится возможность использования системы типов и модулей. В планах упоминается расширение библиотеки функций и предоставление плагинов для интеграции с интегрированными средами разработки. В отдалённой перспективе намечено создание компилятора из SQL в PRQL и разработка бэкендов для других языков запросов, таких как RQ (Relational Query).

Обвязки для использования PRQL развиваются для языков Java, JavaScript, .NET, Elixir, R, Rust, PHP и Python. Через плагины обеспечена интеграция с Jupyter/IPython, Visual Studio Code и Prefect. Подготовлено расширение для выполнения кода PRQL в СУБД DuckDB. В компиляторе поддерживается генерация SQL с учётом диалектов и возможностей, применяемых в СУБД PostgreSQL, MySQL, DuckDB, Сlickhouse, MS SQL и SQLite. Для тестирования компиляции предложен online-сервис, работающий в браузере.

Пример кода:

   from employees
   filter start_date > @2021-01-01      # более понятный синтаксис работы с датами
   derive {                             # блок derive для добавления столбцов и переменных
     gross_salary = salary + (tax ?? 0),         
     gross_cost = gross_salary + benefits_cost,  
   }
   filter gross_cost > 0
   group {title, country} (             # блок group выполняет код для каждой группы
     aggregate {                        # блок aggregate агрегирует группу в значение    
       average gross_salary,
       sum_gross_cost = sum gross_cost, 
     }
   )
   filter sum_gross_cost > 100_000      # блок filter заменяет SQL-операции WHERE и HAVING.

   derive id = f"{title}_{country}"     # f-строки, как в Python
   derive country_code = s"LEFT(country, 2)"  # s-строки для прямой вставки SQL-кода
   sort {sum_gross_cost, -country}            # минус сигнализирует сортировку в обратном порядке
   take 1..20                           # take задаёт диапазон для вывода