Java有什么开源包能做类似SQL运算的？

　　所谓类似SQL的运算，专业点的说法是结构化数据运算，也就是过滤、分组、排序、连接等等。JAVA上做这种运算的开源包挺多的，但好用的真不多。Stream是亲儿子，但计算能力不行。Scala计算能力还行，但重点搞的是大数据，架构有点复杂，不容易被JAVA调用。还有一大堆模仿Python Pandas的开源包，以及对着文件写SQL的开源包，就没有一个成熟稳定的。

　　成熟稳定，计算能力强，架构简单，又能被方便调用的开源包，似乎就只有这个了：集算器SPL

　　SPL实现这些结构化数据处理很方便，比如读取Orders.txt的全部记录：

　　
… Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");Connection connection =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");Statement statement = connection.createStatement();String str="=T(\"D:/data/Orders.txt\")";ResultSet result = statement.executeQuery(str);…

　　一个T(…)就搞定了。

　　基本的结构化数据计算方面， SPL提供了大量函数，拿来就能直接用：

　　
//条件查询str="=T(\"D:/data/Orders.txt\").select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,\"*S*\"))";//排序str ="=T(\"D:/data/Orders.txt\").sort(Client,-Amount)";//分组汇总str ="=T(\"D:/data/Orders.txt\").groups(year(OrderDate);sum(Amount))";//关联str ="=join(T (\"D:/data/Orders.txt\"):O,SellerId; T(\"D:/data/Employees.txt\"):E,EId).new(O.OrderID,O.Client,O.SellerId,O.Amount,O.OrderDate, E.Name,E.Gender,E.Dept)";

　　这些是SPL自己的语法，对于熟悉SQL的程序员，计算器也提供了对应的SQL语法，比如分组汇总也可以写作下面这样：

　　
str="$SELECTyear(OrderDate),sum(Amount) fromOrders.txt groupbyyear(OrderDate) "

　　这些例子都是以文件作为数据源，当然SPL也可以访问各种数据库以及NoSQL甚至Restful数据源。

　　SP L脚本可以像上面那样内嵌于JAVA代码（类似SQL）； 遇到步骤较多，可能频繁修改，需要降低耦合性的运算，SPL脚本也可以外置于脚本文件（类似存储过程）。 比如： 找出销售额累计占到一半的前n个大客户，并按销售额从大到小排序。 先将SPL脚本存为文件：

　　
AB1 = T("D:/data/sales.csv").sort(amount:-1) 取数并逆序排序 2 =A1.cumulate(amount) 计算累计序列 3 =A2.m(-1)/2 累计值即是总和 4 =A2.pselect(~>=A3) 超过一半的位置 5 =A1(to(A4)) 按位置取值

　　再在JAVA代码中以存储过程的方式调用脚本文件：

　　
…Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");Connection connection =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");Statement statement = connection.createStatement();ResultSet result = statement.executeQuery("call bigCustomer ()");...

　　有些运算逻辑比较复杂，用scala或数据库都比较难写，而SPL提供了更丰富的计算函数和语法，可以大幅简化复杂运算逻辑。比如：计算某支股票最长的连续上涨天数，SPL只需两行：

　　
A B 1 =T("d:/AAPL.xlsx") 读Excel文件，首行 为列名 2 =a=0,A1.max(a=if(price>price[-1],a+1,0)) 求最长连续上涨天数

　　除了降低耦合性，脚本外置还允许程序员使用专用的IDE进行编辑调试。 SPL IDE具备完整调试功能，可随时观察每一步的计算结果，擅长设计逻辑更复杂的计算：

　　在结构化数据运算方面，集算器SPL明显比其它开源包更胜一筹，在数据源种类、跨源计算、大数据和并行计算等方面，集算器SPL也均有出色表现，这里不再详细展开。