JAVA开发中经常会遇到不方便使用数据库，但又要进行结构化数据计算的场景。JAVA早期没有提供相关类库，即使排序、分组这种基本计算也要硬写代码，开发效率很低。后来JAVA8推出了Stream库，凭借Lambda表达式、链式编程风格、集合函数，才终于解决了结构化数据计算类库从无到有的问题。

Stream可以简化结构化数据的计算

比如排序：

Stream<Order> result=Orders
.sorted((sAmount1,sAmount2)->Double.compare(sAmount1.Amount,sAmount2.Amount))
.sorted((sClient1,sClient2)->CharSequence.compare(sClient2.Client,sClient1.Client));

上面代码中的sorted是集合函数，可方便地进行排序。"(参数)->函数体"的写法即Lambda表达式，可以简化匿名函数的定义。两个sorted函数连在一起用属于链式编程风格，可以使多步骤计算变得直观。

Stream计算能力还不够强

仍然以上面的排序为例，sorted函数只需要知道排序字段和顺序/逆序就够了，参考SQL的写法"…from Orders order by Client desc, Amount"，但实际上还要额外输入排序字段的数据类型。顺序/逆序用asc/desc（或+/-）等符号就可以简单表示了，但这里却要用compare函数。另外，实际要排序的字段顺序和代码写出来的顺序是相反的，有些反直觉。
再比如分组汇总：

Calendar cal=Calendar.getInstance();
Map<Object, DoubleSummaryStatistics> c=Orders.collect(Collectors.groupingBy(
        r->{
            cal.setTime(r.OrderDate);
            return cal.get(Calendar.YEAR)+"_"+r.SellerId;
            },
            Collectors.summarizingDouble(r->{
                return r.Amount;
            })
        )
);
    for(Object sellerid:c.keySet()){
        DoubleSummaryStatistics r =c.get(sellerid);
        String year_sellerid[]=((String)sellerid).split("_");
        System.out.println("group is (year):"+year_sellerid[0]+"\t (sellerid):"+year_sellerid[1]+"\t sum is："+r.getSum()+"\t count is："+r.getCount());
    }

上面代码中，所有出现字段名的地方，都要先写上表名，即"表名.字段名"，而不能像SQL那样省略表名。匿名函数语法复杂，随着代码量的增加，复杂度迅速增长。两个匿名函数形成嵌套，代码更难解读。实现一个分组汇总功能要用多个函数和类，包括groupingBy、collect、Collectors、summarizingDouble、DoubleSummaryStatistics等，学习成本不低。分组汇总的结果是Map，而不是结构化数据类型，如果要继续计算，通常要定义新的结构化数据类型，并进行转换类型，处理过程很繁琐。两个分组字段在结构化数据计算中很常见，但函数grouping只支持一个分组变量，为了让一个变量代表两个字段，就要采取一些变通技巧，比如新建一个两字段的结构化数据类型，或者把两个字段用下划线拼起来，这让代码变得更加繁琐。

Stream计算能力不足，原因在于其基础语言JAVA是编译型语言，无法提供专业的结构化数据对象，缺少来自底层的有力支持。

JAVA是编译型语言，返回值的结构必须事先定义，遇到较多的中间步骤时，就要定义多个数据结构，这不仅让代码变得繁琐，还导致参数处理不灵活，要用一套复杂的规则来实现匿名语法。解释性语言则天然支持动态结构，还可以方便地将参数表达式指定为值参数或函数参数，提供更简单的匿名函数。

在这种情况下，Kotlin应运而生。Kotlin是基于JAVA的现代开发语言，所谓现代，重点体现在对JAVA语法尤其是Stream的改进上，即Lambda表达式更加简洁，集合函数更加丰富。

Kotlin计算能力强于Stream

比如排序：

var resutl=Orders.sortedBy{it.Amount}.sortedByDescending{it.Client}

上面代码无须指明排序字段的数据类型，无须用函数表达顺序/逆序，直接引用it作为匿名函数的默认参数，而不是刻意定义，整体比Stream简短不少。

Kotlin改进并不大，计算能力仍然不足

仍然以排序为例，Kotlin虽然提供了it这个默认参数，但理论上只要知道字段名就够了，没必要带上表名（it）。排序函数只能对一个字段进行排序，不能动态接收多个字段。

再比如分组汇总：

data class Grp(var OrderYear:Int,var SellerId:Int)
data class Agg(var sumAmount: Double,var rowCount:Int)
var result=Orders.groupingBy{Grp(it.OrderDate.year+1900,it.SellerId)}
    .fold(Agg(0.0,0),{
        acc, elem -> Agg(acc.sumAmount + elem.Amount,acc.rowCount+1)
    })
.toSortedMap(compareBy<Grp> { it. OrderYear}.thenBy { it. SellerId})
result.forEach{println("group fields:${it.key.OrderYear}\t${it.key.SellerId}\t aggregate fields:${it.value.sumAmount}\t${it.value.rowCount}") }

上面代码中，一个分组汇总的动作，需要用到多个函数，包括复杂的嵌套函数。用到字段的地方要带上表名。分组汇总的结果不是结构化数据类型。要事先定义中间结果的数据结构。

如果继续考察集合、关联等更多的计算，就会发现同样的规律：Kotlin代码的确比Stream短一些，但大都是无关紧要的量变，并未发生深刻的质变，该有的步骤一个不少。

Kotlin也不支持动态数据结构，无法提供专业的结构化数据对象，难以真正简化Lambda语法，无法脱离表名直接引用字段，无法直接支持动态的多字段计算（比如多字段排序）。

esProc SPL的出现，将会彻底改观JAVA生态下结构化数据处理的困境。

esProc SPL是JVM下的开源结构化数据计算语言，提供了专业的结构化数据对象，内置丰富的计算函数，灵活简洁的语法，易于集成的JDBC接口，擅长简化复杂计算。

SPL内置丰富的计算函数实现基础计算

比如排序：=Orders.sort(-Client, Amount)

SPL无须指明排序字段的数据类型，无须用函数指明方向/逆序，使用字段时无须附带表名，一个函数就可以动态地对多个字段进行排序。

分组汇总：=Orders.groups(year(OrderDate),Client; sum(Amount),count(1))

上面的计算结果仍然是结构化数据对象，可以直接参与下一步计算。对双字段进行分组或汇总时，也不需要事先定义数据结构。整体代码没有多余的函数，sum和count用法简洁易懂，甚至很难觉察这是嵌套的匿名函数。

更多计算也同样简单：

去重：=Orders.id(Client)

模糊查询：=Orders.select(Amount*Quantity>3000 && like(Client,“S”))

关联：=join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId).groups(e.Dept; sum(o.Amount))

SPL提供了JDBC接口，可被JAVA代码无缝调用

Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection connection =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
Statement statement = connection.createStatement();
String str="=T(\"D:/Orders.xls\"). Orders.groups(year(OrderDate),Client; sum(Amount))";
ResultSet result = statement.executeQuery(str);

SPL语法风格简洁灵活，具有强大的计算能力。

SPL可简化分步计算、有序计算、分组后计算等逻辑较复杂的计算，很多SQL/存储过程难以实现的计算，用SPL解决起来就很轻松。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：

	A	B
1	…	/取数据
2	=A1.sort(amount:-1)	/销售额逆序排序
3	=A2.cumulate(amount)	/计算累计序列
4	=A3.m(-1)/2	/最后的累计即总额
5	=A3.pselect(~>=A4)	/超过一半的位置
6	=A2(to(A5))	/按位置取值

除了计算能力，SPL在系统架构、数据源、中间数据存储、计算性能上也有一些特有的优势，这些优势有助于SPL进行库外结构化数据计算。

SPL支持计算热切换和代码外置，可降低系统耦合性。

比如，将上面的SPL代码存为脚本文件，再在JAVA中以存储过程的形式调用文件名：

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

SPL是解释型语言，修改后可直接运行，无须编译，不必重启JAVA服务。SPL代码外置于JAVA，通过文件名被调用，不依赖JAVA代码，耦合性低。

SPL支持多种数据源，可进行跨源计算和跨库计算。

SPL支持各类数据库，txt\csv\xls等文件，MongoDB、Hadoop、redis、ElasticSearch、Kafka、Cassandra等NoSQL，特别地，还支持WebService XML、Restful Json等多层数据：

	A
1	=json(file("d:/Orders.json").read())
2	=json(A1).conj()
3	=A2.select(Amount>p_start && Amount<=p_end)

对文本文件和数据库进行跨源关联：

	A
1	=T("Employees.csv")
2	=mysql1.cursor("select SellerId, Amount from Orders order by SellerId")
3	=joinx(A2:O,SellerId; A1:E,EId)
4	=A3.groups(E.Dept;sum(O.Amount))

SPL提供了自有存储格式，可临时或永久存储数据，并进行高性能计算。

SPL支持btx存储格式，适合暂存来自于低速数据源的数据，比如CSV：

	A	B
1	=[T("d:/orders1.csv"), T("d:/orders2.csv")].merge@u()	/对记录做并集
2	file("d:/fast.btx").export@b(A1)	/写入集文件

btx体积小，读写速度快，可以像普通文本文件那样进行计算：

=T(“D:/fast.btx”).sort(Client,- Amount)

如果对btx进行有序存储，还能获得高计算性能，比如并行计算、二分查找。SPL还支持更高性能的ctx存储格式，支持压缩、列存、行存、分布式计算、大并发计算，适合持久存储大量数据，并进行高性能计算。

在数据库外的结构化数据计算方面，Stream做出了突破性的贡献；Kotlin加强了这种能力，但编译性语言的特性使它无法走得更远；要想彻底解决库外计算的难题，还需要SPL这种专业的结构化数据计算语言。

SPL资料

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