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大数据产品常宣称“万亿秒查”，即能在万亿行数据中秒级返回查询结果。这并非全遍历，而是通过建立索引实现高效定点查找，对数级别复杂度使得现代计算机轻松应对。但对于需遍历的运算，如列合计，秒查在万亿行数据上难以实现，但在TB级数据上仍有可能。此外，与Oracle等传统数据库相比，现代AP数据库因列式存储、集群及内存优势，实现N倍速度提升，并非夸大。真正考验大数据技术的是能否提供独特算法降低计算量，而非单纯数据量与速度的宣传。
现代大数据应用架构中，数据中心作为核心，连接数据源与应用，承担着数据处理与服务的重要角色。然而，随着数据量的激增，数据中心面临运维复杂、体系封闭及应用间耦合性高等挑战。为缓解这些问题，一种轻量级的解决方案——esProc SPL应运而生。esProc SPL通过集成性、开放性、高性能、数据路由和敏捷性等特性，有效解决了现有架构的不足，实现了灵活高效的数据处理，特别适用于应用端的前置计算，降低了整体成本和复杂度。
SQLite 是一款轻量级数据库，适合小微型应用程序的数据处理和计算需求，但面对复杂场景如多数据源支持、复杂计算和流程处理时存在局限。esProc SPL 作为 Java 下的数据处理引擎，不仅具备 SQLite 的优势，还克服了其不足，支持多种数据源、强大的计算能力和流程处理，更适合复杂应用场景。
分布式技术在大数据处理中广泛应用，通过将任务拆分至多个节点执行，显著提升性能。然而，它并非万能药，适用于易于拆分的任务，特别是OLTP场景。对于复杂计算如OLAP或批处理任务，分布式可能因数据交换延迟、非线性扩展等问题而表现不佳。因此，应先优化单机性能，必要时再考虑分布式。SPL等工具通过高效算法提升单机性能，减少对分布式依赖。
SQL 和 Python 在数据科学领域虽广泛使用，但它们各自存在不少问题，如 SQL 代码复杂难写、调试困难、性能低下且封闭性高，而 Python 在复杂计算、调试及大数据处理方面同样不尽人意。这些问题严重消耗了数据科学家的时间和精力。esProc SPL 作为一种专为结构化数据处理设计的工具，以其简洁易懂的语法、强大的调试功能、高效的大数据处理能力和开放性，有效解决了上述问题，帮助数据科学家提高工作效率，更好地专注于业务分析。SPL 已经开源，可免费下载使用。
在大数据领域，尽管非结构化数据占据了大数据平台80%以上的存储空间，结构化数据分析依然是核心任务。SQL因其广泛的应用基础和易于上手的特点成为大数据处理的主要语言，各大厂商纷纷支持SQL以提高市场竞争力。然而，SQL在处理复杂计算时表现出的性能和开发效率低下问题日益凸显，如难以充分利用现代硬件能力、复杂SQL优化困难等。为了解决这些问题，出现了像SPL这样的开源计算引擎，它通过提供更高效的开发体验和计算性能，以及对多种数据源的支持，为大数据处理带来了新的解决方案。
本文探讨了SQL在实际应用中的复杂性和难度，指出教科书中的SQL例句虽然简单，但现实中的SQL查询往往长达数千行，涉及多层嵌套，对程序员构成挑战。文章分析了SQL的两个主要缺陷：集合化不彻底和缺乏有序支持，并通过具体示例展示了这些问题如何影响SQL的编写。最后，文章推荐使用esProc SPL，一种增强的编程语言，能够更自然地处理集合和有序数据，简化复杂查询的编写。
本文探讨了云计算环境下“算力无限”的误区，指出即使云上硬件资源看似无限，但由于网络延迟、算法模型限制及成本等因素，实际运算效率未必能线性扩展。文章强调了提高单机运算效率的重要性，推荐使用SPL等工具优化算法，以实现更高性能。
JOIN是数据库计算中的难点，传统方法如HASH JOIN在处理大规模数据时效率低下，甚至导致系统崩溃。esProc SPL通过创新的算法，如维表主键参与的外键关联优化、维表序号化等，显著提高了JOIN操作的性能，尤其在处理超大数据集时表现出色。SPL不仅支持物理有序存储，还提供了高效的JOIN函数，适用于多种JOIN场景，包括多层维表预关联和主子表归并。此外，esProc SPL具有良好的扩展性和易用性，支持Java环境下的集成，提供丰富的开发调试工具，是处理复杂数据关联的理想选择。
帐号去重计数是商业分析中的常见需求，通过 SQL 的 COUNT(DISTINCT ...) 实现。然而，当数据量庞大时，COUNT(DISTINCT) 的性能问题凸显，可能导致数据库崩溃。esProc SPL 通过有序数据处理和高效的去重算法，解决了这一难题，尤其适用于复杂的漏斗分析等场景，显著提升了计算效率和资源利用率。
JSON 是一种广泛使用的数据交换格式，但其计算和处理能力有限。esProc SPL 是一款强大的开源计算引擎，能够高效解析 JSON 数据，并支持复杂的过滤、分组、连接等操作。它不仅兼容多种数据源，如 RESTful、ElasticSearch、MongoDB 和 Kafka，还提供了游标对象处理大数据流，支持与 Java 应用无缝集成，实现灵活的业务逻辑处理。
大数据时代，分布式数仓如MPP成为热门技术，但其高昂的成本让人望而却步。对于多数任务，数据量并未达到PB级，单体数据库即可胜任。然而，由于SQL语法的局限性和计算任务的复杂性，分布式解决方案显得更为必要。esProc SPL作为一种开源轻量级计算引擎，通过高效的算法和存储机制，实现了单机性能超越集群的效果，为低成本、高效能的数据处理提供了新选择。
esProc 是一种非 SQL 型数据仓库，采用 SPL 作为查询语言，旨在解决 SQL 在复杂计算、开放性和性能等方面的局限。SPL 支持过程计算、有序运算及丰富的数据类型，能够直接处理多样数据源，无需数据先入库。此外，esProc 通过文件存储和高性能算法优化，实现了计算与存储的解绑，降低了运维成本，提升了计算性能。
SQLite 是轻量级数据库，适用于小微型应用，但其对外部数据源支持较弱、无存储过程等问题影响了开发效率。esProc SPL 是一个纯 Java 开发的免费开源工具，支持标准 JDBC 接口，提供丰富的数据源访问、强大的流程控制和高效的数据处理能力，尤其适合 Java 和安卓开发。SPL 代码简洁易懂，支持热切换，可大幅提高开发效率。
Java 早期缺乏简洁的数据集运算语法，导致开发效率低下。Java 8 引入的 Stream API 和 Kotlin 在一定程度上改善了这一状况，但仍不及 SQL 简洁。 SPL 作为一种解释型动态语言，提供了比 SQL 更强大的结构化数据处理能力，支持丰富的计算函数和流程控制语句，代码简洁易维护，且可无缝集成到 Java 应用中，支持多种数据源，适用于复杂业务逻辑的开发。
SQL 是大数据计算中最常用的工具，但在实际应用中，SQL 经常跑得很慢，浪费大量硬件资源。例如，某银行的反洗钱计算在 11 节点的 Vertica 集群上跑了 1.5 小时，而用 SPL 重写后，单机只需 26 秒。类似地，电商漏斗运算和时空碰撞任务在使用 SPL 后，性能也大幅提升。这是因为 SQL 无法写出低复杂度的算法，而 SPL 提供了更强大的数据类型和基础运算，能够实现高效计算。
SPL（Structured Process Language）是一种专为处理结构化数据设计的开源编程语言，其独特之处在于代码写在格子里，而非传统的文本形式。SPL 的格子代码不仅整齐直观，还支持直接使用格子名作为变量名，简化了变量管理。此外，SPL 引入了函数选项和层次参数，使代码更加简洁高效。相比 Java、SQL 和 Python，SPL 在处理复杂数据计算时表现出色，能够显著减少代码量，提高开发效率和调试便利性。
数据分析编程用什么，SQL、python or SPL?话不多说，直接上代码，对比明显，明眼人一看就明了：本案例涵盖五个数据分析任务：1) 计算用户会话次数；2) 球员连续得分分析；3) 连续三天活跃用户数统计；4) 新用户次日留存率计算；5) 股价涨跌幅分析。每个任务基于相应数据表进行处理和计算。
大型数据库经过多年运行常积累数以万计的数据表，其中很多是中间表，占用大量资源，导致数据库膨胀。这些中间表大多为数据呈现服务，因前端报表频繁修改而不断增加。SPL 通过独立计算引擎，将中间数据移至文件系统，减少数据库负担，提高性能，优化资源利用。
业务系统产生的明细数据需经加工处理以支持企业经营，此过程称作“跑批”，常在夜间进行以免影响生产系统。跑批任务涉及大量数据及复杂计算，导致耗时较长。开源计算引擎SPL可直接基于文件系统计算，提供更优算法与存储机制，显著提升跑批效率。例如，L银行贷款协议跑批任务从2小时缩短至10分钟，性能提高12倍；P保险公司车险业务的历史保单关联任务从近2小时缩短至17分钟，速度提升近7倍；T银行贷款跑批任务提速204倍。
我们通过使用开源 SPL 重写了多个金融行业的 SQL 任务，实现了显著的性能提升，如保险公司团保明细单查询提速 2000+ 倍、银行 POS 机交易报表提速 30+ 倍等。这些优化的核心在于使用了更低复杂度的算法，而非依赖硬件加速。SPL 基于离散数据集理论，提供了丰富的高性能算法，使得复杂任务的优化成为可能。更多案例和详细技术解析可参见乾学院的相关课程和图书。
应用计算困境：Java 作为主流开发语言，在数据处理方面存在复杂度高的问题，而 SQL 虽然简洁但受限于数据库架构。SPL（Structured Process Language）是一种纯 Java 开发的数据处理语言，结合了 Java 的架构灵活性和 SQL 的简洁性。SPL 提供简洁的语法、完善的计算能力、高效的 IDE、大数据支持、与 Java 应用无缝集成以及开放性和热切换特性，能够大幅提升开发效率和性能。
基于对象-事件模式的数据计算是商业中最常见的数据分析任务之一。对象如用户、账号、商品等，通过唯一ID记录其相关事件，如操作日志、交易记录等。这种模式下的统计任务包括无序计算（如交易次数、通话时长）和有序计算（如漏斗分析、连续交易检测）。尽管SQL在处理无序计算时表现尚可，但在有序计算中却显得力不从心，主要原因是其对跨行记录运算的支持较弱，且大表JOIN和大结果集GROUP BY的性能较差。相比之下，SPL语言通过强化离散性和有序集合的支持，能够高效地处理这类计算任务，避免了大表JOIN和复杂的GROUP BY操作，从而显著提升了计算效率。
W银行指标查询系统用于计算和展示各类汇总指标，支持银行经营决策。因数据量庞大，系统采用预计算方式，但随着指标数量激增，预计算方式逐渐成为瓶颈。文章详细介绍了系统面临的挑战及优化方案，包括列式存储、有序归并、多线程计算等技术，最终实现了从明细数据实时计算指标的目标，显著提升了系统性能。
OLAP（在线分析处理）最初指代人员对数据进行交互式分析操作，但如今其概念被BI软件狭义化为多维分析。真正的在线分析应包括业务人员基于经验做出猜测并验证，从历史数据中寻找规律。多维分析虽能提供有用信息，但难以完成复杂计算。SPL（结构化查询语言的一种变体）因其强大的数据处理能力和易管理性，成为业务人员和开发人员进行复杂数据分析的理想工具。
A电商公司常用漏斗转化率分析来统计用户购物行为。此过程需处理大量用户会话数据，传统SQL实现复杂低效。文中提供了一种基于SPL的专业数据计算引擎解决方案，通过预先排序数据和有序归并算法，显著提升了计算性能，使14天跨度3步漏斗分析在10秒内完成，远超预期。该方法不仅代码简洁，易于扩展，还大幅降低了内存消耗，适合处理大规模数据集。
SPL（Structured Process Language）是一款开源软件，允许用户直接对CSV、XLS等文件进行SQL查询，无需将数据导入数据库。它提供了标准的JDBC驱动，支持复杂的SQL操作，如JOIN、子查询和WITH语句，还能处理非标准格式的文件和JSON数据。SPL不仅简化了数据查询，还提供了强大的计算能力和友好的IDE，适用于多种数据源的混合计算。
基于对象-事件模式的数据计算是商业中最常见的数据分析任务之一。这种模式涉及对象（如用户、账户、商品等）及其相关的事件记录，通过这些事件数据可以进行各种统计分析，如漏斗分析、交易次数统计等。然而，SQL 在处理这类任务时表现不佳，特别是在有序计算方面。SPL 作为一种强化离散性和有序集合的语言，能够高效地处理这类计算，避免了大表 JOIN 和大结果集 GROUP BY 的性能瓶颈。通过按 ID 排序和分步计算，SPL 能够显著提高计算效率，并支持实时数据处理。
本文探讨了1TB数据量的实际意义，通过对比日常业务量和数据库处理能力，揭示了1TB数据的庞大。文中指出，虽然一些机构拥有PB级别的数据，但这更多是存储需求而非计算需求。文章最后强调，优化TB级数据处理效率，如将几小时的处理时间缩短至几分钟，对于大多数应用场景来说更为实际和重要。
ClickHouse 是一款以速度快著称的分析型数据库，尤其在列式宽表遍历方面表现出色。然而，面对复杂查询和关联运算时，ClickHouse 的性能急剧下降，甚至无法执行某些任务。相比之下，esProc SPL 通过更简洁的 SPL 语法和强大的优化能力，在各种复杂场景下均表现出色，全面超越 ClickHouse。实际案例显示，esProc SPL 在处理大规模数据时，性能提升可达数十倍。
SQL 作为结构化数据计算的主要语言，虽然广泛应用于关系数据库和大数据平台，但在复杂计算场景中表现不佳，如股票连涨天数和大集合中的 TopN 计算。这些问题源于 SQL 的理论基础——关系代数，缺乏必要的数据类型和运算。相比之下，esProc SPL 通过引入“离散数据集”这一新代数体系，能够更简洁高效地处理复杂计算任务。
本文通过对比Java程序从Oracle、MySQL数据库读取数据与读取文本文件的性能，揭示数据库IO速度远低于文件读取的现状。在相同硬件环境下，读取3000万行记录，Oracle耗时280秒，MySQL耗时380秒，而文本文件仅需42秒。此外，通过SPL实现并行处理，可显著提升读取速度，尤其是在处理大规模数据时。实验还探讨了数据库接口慢的问题及其对性能的影响，提出在追求高性能计算时应尽量避免从数据库读取数据的建议。
列存是常见的数据存储技术，说到列存常常就意味着高性能，现代分析型数据库基本都会把列存作为标配， 列存的基本原理是减少硬盘的读取量。一个数据表有多个列，但运算可能只会用到其中少数几列，采用列存时，用不着的列就不必读出来了，而采用行式存储时，则要把所有列都扫描一遍。当取用列只占总列数的小部分时，列存的 IO 时间优势会非常大，就会显得计算速度快了很多。 不过，列存也有另一面，并不是在任何场景下都有优势。
SQL 的数学基础就是关系代数，是用来实现批量结构化数据计算的代数体系，这也是采用 SQL 的数据库又被叫做关系数据库的原因。 关系代数已经发明五十年了，五十年前的应用需求以及硬件环境，和今天比的差异是很巨大了。由于存量用户太多，而且也还没有成熟的新技术出现，基于关系代数设计的 SQL，今天仍然是最重要的数据库开发语言。虽然这几十年来也有一些改进完善，但根子并没有变，面对当代的复杂需求和硬件环境，关系数据库并没有那么得心应手了。
国际标准没有对这些函数做规定，这种 SQL 语句就会和数据库相关而无法移植了，而这些函数在应用开发中还特别常见。 Hibernate 能将包括这些函数的标准 HQL 语句转换成不同数据库的 SQL，但 HQL 支持的函数太少，碰到不认识的函数还是要分别注册，这就丧失了可移植性；而且 HQL 能生成的 SQL 本身也比较简单，覆盖面太窄了。
早期应用通常只会连接一个数据库，计算也都由数据库完成，基本不存在多数据源混合计算的问题。而现代应用的数据源变得很丰富，同一个应用也可能访问多种数据源，各种 SQL 和 NoSQL 数据库、文本 /XLS、WebService/Restful、Kafka、Hadoop、…。多数据源上的混合计算就是个摆在桌面需要解决的问题了。 直接在应用中硬编码实现是很繁琐的，Java 这些常用的应用开发语言很不擅长做这类事，和 SQL 比，简洁性差得很远。
关系代数已经发明五十年了，五十年前的应用需求以及硬件环境，和今天比的差异是很巨大了，继续延用五十年前的理论来解决今天的问题，听着就感觉太陈旧了？然而现实就是这样，由于存量用户太多，而且也还没有成熟的新技术出现，基于关系代数的 SQL，今天仍然是最重要的数据库语言。虽然这几十年来也有一些改进完善，但根子并没有变，面对当代的复杂需求和硬件环境，SQL 不胜任也是情理之中的事。
我们介绍的 esProc SPL 是一个数据分析引擎，具备 4 个主要特点：低代码、高性能、轻量级、全功能。SPL 不仅写得简单，跑得也更快，既可以独立使用还能与应用集成嵌入，同时适用于多种应用场景。使用 esProc SPL 实现数据分析业务，整体应用成本将比以 SQL 为代表的传统技术低出几倍。
数据湖有三个重要满足点，既要保持数据的原样（全量信息入湖），也要可以方便计算使用（数据变现），还希望建设成本低廉（显然的）。但是，当前的技术方案无法同时满足这三点。
发明 SQL 的初衷之一显然是为了降低人们实施数据查询计算的难度。SQL 中用了不少类英语的词汇和语法，这是希望非技术人员也能掌握。确实，简单的 SQL 可以当作英语阅读，即使没有程序设计经验的人也能运用。 然而，面对稍稍复杂的查询计算需求，SQL 就会显得力不从心，经常写出几百行有多层嵌套的语句。这种 SQL，不要说非技术人员难以完成，即使对于专业程序员也不是件容易的事，常常成为很多软件企业应聘考试的重头戏。三行五行的 SQL 仅存在教科书和培训班，现实中用于报表查询的 SQL 通常是以“K”计的。
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