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标题: Java 嵌入数据引擎：从 SQLite 到 SPL [打印本页]
作者: 罪恶克星    时间: 2022-6-25 23:01
标题: Java 嵌入数据引擎：从 SQLite 到 SPL
可以在Java应用中嵌入的数据引擎看起来比较丰富，但其实并不容易选择。Redis计算能力很差，只适合简单查询的场景。Spark架构复杂沉重，部署维护很是麻烦。H2\HSQLDB\Derby等内嵌数据库倒是架构简单，但计算能力又不足，连基本的窗口函数都不支持。
相比之下，SQLite在架构性和计算能力上取得了较好的平衡，是应用较广的Java嵌入数据引擎。
SQLite适应常规基本应用场景

SQLite架构简单，其核心虽然是C语言开发的，但封装得比较好，对外呈现为一个小巧的Jar包，能方便地集成在Java应用中。SQLite提供了JDBC接口，可以被Java调用：
  1. Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite::memory:");
  2. Statement st = connection.createStatement();
  3. st.execute("restore from d:/ex1");
  4. ResultSet rs = st.executeQuery("SELECT * FROM orders");
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SQLite提供了标准的SQL语法，常规的数据处理和计算都没有问题。特别地，SQLite已经能支持窗口函数，可以方便地实现很多组内运算，计算能力比其他内嵌数据库更强。
  1. SELECT x, y, row_number() OVER (ORDER BY y) AS row_number FROM t0 ORDER BY x;
  2. SELECT a, b, group_concat(b, '.') OVER ( ORDER BY a ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS group_concat FROM t1;
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SQLite面对复杂场景尚有不足

SQLite的优点亮眼，但对于复杂应用场景时还是有些缺点。
Java应用可能处理的数据源多种多样，比如csv文件、RDB、Excel、Restful，但SQLite只处理了简单情况，即对csv等文本文件提供了直接可用的命令行加载程序：
.import --csv --skip 1 --schema temp /Users/scudata/somedata.csv tab1
对于其他大部分数据源，SQLite都没有提供方便的接口，只能硬写代码加载数据，需要多次调用命令行，整个过程很繁琐，时效性也差。
以加载RDB数据源为例，一般的做法是先用Java执行命令行，把RDB库表转为csv；再用JDBC访问SQLite，创建表结构；之后用Java执行命令行，将csv文件导入SQLite；最后为新表建索引，以提高性能。这个方法比较死板，如果想灵活定义表结构和表名，或通过计算确定加载的数据，代码就更难写了。
类似地，对于其他数据源，SQLite也不能直接加载，同样要通过繁琐地转换过程才可以。
SQL接近自然语言，学习门槛低，容易实现简单的计算，但不擅长复杂的计算，比如复杂的集合计算、有序计算、关联计算、多步骤计算。SQLite采用SQL语句做计算，SQL优点和缺点都会继承下来，勉强实现这些复杂计算的话，代码会显得繁琐难懂。
比如，某只股票最长的上涨天数，SQL要这样写：
  1. select max(continuousDays)-1
  2. from (select count(*) continuousDays
  3. from (select sum(changeSign) over(order by tradeDate) unRiseDays
  4. from (select tradeDate,
  5. case when price>lag(price) over(order by tradeDate) then 0 else 1 end changeSign from AAPL) )
  6. group by unRiseDays)
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这也不单是SQLite的难题，事实上，由于集合化不彻底、缺乏序号、缺乏对象引用等原因，其他SQL数据库也不擅长这些运算。
业务逻辑由结构化数据计算和流程控制组成，SQLite支持SQL，具有结构化数据计算能力，但SQLite没有提供存储过程，不具备独立的流程控制能力，也就不能实现一般的业务逻辑，通常要利用Java主程序的判断和循环语句。由于Java没有专业的结构化数据对象来承载SQLite数据表和记录，转换过程麻烦，处理过程不畅，开发效率不高。
前面提过，SQLite内核是C程序，虽然可以被集成到Java应用中，但并不能和Java无缝集成，和Java主程序交换数据时要经过耗时的转换才能完成，在涉及数据量较大或交互频繁时性能就会明显不足。同样因为内核是C程序，SQLite会在一定程度上破坏Java架构的一致性和健壮性。
对于Java应用来讲，原生在JVM上的esProc SPL是更好的选择。
SPL全面支持各种数据源

esProc SPL是JVM下开源的嵌入数据引擎，架构简单，可直接加载数据源，可以通过JDBC接口被Java集成调用，并方便地进行后续计算。
SPL架构简单，无须独立服务，只要引入SPL的Jar包，就可以部署在Java环境中。
直接加载数据源，代码简短，过程简单，时效性强。比如加载Oracle：
A
1=connect("orcl")
2=A1.query@x("select OrderID,Client,SellerID,OrderDate,Amount from orders order by OrderID")
3>env(orders,A2)
对于SQLite擅长加载的csv文件，SPL也可以直接加载，使用内置函数而不是外部命令行，稳定且效率高，代码更简短：
=T(“/Users/scudata/somedata.csv”)
多种外部数据源。除了RDB和csv，SPL还直接支持txt\xls等文件，MongoDB、Hadoop、redis、ElasticSearch、Kafka、Cassandra等NoSQL，以及WebService XML、Restful Json等多层数据。比如，将HDSF里的文件加载到内存：
A
1=hdfs_open(;"hdfs://192.168.0.8:9000")
2=hdfs_file(A1,"/user/Orders.csv":"GBK")
3=A2.cursor@t()
4=hdfs_close(A1)
5>env(orders,A4)
JDBC接口可以方便地集成。加载的数据量一般比较大，通常在应用的初始阶段运行一次，只须将上面的加载过程存为SPL脚本文件，在Java中以存储过程的形式引用脚本文件名：
  1. Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
  2. Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
  3. CallableStatement statement = conn.prepareCall("{call init()}");
  4. statement.execute();
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SPL的计算能力更强大

SPL提供了丰富的计算函数，可以轻松实现日常计算。SPL支持多种高级语法，大量的日期函数和字符串函数，很多用SQL难以表达的计算，用SPL都可以轻松实现，包括复杂的有序计算、集合计算、分步计算、关联计算，以及带流程控制的业务逻辑。
丰富的计算函数。SPL可以轻松实现各类日常计算：
AB
1=Orders.find(arg_OrderIDList)//多键值查找
2=Orders.select(Amount>1000 && like(Client,\"*S*\"))//模糊查询
3= Orders.sort(Client,-Amount)//排序
4= Orders.id(Client)//去重
5=join(Orders:O,SellerId; Employees:E,EId).new(O.OrderID, O.Client,O.Amount,E.Name,E.Gender,E.Dept)//关联
标准SQL语法。SPL也提供了SQL-92标准的语法，比如分组汇总：
  1. $select year(OrderDate) y,month(OrderDate) m, sum(Amount) s,count(1) c
  2. from {Orders}
  3. Where Amount>=? and Amount<? ;arg1,arg2
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函数选项、层次参数等方便的语法。功能相似的函数可以共用一个函数名，只用函数选项区分差别，比SQL更加灵活方便。比如select函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第1条记录，可使用选项@1：
T.select@1(Amount>1000)
二分法排序，即对有序数据用二分法进行快速过滤，使用@b：
T.select@b(Amount>1000)
有序分组，即对分组字段有序的数据，将相邻且字段值相同的记录分为一组，使用@b：
T.groups@b(Client;sum(Amount))
函数选项还可以组合搭配，比如：
Orders.select@1b(Amount>1000)
结构化运算函数的参数有些很复杂，比如SQL就需要用各种关键字把一条语句的参数分隔成多个组，但这会动用很多关键字，也使语句结构不统一。SPL使用层次参数简化了复杂参数的表达，即通过分号、逗号、冒号自高而低将参数分为三层：
join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId)
更丰富的日期和字符串函数。除了常见函数，比如日期增减、截取字符串，SPL还提供了更丰富的日期和字符串函数，在数量和功能上远远超过了SQL，同样运算时代码更短。比如：
季度增减：elapse@q(“2020-02-27”,-3) //返回2019-05-27
N个工作日之后的日期：workday(date(“2022-01-01”),25) //返回2022-02-04
字符串类函数，判断是否全为数字：isdigit(“12345”) //返回true
取子串前面的字符串：substr@l(“abCDcdef”,“cd”) //返回abCD
按竖线拆成字符串数组：“aa|bb|cc”.split(“|”) //返回[“aa”,“bb”,“cc”]
SPL还支持年份增减、求季度、按正则表达式拆分字符串、拆出SQL的where或select部分、拆出单词、按标记拆HTML等大量函数。
简化有序运算。涉及跨行的有序运算，通常都有一定的难度，比如比上期和同期比。SPL使用"字段[相对位置]"引用跨行的数据，可显著简化代码，还可以自动处理数组越界等特殊情况，比SQL窗口函数更加方便。比如，追加一个计算列rate，计算每条订单的金额增长率：
=T.derive(AMOUNT/AMOUNT[-1]-1: rate)
综合运用位置表达式和有序函数，很多SQL难以实现的有序运算，都可以用SPL轻松解决。比如，根据考勤表，找出连续 4 周每天均出勤达 7 小时的学生：
A
1=Student.select(DURATION>=7).derive(pdate@w(ATTDATE):w)
2=A1.group@o(SID;~.groups@o(W;count(~):CNT).select(CNT==7).group@i(W-W[-1]!=7).max(~.len()):weeks)
3=A2.select(weeks>=4).(SID)
简化集合运算，SPL的集合化更加彻底，配合灵活的语法和强大的集合函数，可大幅简化复杂的集合计算。比如，在各部门找出比本部门平均年龄小的员工：
A
1=Employees.group(DEPT; (a=~.avg(age(BIRTHDAY)),~.select(age(BIRTHDAY)price[-1],a+1,0))
简化关联计算。SPL支持对象引用的形式表达关联，可以通过点号直观地访问关联表，避免使用JOIN导致的混乱繁琐，尤其适合复杂的多层关联和自关联。比如，根据员工表计算女经理的男员工：
=employees.select(gender:“male”,dept.manager.gender:“female”)
方便的分步计算，SPL集合化更加彻底，可以用变量方便地表达集合，适合多步骤计算，SQL要用嵌套表达的运算，用SPL可以更轻松实现。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：
AB
2=sales.sort(amount:-1)/销售额逆序排序，可在SQL中完成
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
流程控制语法。SPL提供了流程控制语句，配合内置的结构化数据对象，可以方便地实现各类业务逻辑。
分支判断语句：
[table][tr][td=1,1,25][/td][td]A[/td][td]B[/td][/tr][tr][td]2[/td][td]…[/td][td][/td][/tr][tr][td]3[/td][td]if T.AMOUNT>10000[/td][td]=T.BONUS=T.AMOUNT*0.05[/td][/tr][tr][td]4[/td][td]else if T.AMOUNT>=5000 && T.AMOUNT=2000 && T.AMOUNT="+arg1+" && Amount



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