企业为了提高供应链的整体效率，通常都会把库龄查询作为常用的报表使用。通过全局范围的库龄分析，及时了解热销商品和滞销商品及其分布情况，合理地进行库存调度和市场促销，可以大大提高库存周转率，促进销售的同时降低库存资金积压风险！

问题背景

库龄查询报表涉及的计算逻辑较复杂，在使用 SQL 实施时开发效率低下，且不易维护。下面是库龄计算规则。

该计算涉及两张表：现有量和事务处理。

《现有量》存的是 20160930 某组织某子库某物料的库存数。

《事务处理》存的是 20160801~20160930 这个时间段某组织某子库某物料的入库记录。

两张表的关联字段为组织、子库和物料。

最后要形成的数据格式如下：

库龄的计算方法为：由 20160930 里 A 组织 A 子库 A 物料的库存量去反推，找到《事务处理》里 A 组织 A 子库 A 物料的按日期从大到小排列的入库记录，一直算到入库记录相加大于等于库存量。

例如：20160930 里 A 组织 A 子库 A 物料的库存量为 1000，找到《事务处理》里 A 组织 A 子库 A 物料对应的记录有 3 条

那么我们针对这个 A 组织 A 子库 A 物料要生成的数据为：

如果《事务处理》里A 组织 A 子库 A 物料的所有入库量的和（600）还小于《现有量》库存量（1000），那么就需要有这样一条记录，时间为《现有量》的时间减去

60 天，库存量为《现有量》的库存量（1000）- 《事务处理》所有入库量的和（600），库龄为 "60 天以上"

还有一种情况：20160930 里 A 组织 A 子库 A 物料的库存量为 300，找到《事务处理》里 A 组织 A 子库 A 物料对应的记录有 3 条。

那么我们针对这个 A 组织 A 子库 A 物料要生成的数据为：

如果《事务处理》里A 组织 A 子库 A 物料的所有入库量的和（600）还大于《现有量》库存量（300），那么就会出现这样的情况，当到《事务处理》的入库

量累计 (到 20160917 已经为 400) 大于《现有量》库存量（300）的时候，最后一条记录的库存量得为 100。

原方案在数据库 HIVE 上用 SQL 实现计算过程生成结果表，报表再读取中间表数据进行查询。SQL 分为 4 段，共计 140 行，虽然行数并不是很多，但要理清计算逻辑并实现并不容易；而且由于 Hive 缺少集合运算函数，还要额外用 Java 编写 UDF（用户自定义函数）才能完成，实现难度和工作量都较大。这导致消耗了 15 人天才完成报表的数据准备工作，而且这样写出来的代码，维护工作也很麻烦，难以做到热切换。

解决方案

我们最后使用开源集算器 SPL 进行改进优化，SPL 基于 Hive 取数计算，实时加工数据并将计算后结果输出给前端报表进行呈现，整个开发过程只用 2 人天完成。

具体实现脚本：

可以看到，原来需要 140 行实现的算法，这里通过 17 行“分步”的方式就实现了。整个过程按照人的自然思维实现的算法。

造目标表
for 事务处理.sort(时间:-1).group(组织, 子库, 物料)
    找出现有量（可先建索引表）
    for 分组成员
        往目标表里插入记录；现有量减法，减到 0 break
    现有量还不是 0，再插入一条 60 天以上的…

一方面代码简化能够减少维护工作量，另一方面解释执行的 SPL 代码也可以支持热切换，不像原来写 UDF 时，一旦有改动就需要重启数据库，而 SPL 脚本只要重新上载就可以了。

方案效果

使用 SPL 后，库龄查询报表的开发周期缩短了 7.5 倍。具体如下：

总结

在成熟报表工具的支持下，报表格式开发的工作量已经不大，工作量已经从呈现阶段转到数据准备阶段了（本例仅给出报表数据准备算法，省略了报表的制作过程），这部分开发量占比远远大于报表布局那些事。而目前大多数报表工具都没有这种能力，大家只能采用原始硬编码的方式实现，而有时又受限于数据源自身的计算能力（如本例中的 HIVE 对窗口函数等支持较弱经常要写 UDF 进一步增加难度），开发效率十分低下。

SPL 的出现很好地解决了这些问题。SPL 提供了丰富的计算类库可以满足各类复杂计算的需要，过程化脚本编辑使得算法实现也更简单，从而进一步提升报表开发效率。

除了开发效率，在性能和应用结构方面 SPL 也有很大优势。对 SPL 感兴趣可以再参考 敏捷数据计算引擎，在《SPL COOK》中还有大量 SPL 敏捷计算的例子。

其它相关案例：

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