"几乎每个 Java 程序员都会创建和处理集合，它们是编程的基础，但是如果经常处理类似 SQL 的操作，（例如 '找出英语平均分低于 70 分的班级'，“select CLASS,avg(Eng .."

JerryZ 北京
乾学院 10 号会员
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Java 有什么开源包可以做结构化数据处理？

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几乎每个 Java 程序员都会创建和处理集合，它们是编程的基础，但是如果经常处理类似 SQL 的操作，（例如 "找出英语平均分低于 70 分的班级"，“select CLASS,avg(English) as avg_En from students_scores group by CLASS having avg(English)<70”，大多数数据库仅以这样简单声明方式的操作），你会发现需要一遍又一遍地使用循环，一遍又一遍重复实现那些 SQL 中的简单操作。其次，还需要考虑如何才能仅在本机就能处理非常大的集合。为了加快处理速度，还需要利用多核架构，但是编写并行代码很困难且容易出错。其实如果使用Open-esProc，这个问题就迎刃而解了。但 Open-esProc 和一般 Java 包有所不同，是将数据类型和计算方法封装到一个叫 SPL 的脚本语言中，然后在 Java 程序中调用 SPL 脚本，返回 ResultSet 对象。

比如：找出英语平均分低于70分的班级。SPL 代码如下：

	A
1	=file(“E:/txt/Students_scores.csv”).import@tc()
2	=A1.groups(CLASS;avg(English):avg_En)
3	=A2.select(avg_En<70)

完成上述任务，直接用 Java 显然代码十分冗长，但用 SPL 做结构化计算，对集合做过滤、排序、分组统计、连接等都非常简单。脚本文件（比如 condition.dfx）和 Java 存储在一起，通过 JDBC 接口在 JAVA 中调用，用法类似存储过程。这样，SPL 计算过程都是独立的，当遇到需求变动后，改动也非常方便。

…
 ResultSet result = statement.executeQuery("call condition.dfx");
…

SPL 也支持类似 SQL 的用法，无须脚本文件，直接将其嵌入 JAVA

…
 ResultSet result = statement.executeQuery("
=file(\“E:/txt/Students_scores.csv\”).import@tc()
.groups(CLASS;avg(English):avg_En).select(avg_En<70)");
…

SPL 中还提供了用 SQL 查询数据的方法，方便熟悉 SQL 的程序直接使用。比如：州信息，部门信息和员工信息分别存储在三个文本文件中（将三个文件换成三个 SPL 序表对象也同样成立），查询经理在 California 州的 New York 州员工。

	A
1	$select e.NAME as ENAME from E:/txt/EMPLOYEE.txt as e join E:/txt/DEPARTMENT.txt as d on e.DEPT=d.NAME join E:/txt/EMPLOYEE.txt as emp on d.MANAGER=emp.EID where e.STATE='New York' and emp.STATE='California'

当数据很大时，内存大小就会形成处理的瓶颈，SPL 还通过游标读取的方式，类似数据库中的游标，做小批量读取，然后在游标上绑定计算，实现排序、关联和分组计算，这样就可以利用小内存完成大数据的计算。

	A
1	=file("E:/txt/Employees.txt").cursor@t().sortx(EId)
2	=file("E:/txt/Orders.txt").cursor@t().sortx(SellerId)
3	=joinx(A2:O,SellerId; A1:E,EId)
4	=A3.groups(E.Dept;sum(O.Amount))