"Java SE 8 引入了 Stream API，这种新的代码编写方式与之前处理集合的方式大不相同，只用 filter、map、reduce 和 iterate 组合起来，就可以编写简洁而富有 .."

JerryZ 北京
乾学院 10 号会员
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Java Stream API 能取代 SQL 吗？

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Java SE 8 引入了 Stream API，这种新的代码编写方式与之前处理集合的方式大不相同，只用 filter、map、reduce 和 iterate 组合起来，就可以编写简洁而富有表现力的数据处理查询。基于这个原因，很多程序员尝试用 Stream 取代 SQL。但实际上，Stream 的专业程度还远不如 SQL。

当集合的成员是简单数据类型时（整数、浮点、字符串、日期），Stream 可方便地实现集合计算。但结构化计算的数据对象不是简单数据类型，而是记录（Map\ entity\ record）。一旦数据对象变成记录，Stream 就不那么方便了。Stream 不直接支持关联计算，硬编码实现的关联计算不仅冗长，而且逻辑复杂，编写起来难度更大，这对专业 JAVA 程序员来说都是个挑战。

其实对于大多数习惯用 SQL 操作数据的程序员，如果使用Open-esProc计算包，在没有 SQL 时也能获得 SQL 的好处，弥补了 Stream 的不足。其用法类似用 SQL 计算数据集，在程序中调用其封装后 SPL 计算脚本。例如 “找出英语平均分低于 70 分的班级”，大多数数据库这样操作，“select CLASS,avg(English) as avg_En from students_scores group by CLASS having avg(English)<70”，用 SPL 代码这样实现：

	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 Stream 其实也不复杂，但没有用 SPL 简单易学。将脚本文件（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))