DQL 通过自动关联表，能提升了 BI 前端用户查询数据能力。遇到较大数据量时，新增的查询能力容易碰上性能问题。成熟的数据库厂商对 SQL 多表关联查询已做过大量性能优化，但表稍多，优化手段就逐渐失效，性能依旧低效。

集算器组表是一种高性能存储格式，再配合能写出高性能算法的 SPL 脚本，就能对多表关联查询性能有较大改善。基于集算器组表和 SPL 实现的 DQL 既提升了 BI 用户的查询能力，又有较高的查询性能。

创建集算器 DQL 元数据

以 TPCH 的原始文本数据文件为基础，用《把数据表转储成组表》里的方法，把它们转存成组表文件：

然后打开集算器DQL设计器：{集算器安装根目录}/esProc/bin/dql.exe，新建元数据(TPCH.glmd)，用这些组表文件创建出虚表：

基于虚表再设置DQL元数据就与之前的报表DQL无异了，只是数据不再来自数据库表，而是之前定义的虚表：

部署 DQL 服务

报表DQL的服务器部署在service目录下，集算器DQL则部署在esproc-services目录下，其下的结构一样了，esproc-services/server.xml中配置TPCH服务，服务端口设置为3370，避免和同一服务器上的报表DQL冲突：

esproc-services/TPCH/service.xml中不用配置数据库的JDBC数据源了，配置上元数据文件即可：

部署集算器 DQL 的 WEB 查询页面

WEB-INF/web.xml 下增加 Servlet：
<servlet>

　<servlet-name>DqlServlet</servlet-name>

　<servlet-class>com.scudata.web.dql.esprocdql.DqlServlet</servlet-class>

　<load-on-startup>2</load-on-startup>

</servlet>

<servlet-mapping>

　<servlet-name>DqlServlet</servlet-name>

　<url-pattern>/DqlServlet</url-pattern>

</servlet-mapping>

<servlet-mapping>

　<servlet-name>DqlServlet</servlet-name>

　<url-pattern>/DqlServletAjax</url-pattern>

</servlet-mapping>

WEB-INF/raqsoftConfig.xml中配置集算器DQL的JDBC，注意与报表DQL的驱动类不同，看以下两者对比：

然后把esproc-*.jar、guide-*.jar复制到自己WEB的WEB-INF/lib下。

基于DQL的元数据树，之前已经让前端用户能比较敏捷地做多维分析、制作DBD，现在再实现一个侧重于数据查询的页面，访问/raqsoft/dql/jsp/dqlQuery.jsp：

从左侧元数据树上把字段拖选到右侧进行查询。如上，按区域、国家统计客户数、供应商数、供应商账户平均余额，并设置了一些查询条件。这个界面能比较形象的反映出查询过程:

1、组1中按照区域、国家计算出客户数；

2、组2中按照区域、国家计算出供应商数、供应商账户平均余额；

3、最后按照相同的区域、国家再把两组汇总值合起来。

开源代码及二次开发

查询页面 JSP 是 {WEB 根目录}/raqsoft/dql/jsp/ dqlQuery.jsp；

{WEB 根目录}/raqsoft/dql/js/ 下的 query.js、dqlApi.js、dqlreport.js、where.js 是实现主要功能的 JS 代码；

Java 源码是 com.raqsoft.guide.esprocdql 包下的几个类。

这是基于 DQL 的第三种风格 BI 前端方案，不管 BI 前端设计成什么样，只要基于 DQL 查询模型，都容易让前端用户自然地提高查询数据能力，再配合上提高性能的集算器 DQL，让敏捷 BI 口号就变成了现实。