数据分析师的日常离不开各种数据操作，过滤、分组、汇总、排序……，面对这些基本需求，SQL 用起来确实得心应手。比如，查个用户分组销售额、筛选一批重要客户，这样的任务用 SQL 写出来就像英语一样简单，迅速搞定：

SELECT area, SUM(amount) 
FROM sales 
WHERE amount > 1000 
GROUP BY area;

SQL 看起来像是“简单高效”的代名词，直接查询、直接返回结果——这也是它为什么成为数据分析标配工具的原因之一。但随着情况的变化，这种表面上的“简单”很快会被打破。

比如，要处理的是本地文件中的数据，而不是数据库里的表怎么办？这时 SQL 可能就不灵了，因为它本身就是“绑死”在数据库上的工具。相比之下，SPL （Structured Process Language）可以跳过“把数据装进数据库”的麻烦，从文件直接计算：

这段 SPL 代码实现了与上面 SQL 查询相同的逻辑，但更重要的是：不需要搭建数据库环境！ 一个文本文件，几行代码就能直接分析。这种灵活性不仅省下了数据导入的时间，还大大降低了使用的门槛。

当然，现在也有些可以直接针对文件用 SQL 的技术了，这个麻烦还不是非常大。不过，这只是开始，面对更复杂需求时，SPL 的优势就会更突出了，尤其是当 SQL 显现出它的两大痛点——难写和难调试时，SPL 的设计思路会让这些痛点迎刃而解。

写起来不费劲，少掉三根头发

SPL：写代码如搭积木，复杂逻辑轻松搞定

我们都知道，现实中的分析需求往往不止“查个数、分个组”那么简单。以计算某支股票的最长连续上涨天数为例，复杂性来了，SPL 的代码却仍然精炼又清晰：

第一步：从文本读取数据；

第二步：按股票和交易日排序；

第三步：按股票代码分组；并根据涨跌条件分组计算最大长度。

每一步都可以看作搭积木般的自然操作，无需写复杂的嵌套查询，SPL 的过程式语法让整个计算流程贴合分析师的思维模式。

SQL：写代码就像解数学竞赛题

再来看 SQL，为了同样的目标，它的写法堪称“脑细胞杀手”：

SELECT CODE, MAX(con_rise) AS longest_up_days
FROM (
    SELECT CODE, COUNT(*) AS con_rise
    FROM (
        SELECT CODE, DT, 
               SUM(updown_flag) OVER (PARTITION BY CODE ORDER BY CODE, DT) AS no_up_days
        FROM (
            SELECT CODE, DT, 
                   CASE WHEN CL > LAG(CL) OVER (PARTITION BY CODE ORDER BY CODE, DT) THEN 0
                        ELSE 1 END AS updown_flag
            FROM stock
        )
    )
    GROUP BY CODE, no_up_days
)
GROUP BY CODE;

子查询套子查询，窗口函数加条件判断，光是读懂这段代码就得靠毅力。要是需求改一下？对不起，可能得推倒重来。用 SQL 做复杂分析，感觉不是在写代码，而是参加嵌套结构奥赛。

调试起来不抓狂，每天多睡两小时

SPL：调试工具全家桶，交互分析爽到爆

调试 SQL 的时候，你是否有过这样的经历：写了个大查询，不知道哪里出错，只能把语句一块块拆开跑，拆一次改一次，简直是大型灾难片现场。SPL 怎么解决这个问题？它为数据分析师提供了一整套调试工具：

• 设置断点：代码执行到关键点时暂停，随时查看局部结果。

• 单步执行：一步步跑代码，观察中间值，排查问题一目了然。

• 实时查看：每一行的计算结果直接展示在右侧结果面板，再也不用猜结果对不对。

调试体验就像玩游戏开了无限金币，爽到爆！你不用再为错误结果费尽心思拆分代码，随时随地掌握全局。

有了这些丰富的调试功能，尤其是右侧所见即所得的结果面板，SPL 极大增强了数据分析的交互性。每写一步代码，都能直接看到计算结果，修改参数、调整逻辑立刻生效。分析师不再需要一口气写完大段代码后忐忑运行，而是可以像搭积木一样一步步构建分析流程，随时验证假设。

比如在股票分析中计算股票连涨区间时，SPL 就可以一步步随看随写，有新想法修改后立刻就能看到结果，交互性妥妥的。

SQL：调试功能等于“没有”

再看 SQL 的调试体验，真的令人无语。SQL 调试不支持断点，单步执行更是天方夜谭。想要调试？对不起，你得把代码一层层拆开，分段执行，每次修改都得重新运行。数据分析师的时间就这样被“硬着头皮”的调试过程白白浪费。

例如，上面那段计算股票涨幅的 SQL，如果运行结果不对，调试需要：

1. 单独运行最内层子查询，看有没有错；

2. 修改后再加一层跑，确保逻辑没崩；

3. 最后检查顶层查询，可能要反复改写；

这样的工作模式，简直让人怀疑人生。

复杂分析也从容，SPL 才是数据分析的理想工具

前面计算股票连涨区间的例子用 SQL 很难写，这里直接用 SPL 来做，感受一下复杂度：

读入数据排序后，在 A3 中借助 SPL 对集合与有序计算的支持进行分组，将连涨的同一支股票记录分到一组，然后筛选大于 5 个成员的分组即可。整个过程很简单，符合自然思维。

还有更复杂的需求，比如电商业务中经常要计算流失率的漏斗分析，SPL 的代码仍然自然又直观：

一步步分解操作，每行代码都清晰对应分析步骤。无论是逻辑推导还是后续修改，都显得轻松无比。这段代码还能对付任意多步的漏斗，简单又通用。不仅如此，由于 SPL 对有序计算的有效支持，可以一次处理同一个用户数据，不需要 JOIN，跑得更快。

我们就费点劲把相应的 SQL 写出来看看，一堆 CTE 嵌套、无数条件组合，写到最后连自己都看不懂。

WITH e1 AS (
    SELECT uid,1 AS step1, MIN(etime) AS t1
    FROM events
    WHERE etime>=end_date-14 AND etime<end_date AND etype='etype1'
    GROUP BY uid),
e2 AS (
    SELECT uid,1 AS step2, MIN(e1.t1) as t1, MIN(e2.etime) AS t2
    FROM events AS e2 JOIN e1 ON e2.uid = e1.uid
    WHERE e2.etime>=end_date-14 AND e2.etime<end_date AND e2.etime>t1 AND e2.etime<t1+7 AND etype='etype2'
    GROUP BY uid),
e3 as (
    SELECT uid,1 AS step3, MIN(e2.t1) as t1, MIN(e3.etime) AS t3
    FROM events AS e3 JOIN e2 ON e3.uid = e2.uid
    WHERE e3.etime>=end_date-14 AND e3.etime<end_date AND e3.etime>t2 AND e3.etime<t1+7 AND etype='etype3'
    GROUP BY 1)
SELECT SUM(step1) AS step1, SUM(step2) AS step2, SUM(step3) AS step3
FROM e1 LEFT JOIN e2 ON e1.uid = e2.uid LEFT JOIN e3 ON e2.uid = e3.uid

SQL 不仅写得复杂，性能也更差。因为 SQL 缺乏离散性，不能用过程化语句写出复杂的跨行运算逻辑，就只能借助 JOIN 拼到一行来处理，即难又慢。。

SQL 的笨拙和低效，虽然广泛使用，但其实只是“看上去很美”。简单需求下显得方便，但一旦任务复杂，立刻暴露出“难写难调”的顽疾——这一点从各大论坛上充斥的“写不出 SQL”的求助帖子就能看出来。可以说，SQL 的这些缺点早已成为数据分析中挥之不去的痛点。

而 SPL 的出现，恰好解决了这些问题。

写法简单自然：再也不用面对复杂嵌套，SPL 的过程化语法让分析更轻松；调试功能强大：断点、单步、实时查看，每一步都清晰可靠，不再费时费力。

如果你已经厌倦了写 SQL 时的“挖坑填坑”，不如试试 SPL。它会让你从繁重的代码中解放出来，把更多时间花在分析业务上，而不是和代码死磕。