SPL 报表开发：热切换和微服务化
背景
报表作为业务决策的重要依据却有着不稳定的特点，随时需要根据新的需求进行调整和优化。这种频繁的调整和更新要求报表系统具备极高的灵活性和响应速度。换句话说，报表应用能够在不停止服务的情况下，实时反映出最新的变化，也就是热切换。
理论上，实现报表的热切换并不复杂。大部分报表工具开发的模板通常是解释执行的，天然支持热切换。但报表开发不仅仅涉及报表模板的设计，还涉及报表的数据准备。如果仅仅使用 SQL 那还没什么问题，但由于报表业务的复杂性，数据从原始形式到报表可用往往需要非常复杂的加工过程，这就需要大量借助存储过程或 Java 程序来实现数据准备。而这两种方式都需要编译后才能运行，无法做到热切换，尤其是 Java。由于现代应用大多采用 Java 开发，报表通常也嵌入到应用内使用，既然报表是系统的一部分，业务逻辑又这么复杂，数据准备的任务自然落到 Java 身上，热切换也就难以实现了。
这种割裂导致了一个荒诞现象：报表模板可以实时更新，但数据准备层却需要 "熄火检修"。报表业务的“双高”（高复杂性和高实时性）俨然已经成为一对主要矛盾。
SPL 方案
esProc SPL 作为开源计算引擎具备脚本解释执行和易集成的特点，可以很好解决报表热切换的难题。
热切换的 SPL 脚本
可以用 SPL 替代存储过程和 Java 实现报表数据准备的原因之一是：其具备强大计算能力的同时代码解释执行。
如前所述，涉及存储过程和 Java 的数据准备过程往往都比较复杂，而 SPL 拥有完善的计算能力，这些计算转为 SPL 实现会更简单，甚至还可以替代复杂 SQL。
更重要的是，SPL 代码是解释执行的，天然支持热切换。早期报表都是 Java 硬写的，后来出现了报表工具，将数据呈现进行了工具化，做出来的报表模板是解释执行的，也就可以热切换。但数据准备碰到 Java 之类的还是不行，所以也要把这个阶段工具化，用 SPL 就能达到这个效果了。
这里给一个例子感受一下。
我们要找出当年销售额占到一半的前 n 个客户（大客户）的订单情况，脚本命名为：customer.splx。
脚本中参数 p_year 是报表传递过来的年份，在脚本编写前需要设置该参数：
脚本内容：
A |
|
1 |
=db.query(“select customer,amout from orders where year(order_date)=?”,p_year) |
2 |
=A1.groups(customer;sum(amount):amount).sort(amount:-1) |
3 |
=A2.sum(amount)/2 |
4 |
=0 |
5 |
=A2.pselect((A4=A4+amount,A4>=A3)) |
6 |
=A2.(customer).to(,A5) |
7 |
=A1.select(A6.pos(A1.customer)) |
8 |
return A7 |
现在由于去年的销售额大幅增长，更改了大客户的定义，将销售额在前 40% 的客户定义为大客户，需要修改计算方式。以往需要改代码再重启生效，现在不用了，修改 A3 变为：=A2.sum(amount)*0.6，修改脚本后报表实时生效，实现热切换。
集成进应用
与报表应用结合只热切换还不够，还要能与报表无缝结合。SPL 采用 Java 开发，且提供了标准的 JDBC 接口，可以和 Java 报表无缝集成。只要将 SPL JDBC 的 jar 包引入到报表应用即可。
然后在报表数据集中，使用访问存储过程的方式调用 SPL 脚本即可获得 SPL 的计算结果。比如：
call customer(?)
这里的 customer 就是前面编写的 customer.splx 脚本名称，问号是传递的参数。
微服务化
借助 SPL 的热切换、完善计算能力和与 Java 的无缝集成，报表开发不仅能提升开发效率，还能为微服务化架构铺平道路。通过将报表数据准备独立成微服务，能够更灵活地进行报表更新和扩展。SPL 的热切换特性，让报表服务能够实时响应业务需求的变化。同时有性能需要时可以实现横向扩展，从而提升处理能力。SPL 的独立计算能力，使得报表服务的计算不再受限于数据库，可以更加高效地支持高并发的计算任务。
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