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应用程序可能要基于不同数据库工作，各种数据库的 SQL 语法大体一致，但仍有些差别，结果就要改造这些 SQL，而这事通常只能手工调整，工作量大还容易出错。 完全自动改造 SQL 几乎是无法做到 ..
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数据结构不一样的多源混合计算会更常见，比如不同业务系统混合分析。 数据结构说明 车辆管理系统（DB_Vehicle）保存了车辆与车主等相关信息，其中车主信息表 owner_info 表结构简化 ..
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相同结构的数据按照年份存储到不同数据库时，要进行数据统计就会涉及多库混合计算。事实上，不管是数据库还是其他任何存储介质，相同结构数据合并都是类似的，只是读取数据这一步有所不同（不同数据源有不同 ..
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除了以上常见数据源，还有 NoSQL、MQ 等数据源，其中以 MongoDB 最为常用。我们用 SPL 连接 MongoDB 做计算。 导入 MongoDB 数据。 外部库 SPL 支持的多种 ..
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Restful 数据源也很常见，而且 Restful 的数据几乎都是 json 格式的，所以这两个放在一起来讲。 Rest 服务和数据格式 访问http://192.168.2.52:8503 ..
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用 SPL 查文件也很简单，而且能处理各种文件格式。 计算用例 查询目标 基于 orders1.csv（有标题），统计 2024 年各类订单状态的订单金额 SPL 语法 编写脚本 A 1 =T ..
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RDB 是 SPL 的 Native 数据源，SPL 通过 JDBC 与数据库交互，可以动态生成 / 拼接 SQL，也可以为 SQL 传递参数，原来在 Java 等语言与 SQL 结合的场景都 ..
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0 准备篇 背景 多样性数据源混合计算是常态需求，同构或异构数据库之间、文件与数据库、NoSQL 与文件等，理论上任何数据存储之间都涉及数据混合计算和分析。但混算目前技术解决的并不好，同构库之 ..
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数据分析涉及不同业务系统时就要做跨库计算，而表间 JOIN 是最麻烦的，很多数据库都不具备这样的能力，用 Java 取数再计算又太复杂。用 esProc 完成跨库 JOIN 会简单很多。 数据 ..
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由于业务需要将数据按年存储在两个结构相同的数据库中，要进行数据统计就会涉及多库混合计算。通过数据库或硬编码实现都比较麻烦，借助 esProc 可以简化这类运算。 数据 orders 表结构： ..
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接收 Restful 的 json 数据后经常还要计算，用 Java 处理会比较麻烦。用 esProc 会简单很多，不仅能对接 Restful 接口，擅长处理多层数据，还能嵌入 Java 应用 ..
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数据量大或者数据库繁忙都会导致数据库查询变慢，这时将数据用 esProc 导出存成文件再计算可以大幅提升性能。 数据与用例 MySQL 数据库有 orders_30m 表存储着历年的订单数据， ..
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今天，企业的数据来源已经从原来的“就几张表”发展到数据库、文件、接口、流式数据、对象存储、NoSQL……五花八门。能不能搞定“多数据源混算”，已经成了数据计算技术的重要标准之一。 说起多源混算 ..
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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， ..
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现代数据分析业务（如常见的报表应用）经常要从不同系统中提取数据，这些数据分散在各个地方，格式和存储形式也不一样，更新速度也不统一。CRM 里的销售数据、财务系统里的财务数据，ERP 里的库存数 ..
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SQL 用于数据分析其实会很浅 SQL 被广泛用于数据分析，经常会被当成数据分析师的默认技能。的确，数据库环境下会写 SQL 是很方便，想查什么写句 SQL 似乎就能搞定。比如，查个用户分组销 ..
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实时热数据报表，是指能够实时查询全量冷热数据的报表。早期业务只基于单个 TP 数据库时，这种报表并不是什么问题。但数据量大了，要拆分到专门的 AP 数据库后，就不一样了。因为冷热数据分离后，再 ..
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背景 报表经常会基于多种数据源，如 RDB、NoSQL、文本、Excel、MQ 等。 [图片] 借助逻辑数据仓库可以一定程度上实现多源混算，但其架构往往过于复杂和沉重，需要繁琐的预处理过程以运 ..
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背景 与一般事务处理（TP）系统相比，报表中的 SQL 更频繁地使用各种计算函数，计算逻辑也更加复杂，对 SQL 的依赖更强。报表开发中可能应对数据库的变化，不同数据库的 SQL 语法虽大体相 ..
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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 ..
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Excel 数据分析师们的江湖难题 在数据江湖中，Excel 数据分析师们就像一群手握“倚天剑”的侠客，凭借着 Excel 的强大交互性和简便操作，在数据的世界里快意恩仇，行侠仗义。然而，江湖 ..
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数据分析需要探索式 对于数据分析，许多任务并非固定的查询，而是需要灵活的分析和判断。比如，电商数据中的用户行为分析、产品推荐、库存优化，或者金融行业的风险评估和客户分类等，都往往没有预先固定的 ..
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强计算和交互性的两难 Excel 和 BI 是常用的数据分析工具，很适合完成初级的数据分析任务，比如统计各月销售总额，计算各组的平均订单金额和购买频次等。但随着业务需求升级，更复杂的任务用 E ..
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是的！你没看错，SPL，Structured Process Language，就是这样一种写在格子里的开源程序设计语言，专门用于处理结构化数据。 我们知道，几乎所有编程语言都是写成文本的，那 ..
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SQL 正在消耗数据科学家的生命 SQL 难写 数据科学家几乎都会用 SQL 做探索分析，SQL 看上去很简单，也有一定的交互性，做数据探索分析似乎很不错。 比如要进行过滤、分组等计算，简单一 ..
