在统计分析应用中，从明细数据计算出来的各种指标是支撑业务的重要数据。但是，要做到快速而且灵活的多指标计算，后台数据源面临多个难题。
多指标计算的一个难题是涉及的明细数据量非常大。政府、金融、能源和工业等各个行业，都在不断产生大量的明细数据。要在几千万甚至上亿的明细数据基础上计算多种指标，还要达到秒级响应的速度，对于传统数据库和大数据技术来说都是一个不小的挑战。
另一个难题是需要同时计算的指标数量非常多。我们常常看到，一个管理页面上就要显示出几十上百个指标供业务人员参考，页面上还有很多可选参数用于计算不同的指标值。而且，业务人员的数量通常也比较多，在高峰时段同时访问指标页面时，会给后台带来大量的计算请求。
在这两个难题的共同作用下，要保证多指标计算的性能非常困难，现有的数据库和大数据技术都难以达到秒级响应速度。所以，大部分指标统计项目都放弃了指标的实时计算方案，采用预先计算的方法，提前将指标计算出来存储在后台，供业务人员查询。这样，指标的计算就变成简单的随机查询，可以达到秒级响应的速度。
但是，预先计算方式也面临一个严重的问题。指标计算过程中，过滤条件有很多种、分组字段有很多类，汇总计算有很多方式。这些种类、方式组合起来形成的指标数量非常惊人。以常见的订单金额和笔数指标为例，过滤条件有时间日期、交易金额、渠道等，分组类型有客户、地区、产品等，统计方式有求和、求平均、最大、最小、topN 等。组合出来的指标如：昨日北美地区 10000-20000 元消费额订单，按照客户和产品分组，汇总平均金额和订单总笔数。这个指标只要稍加改变，就会组合出另外一个新指标。因此，全部指标的总数非常大，要预先计算出来的结果太多，指标计算后台根本无法全部存下。
面对这个问题，多数项目都只能舍弃大部分指标，仅预计算一小部分指标供查询，即使这样也会占用大量的硬盘存储空间。而业务人员只能放弃对更多指标的灵活查询需求，会大大降低指标统计项目对业务的支撑作用。
那么有没有办法既能做到灵活的实时计算，又可以达到秒级响应的速度呢？我们可以从多指标计算的特征入手来达到这个目标。明细数据量很大，通常都是外存存储。多指标计算最主要的过程是对外存大明细表进行遍历，以完成过滤、分组和汇总计算。我们知道，对硬盘上的大文件进行遍历耗时比较长。假如每个指标的计算都要遍历一次大明细表，那么硬盘 IO 就会成为瓶颈，众多指标的计算就不可能做到秒级响应了。如果有办法能够做到一次遍历计算多个指标，就可以大大减少遍历次数，有效提升多指标计算的性能。
但是，关系数据库和大数据平台普遍采用的 SQL 语言没有这种遍历复用的语法，无法写出这样的运算。只能遍历多次，或者寄希望于数据库引擎的自动优化功能。但是实际测试证明，即使是优化引擎做的较好的 Oracle 数据库，也不会自动做遍历复用计算，进行多种分组时还是会对数据表遍历多次。
专业的数据计算引擎 esProc SPL支持这种遍历复用的语法，可以一次遍历计算出多个分组结果，从而实现实时的指标计算。以上面提到的订单指标为例，下面的代码可以一次遍历计算出多种指标：
A |
B | |
| 1 | =file(“orders.ctx”).open() | |
| 2 | =A1.cursor@m(odate,customer,product,area,amount) | |
| 3 | cursor A2 | =A3.select(odate==… && area==“NorthAmerica” &&…) |
| 4 | =B3.groups(customer;sum(amount),count(1)…) | |
| 5 | cursor | =A5.select(odate>=… && customer!=… &&…) |
| 6 | =B5.groups(area;avg(amount),top(amount,100),…) | |
| 7 | cursor | =A7.groups(year(odate),product;avg(amount),min(amount)…) |
| 8 | … | … |
A1 打开订单组表。A2 建立多路游标，声明要并行取出的字段名称。
A3 对 A2 游标定义一个管道。B3 对管道定义过滤计算，B4 对过滤的结果进行分组汇总计算，得出第一组指标。
A5 到 B6 也对 A2 游标定义了一个管道，只是过滤条件和分组汇总的方式不同，可以得到第二组指标。
对于 B6 中订单金额前一百名的计算，SPL 也看做是聚合运算，与 SQL 中的大排序方法相比有很大的性能优势。详情参见：TopN 怎样才能跑得快？
A7、B7 对 A2 游标定义了第三个管道，不经过过滤直接分组汇总得到第三组指标。
SPL 执行代码时对 A2 游标做一次遍历，就可以完成全部管道的计算，得到多组指标，从而实现了遍历复用机制。
这个例子是对于单表的遍历复用，SPL 也支持高性能的表间关联计算，参见：如何让 JOIN 跑的更快。
对于需要作去重计算的指标，比如去重客户数等，SPL 提供有序存储、快速去重的技术，参见：SQL 提速：大数据 DISTINCT 和 COUNT(DISTINCT)。
在 SPL 中，可以用很简捷的代码实现这些高性能计算方法，并且和遍历复用协同使用，整体上的性能完全能够满足指标实时计算的要求。
SPL资料
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SPL源代码
