开源 SPL 助力 JAVA 处理公共数据文件（txt \csv \ json \xml \xls）

在 JAVA 应用中经常要处理 txt\csv\json\xml\xls 这类公共格式的数据文件，直接用 JAVA 硬写会非常麻烦，通常要借助一些现成的开源包，但这些开源包也都有各自的不足。

解析库。这种类库解决了从外部文件到内部对象的问题，比硬编码取数好写，常见的有解析 txt\csv 的 OpenCSV，解析 json 的 SJ.json\Gson\JsonPath，解析 xml 的XOM\Xerces-J\Jdom\Dom4J，解析 xls 的 POI。其中，JsonPath 支持 JsonPath 语法，Dom4J 等支持 XPath 语法，可以进行简单的过滤运算。但总的来说，这种类库的计算能力很弱，要借助硬编码或其他类库完成计算。

Spark。Spark 是 Scala 语言的计算类库，支持结构化数据文件，计算能力较强。Spark 的缺点在于缺乏解析能力，需要第三方类库的支持，不如原生类库方便稳定，比如 spark-xml 用于解析 xml，spark-excel 或 poi 用于解析 xls。Scala 语言本身也存在缺点，学习曲线远比 Java 陡峭，学习成本过高；版本稳定性差，不利于工程应用。

内嵌数据库。把文件解析后写入内嵌数据库，就可以利用 SQL 强大的计算能力，常见的有 SQLite\HSQLDB\Derby。但入库过程很繁琐，延迟很致命，整体架构也很复杂。计算能力强大也是相对的，SQL 只擅长计算二维结构的数据，不擅长计算 json\xml 这类多层结构的数据。

还有一些类库也可以计算结构化数据文件，比如 simoc csvjdbc\xiao321 csvjdb\xlsjdbc 等文件 JDBC，Tablesaw\Joinery 等 DataFrame，但因为成熟度低计算能力弱，实用价值就更小了。

相比以上类库，esProc SPL 是更好的选择。

SPL 是基于 JVM 的开源程序语言，提供了简易的解析方法以读取各类规则或不规则的 txt\csv\json\xml\xls；专业的数据对象能统一地表达二维结构数据和多层结构数据；丰富的计算函数可满足业务中的计算需求。

txt\csv

SPL 内置多种解析函数，可以用简单代码解析各类文本，并提供了丰富的计算函数，可以统一计算解析后的文本。

格式规则的文本。二维结构的文本类似数据库表，首行是列名，其他行每行一条记录，列之间用固定符号分隔。其中，以逗号为分隔符的 csv 和以 tab 为分隔符的 txt 格式最为常见。SPL 的 T 函数用一行代码就可以解析：

s=T("D:\\data\\Orders.csv")

格式不规则的文本，可以使用选项丰富的 import 函数。比如分隔符为双横线的文本：

s=file("D:/Orders.txt").import@t(;,"--")

丰富的计算函数。对于解析后的文本，SPL 可以轻松完成 SQL 式计算。

过滤：

s.select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,"*s*"))

排序：

s.sort(Client,-Amount)

去重：

s.id(Client)

分组汇总：

s.groups(year(OrderDate);sum(Amount))

关联：

join(T ("D:/data/Orders.csv"):O,SellerId; T("D:/data/Employees.txt"):E,EId)

TopN：

s.top(-3;Amount)

组内 TopN：

s.groups(Client;top(3,Amount))

更不规则的文本，通常无法直接解析成结构化数据，SPL 提供了灵活的函数语法，只要简单处理就能够获得理想数据。比如文件每三行对应一条记录，其中第二行含多个字段，将该文件整理成结构化数据，并按第 3 和第 4 个字段排序：

SPL 还提供了符合SQL92 标准的语法，包括集合计算、case when、with、嵌套子查询等。比如分组汇总可以写作：

$select year(OrderDate),sum(Amount) from D:/data/Orders.txt group by year(OrderDate)

json\xml

SPL 不仅支持二维结构的文本，还可以方便地处理 json\xml 这样的多层结构数据，自由访问不同层级，并用统一的代码进行计算。

专业的多层结构数据对象。SPL 可以方便地表达 json\xml 的层级结构。比如，从文件读取多层 json 串并解析：

可以看到多层结构：

xml也是类似：

Client 字段构成的集合：

A2.(Client)

第 10 条记录的 Orders 字段（所含的二维表）：

A2(10).Orders

第 10 条件记录的 Orders 字段下的第 5 条记录：

(A2(10).Orders)(5)

计算多层数据。SPL 可以用统一的代码计算二维结构数据和多层结构数据：

网络多层结构数据。除了 json\xml 这样的本地文件，SPL 也支持 WebSerivce 和 Restful 这类网络服务上的多层结构数据。比如，从 Restful 取多层 json，进行条件查询：

很多特殊数据源也是多层结构数据，常见的比如 MongoDB、ElasticSearch、SalesForce，SPL 可直接从这些数据源取数并计算。

xls

SPL 对 POI 进行了高度封装，可以轻松读写格式规则或不规则的 xls，并用 SPL 函数和语法统一进行计算。

格式规则的行式 xls，仍然用 T 函数读取：

=T("d:\\Orders.xls")

后继的计算也和文本类似。

生成格式规则的行式 xls，可以用 xlsexport 函数。比如，将 A1 写入新 xls 的第一个 sheet，首行为列名，只要一句代码：

=file("e:/result.xlsx").xlsexport@t(A1)

xlsexport 函数的功能丰富多样，可以将序表写入指定 sheet，或只写入序表的部分行，或只写入指定的列：

=file("e:/scores.xlsx").xlsexport@t(A1,No,Name,Class,Maths)

xlsexport 函数还可以方便地追加数据，比如对于已经存在且有数据的 xls，将序表 A1 追加到该文件末尾，外观风格与原文件末行保持一致：

=file("e:/scores.xlsx").xlsexport@a(A1)

格式较不规则的行式 xls，可使用 xlsimport 函数读取，功能丰富而简洁。

没有列名，首行直接是数据：

file("D:\\Orders.xlsx").xlsimport()

跳过前 2 行的标题区：

file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(;,3)

从第 3 行读到第 10 行：

file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(;,3:10)

只读取其中 3 个列：

file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(OrderID,Amount,OrderDate)

读取名为 “sales” 的特定 sheet：

file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(;"sales")

函数 xlsimport 还具有读取倒数 N 行、密码打开文件、读大文件等功能，这里不再详述。

格式自由的 xls。SPL 提供了 xlscell 函数，可以读写指定 sheet 里指定片区的数据，比如读取第 1 个 sheet 里的 A2 格：

=file("d:/Orders.xlsx").xlsopen().xlscell("C2")

配合 SPL 灵活的语法，就可以解析自由格式的 xls，比如将下面的文件读为规范的二维表（序表）：

这个文件格式很不规则，直接基于 POI 写 JAVA 代码是个浩大的工程，而 SPL 代码就简短得多：

不规则片区写入数据，同样使用 xlscell 函数。比如，xls 中蓝色单元格是不规则的表头，需要在相应的白色单元格中填入数据，如下图：

直接用 POI 要大段冗长的代码，而 SPL 代码就简短许多：

上面第 6、9、11 行有连续单元格，SPL 可以简化代码一起填入，POI 只能依次填入。

更强的计算能力

SPL 有更丰富的日期和字符串函数、更方便的语法，能有效简化 SQL 和存储过程难以实现的复杂计算。

更丰富的日期和字符串函数。除了常见的日期增减、截取字符串等函数，SPL 还提供了更丰富的日期和字符串函数，在数量和功能上远远超过了 SQL：

季度增减：

elapse@q("2020-02-27",-3) //返回2019-05-27

N 个工作日之后的日期：

workday(date("2022-01-01"),25) //返回2022-02-04

字符串类函数，判断是否全为数字：

isdigit("12345") //返回true

取子串前面的字符串：

substr@l("abCDcdef","cd") //返回abCD

按竖线拆成字符串数组：

"aa|bb|cc".split("|") //返回["aa","bb","cc"]

SPL 还支持年份增减、求季度、按正则表达式拆分字符串、拆出 SQL 的 where 或 select 部分、拆出单词、按标记拆 HTML 等大量函数。

更方便的语法。SPL 提供了函数选项，使功能相似的函数可以共用一个函数名，只用函数选项区分差别。比如 select 函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第 1 条记录，可使用选项 @1：

T.select@1(Amount>1000)

二分法排序，即对有序数据用二分法进行快速过滤，使用 @b：

T.select@b(Amount>1000)

有序分组，即对分组字段有序的数据，将相邻且字段值相同的记录分为一组，使用 @b：

T.groups@b(Client;sum(Amount))

函数选项还可以组合搭配，比如：

Orders.select@1b(Amount>=1000)

结构化运算函数的参数有些很复杂，比如 SQL 就需要用各种关键字把一条语句的参数分隔成多个组，但这会动用很多关键字，也使语句结构不统一。SPL 使用层次参数简化了复杂参数的表达，即通过分号、逗号、冒号自高而低将参数分为三层：

join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId)

逻辑复杂的计算。SPL 计算能力强，对于 SQL 和存储过程难以实现的有序运算、集合运算、关联计算、分步计算，SPL 通常可以轻松实现。比如，计算某支股票最长的连续上涨天数：

跨数据源计算。SPL 支持多种数据源，除了结构化数据文件，还能计算各类数据库，Hadoop、redis、Kafka、Cassandra 等各类 NoSQL。各类数据源之间可以直接进行跨源计算，比如 xls 和 txt 的关联计算：

=join(T("D:/Orders.xlsx"):O,SellerId; T("D:/Employees.txt"):E,EId)

易于应用集成

方便易用的 JDBC 接口。简单的 SPL 代码可以像 SQL 一样，直接嵌入 JAVA：

Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection connection =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
Statement statement = connection.createStatement();
String str="=T(\"D:/Orders.xls\").select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,\"*s*\"))";
ResultSet result = statement.executeQuery(str);

计算外置降低耦合性。复杂的 SPL 代码可以先存为脚本文件，再以存储过程的形式被 JAVA 调用，可有效降低计算代码和前端应用的耦合性。

Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
CallableStatement statement = conn.prepareCall("{call scriptFileName(?, ?)}");
statement.setObject(1, "2020-01-01");
statement.setObject(2, "2020-01-31");
statement.execute();

SPL 是解释型语言，通过外置代码可实现热切换。解释型语言无须编译，修改后可立即执行，无须重启 JAVA 应用，可降低维护工作量，提高系统稳定性。

计算 txt\csv\json\xml\xls 时，可用的类库虽多，但都有各自的缺点。SPL 是基于 JVM 的开源程序语言，可解析各类规则或不规则的结构化数据文件，可统一地表达二维结构的数据和多层结构的数据，用一致的代码进行日常 SQL 式计算。SPL 有更丰富的字符串和日期函数，更方便的语法，具有更强的计算能力；提供了易于集成的 JDBC 接口，支持算法内置和外置，可有效降低系统耦合性，并支持代码热切换。