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2025年02月

• 02.19 16:19:27
  发表了文章 2025-02-19 16:19:27

  SQL做数据分析的困境，查询语言无法回答的真相

  SQL 在简单数据分析任务中表现良好，但面对复杂需求时显得力不从心。例如，统计新用户第二天的留存率或连续活跃用户的计算，SQL 需要嵌套子查询和复杂关联，代码冗长难懂。Python 虽更灵活，但仍需变通思路，复杂度较高。相比之下，SPL（Structured Process Language）语法简洁、支持有序计算和分组子集保留，具备强大的交互性和调试功能，适合处理复杂的深度数据分析任务。SPL 已开源免费，是数据分析师的更好选择。

2025年01月

• 01.21 16:31:07
  发表了文章 2025-01-21 16:31:07

  Python 在企业级应用中的两大硬伤

  关系数据库和SQL在企业级应用中面临诸多挑战，如复杂SQL难以移植、数据库负担重、应用间强耦合等。Python虽是替代选择，但在大数据运算和版本管理方面存在不足。SPL（esProc Structured Programming Language）作为开源语言，专门针对结构化数据计算，解决了Python的这些硬伤。它提供高效的大数据运算能力、并行处理、高性能文件存储格式（如btx、ctx），以及一致的版本管理，确保企业级应用的稳定性和高性能。此外，SPL与Java无缝集成，适合现代J2EE体系应用，简化开发并提升性能。
• 01.16 16:38:17
  发表了文章 2025-01-16 16:38:17

  为 Lambda 语法增加序运算能力

  本文探讨了集合运算中与次序相关的Lambda语法。SQL基于无序集合概念，不关注遍历时的次序，但计算机执行时总有顺序。SPL引入`#`表示遍历次序号，简化了如取前半成员、偶数位置成员等操作。此外，SPL支持相邻成员引用（如`~[-1]`表示前一个成员），方便计算增长率、移动平均值等。相比SQL需用子查询或窗口函数，SPL的有序Lambda语法更简洁高效，增强了集合运算的描述能力。
• 01.10 16:37:44
  发表了文章 2025-01-10 16:37:44

  从集合运算设计 Lambda 语法

  集合化程序语言通过简洁的语句实现复杂集合运算，Lambda语法的设计至关重要。首先，直接使用集合成员进行简单运算如求和，无需Lambda。接着，引入Lambda表达式处理更复杂的运算，如计算平方和。SPL使用“~”表示当前成员，简化表达，而SQL则依赖字段引用机制，牺牲了对泛型成员的支持。在嵌套引用时，采用就近原则避免歧义。SPL拓展了SQL的数据组织，支持任意成员的集合，使Lambda语法更加灵活。
• 01.08 15:38:57
  发表了文章 2025-01-08 15:38:57

  流计算需要框架吗？SPL 可能是更好的选择

  流数据源的动态无界特性使得传统数据库技术难以直接处理，而Heron、Samza、Storm、Spark、Flink等计算框架在流计算领域取得了先发优势。然而，这些框架往往侧重于访问能力，计算能力不足，尤其在高级计算如流批混算、复杂计算和高性能计算方面表现欠佳。esProc SPL作为基于JVM的轻量级开源计算类库，专注于提升流计算的计算能力，支持丰富的流数据访问、灵活的集成接口和高效的内外存存储格式，具备强大的高级计算功能，能够简化业务逻辑开发并适应多样的应用场景。SPL通过专业的计算语言和结构化数据处理能力，为流计算提供了更优的解决方案。
• 01.02 15:31:34
  发表了文章 2025-01-02 15:31:34

  这可能是交互性最强的数据分析编程语言

  在数据分析领域，Excel 和 BI 工具适合处理简单任务，但面对复杂分析（如跨行数据、滑动窗口等）时显得力不从心。编程语言虽有强计算能力，但交互性差，难以实时反馈结果。SPL（Structured Process Language）则结合了两者的优点，采用网格式编程，支持实时查看中间结果，并具备强大的有序和集合运算能力，使复杂任务变得简单直观。SPL 让数据分析师既能享受 Excel 的交互性，又能利用编程的强大计算能力，解决了强计算与交互性的两难问题。

2024年12月

• 12.30 16:38:55
  发表了文章 2024-12-30 16:38:55

  TP 库太撑就上 AP 库吗？

  TP 库与 AP 库的结合虽为业界通识，但在实际操作中面临诸多挑战。引入 AP 库不仅增加成本和运维复杂度，还可能导致 T+0 问题和迁移风险。esProc SPL 提供了一种轻量级、灵活的解决方案，作为专业的计算引擎，它无需数据库的复杂管理，支持高效计算和跨源混合计算，尤其在处理复杂任务时表现优异。SPL 语言简化了开发流程，提高了调试效率，且开源免费，是值得考虑的替代方案。
• 12.27 14:47:26
  发表了文章 2024-12-27 14:47:26

  写着简单和跑得快是一回事，SQL 为什么不可能跑得快？

  本文探讨了代码性能优化的重要性及实现方法。通过对比SQL与SPL（esProc Structured Process Language）在处理大数据查询时的效率差异，指出SQL在复杂查询中存在性能瓶颈，如全排序操作导致的低效问题。而SPL凭借其集合化和离散性特性，能够以更简洁的语法实现高效的算法设计，显著提升运行速度。例如，从1亿条数据中取前10名或进行分组TopN计算，SPL不仅代码量大幅减少，还能避免不必要的排序操作，实测显示其执行速度远超SQL。此外，SPL还支持复杂的漏斗分析等场景，进一步证明其在高性能计算领域的优势。SPL现已开源免费，值得开发者关注。
• 12.23 16:08:12
  发表了文章 2024-12-23 16:08:12

  跑在文件系统上的数据仓库

  传统数据仓库基于封闭的数据库体系，继承了元数据管理和数据约束特性，导致其在处理多样化、实时性数据时面临诸多挑战。封闭性使得数据必须预先加载到数据库中才能进行计算，增加了ETL复杂性和延迟，难以满足现代应用对实时数据和跨源计算的需求。此外，封闭性还限制了数据湖的建设，导致中间表累积、资源浪费和运维困难等问题。 相比之下，基于文件系统的开放数据仓库（如esProc SPL）通过去除这些限制，提供了更高的灵活性和效率。文件存储成本低、管理方便，支持存算分离和跨源计算，适合处理大规模、多样化的数据源。 SPL不仅计算能力强，还能实现高效的文件存储和独创的高性能算法，大幅提升了数据分析的速度和实时性。
• 12.18 15:54:33
  发表了文章 2024-12-18 15:54:33

  现在的湖仓一体像是个伪命题

  从一体机、超融合到云计算、HTAP，技术不断演进，旨在简化和提高效率。湖仓一体（Lakehouse）是当前热门趋势，旨在将数据湖和数据仓库融合，发挥两者优势。数据湖侧重存储原始数据，数据仓库则擅长结构化数据计算。然而，现有方案多为数据湖与数据仓库的松耦合，未能真正实现“既存又算”。开源集算器SPL通过开放计算引擎，直接处理数据湖中的原始数据，支持多数据源混合计算，提供高性能文件存储，实现了真正的湖仓一体。
• 12.16 16:45:09
  发表了文章 2024-12-16 16:45:09

  这可能是最适合解决 SQL 数据分析痛点的编程语言

  数据分析师常需处理各种数据操作，如过滤、分组、汇总等，SQL 在这些基本需求上表现得心应手。然而，面对本地文件数据或更复杂需求时，SQL 的局限性显现。SPL（Structured Process Language）则提供了更灵活的解决方案，无需数据库环境，直接从文件计算，代码简洁易懂，调试工具强大，极大提升了数据分析的效率和交互性。
• 12.13 15:30:01
  发表了文章 2024-12-13 15:30:01

  ORM 技术的终结者

  ORM技术如Hibernate、Mybatis和JOOQ简化了Java开发中的数据库操作，但它们在处理复杂计算时表现不佳。esProc SPL是一种基于Java的开源工具，通过提供一种新的脚本语言SPL，弥补了Java在处理复杂数据计算上的不足。SPL不仅支持丰富的数据计算函数，还能无缝集成到Java应用中，实现更简洁、高效的数据库操作和业务逻辑处理。此外，SPL支持多种数据源，提供强大的调试工具，适合频繁变化的业务需求。
• 12.12 14:31:55
  发表了文章 2024-12-12 14:31:55

  数据仓库的性能问题及解决之道

  随着数据量的增长和业务复杂度的提升，数据仓库性能问题日益凸显，如查询慢、跑批不完等。传统解决方案如集群、预计算和优化引擎虽有一定效果，但成本高、灵活性差或性能提升有限。esProc SPL 提供了一种新的解决思路，通过非 SQL 的计算体系，结合高性能算法和优化的数据存储，实现更高效的数据处理，尤其适用于复杂计算场景。
• 12.09 14:14:12
  发表了文章 2024-12-09 14:14:12

  万亿秒查是真地吗？比 ORACLE 快 N 倍是不是吹牛？

  大数据产品常宣称“万亿秒查”，即能在万亿行数据中秒级返回查询结果。这并非全遍历，而是通过建立索引实现高效定点查找，对数级别复杂度使得现代计算机轻松应对。但对于需遍历的运算，如列合计，秒查在万亿行数据上难以实现，但在TB级数据上仍有可能。此外，与Oracle等传统数据库相比，现代AP数据库因列式存储、集群及内存优势，实现N倍速度提升，并非夸大。真正考验大数据技术的是能否提供独特算法降低计算量，而非单纯数据量与速度的宣传。
• 12.05 14:46:30
  发表了文章 2024-12-05 14:46:30

  轻量级的大数据处理技术

  现代大数据应用架构中，数据中心作为核心，连接数据源与应用，承担着数据处理与服务的重要角色。然而，随着数据量的激增，数据中心面临运维复杂、体系封闭及应用间耦合性高等挑战。为缓解这些问题，一种轻量级的解决方案——esProc SPL应运而生。esProc SPL通过集成性、开放性、高性能、数据路由和敏捷性等特性，有效解决了现有架构的不足，实现了灵活高效的数据处理，特别适用于应用端的前置计算，降低了整体成本和复杂度。
• 12.04 15:31:14
  发表了文章 2024-12-04 15:31:14

  SQLite 的挑战者

  SQLite 是一款轻量级数据库，适合小微型应用程序的数据处理和计算需求，但面对复杂场景如多数据源支持、复杂计算和流程处理时存在局限。esProc SPL 作为 Java 下的数据处理引擎，不仅具备 SQLite 的优势，还克服了其不足，支持多种数据源、强大的计算能力和流程处理，更适合复杂应用场景。
• 12.02 11:09:52
  发表了文章 2024-12-02 11:09:52

  分布式是大数据处理的万能药？

  分布式技术在大数据处理中广泛应用，通过将任务拆分至多个节点执行，显著提升性能。然而，它并非万能药，适用于易于拆分的任务，特别是OLTP场景。对于复杂计算如OLAP或批处理任务，分布式可能因数据交换延迟、非线性扩展等问题而表现不佳。因此，应先优化单机性能，必要时再考虑分布式。SPL等工具通过高效算法提升单机性能，减少对分布式依赖。

2024年11月

• 11.29 14:03:07
  发表了文章 2024-11-29 14:03:07

  解放数据科学家的神器

  SQL 和 Python 在数据科学领域虽广泛使用，但它们各自存在不少问题，如 SQL 代码复杂难写、调试困难、性能低下且封闭性高，而 Python 在复杂计算、调试及大数据处理方面同样不尽人意。这些问题严重消耗了数据科学家的时间和精力。esProc SPL 作为一种专为结构化数据处理设计的工具，以其简洁易懂的语法、强大的调试功能、高效的大数据处理能力和开放性，有效解决了上述问题，帮助数据科学家提高工作效率，更好地专注于业务分析。SPL 已经开源，可免费下载使用。
• 11.28 11:21:16
  发表了文章 2024-11-28 11:21:16

  为什么大数据平台会回归SQL

  在大数据领域，尽管非结构化数据占据了大数据平台80%以上的存储空间，结构化数据分析依然是核心任务。SQL因其广泛的应用基础和易于上手的特点成为大数据处理的主要语言，各大厂商纷纷支持SQL以提高市场竞争力。然而，SQL在处理复杂计算时表现出的性能和开发效率低下问题日益凸显，如难以充分利用现代硬件能力、复杂SQL优化困难等。为了解决这些问题，出现了像SPL这样的开源计算引擎，它通过提供更高效的开发体验和计算性能，以及对多种数据源的支持，为大数据处理带来了新的解决方案。
• 11.27 11:16:16
  发表了文章 2024-11-27 11:16:16

  三行五行的 SQL 只存在于教科书和培训班

  本文探讨了SQL在实际应用中的复杂性和难度，指出教科书中的SQL例句虽然简单，但现实中的SQL查询往往长达数千行，涉及多层嵌套，对程序员构成挑战。文章分析了SQL的两个主要缺陷：集合化不彻底和缺乏有序支持，并通过具体示例展示了这些问题如何影响SQL的编写。最后，文章推荐使用esProc SPL，一种增强的编程语言，能够更自然地处理集合和有序数据，简化复杂查询的编写。
• 11.26 10:32:08
  发表了文章 2024-11-26 10:32:08

  云上真有无穷算力吗？

  本文探讨了云计算环境下“算力无限”的误区，指出即使云上硬件资源看似无限，但由于网络延迟、算法模型限制及成本等因素，实际运算效率未必能线性扩展。文章强调了提高单机运算效率的重要性，推荐使用SPL等工具优化算法，以实现更高性能。
• 11.25 11:44:02
  发表了文章 2024-11-25 11:44:02

  数据库太慢跑崩的另一罪魁

  JOIN是数据库计算中的难点，传统方法如HASH JOIN在处理大规模数据时效率低下，甚至导致系统崩溃。esProc SPL通过创新的算法，如维表主键参与的外键关联优化、维表序号化等，显著提高了JOIN操作的性能，尤其在处理超大数据集时表现出色。SPL不仅支持物理有序存储，还提供了高效的JOIN函数，适用于多种JOIN场景，包括多层维表预关联和主子表归并。此外，esProc SPL具有良好的扩展性和易用性，支持Java环境下的集成，提供丰富的开发调试工具，是处理复杂数据关联的理想选择。
• 11.22 14:49:51
  发表了文章 2024-11-22 14:49:51

  数据库太慢跑崩的一大罪魁

  帐号去重计数是商业分析中的常见需求，通过 SQL 的 COUNT(DISTINCT ...) 实现。然而，当数据量庞大时，COUNT(DISTINCT) 的性能问题凸显，可能导致数据库崩溃。esProc SPL 通过有序数据处理和高效的去重算法，解决了这一难题，尤其适用于复杂的漏斗分析等场景，显著提升了计算效率和资源利用率。
• 11.21 14:35:46
  发表了文章 2024-11-21 14:35:46

  从 ES Kafka Mongodb Restful ... 取到 json 之后

  JSON 是一种广泛使用的数据交换格式，但其计算和处理能力有限。esProc SPL 是一款强大的开源计算引擎，能够高效解析 JSON 数据，并支持复杂的过滤、分组、连接等操作。它不仅兼容多种数据源，如 RESTful、ElasticSearch、MongoDB 和 Kafka，还提供了游标对象处理大数据流，支持与 Java 应用无缝集成，实现灵活的业务逻辑处理。
• 11.20 10:24:12
  发表了文章 2024-11-20 10:24:12

  单机顶集群的大数据技术来了

  大数据时代，分布式数仓如MPP成为热门技术，但其高昂的成本让人望而却步。对于多数任务，数据量并未达到PB级，单体数据库即可胜任。然而，由于SQL语法的局限性和计算任务的复杂性，分布式解决方案显得更为必要。esProc SPL作为一种开源轻量级计算引擎，通过高效的算法和存储机制，实现了单机性能超越集群的效果，为低成本、高效能的数据处理提供了新选择。
• 11.19 14:11:58
  发表了文章 2024-11-19 14:11:58

  不用 SQL 的数据仓库

  esProc 是一种非 SQL 型数据仓库，采用 SPL 作为查询语言，旨在解决 SQL 在复杂计算、开放性和性能等方面的局限。SPL 支持过程计算、有序运算及丰富的数据类型，能够直接处理多样数据源，无需数据先入库。此外，esProc 通过文件存储和高性能算法优化，实现了计算与存储的解绑，降低了运维成本，提升了计算性能。
• 11.18 14:19:32
  发表了文章 2024-11-18 14:19:32

  面向 Java 程序员的 SQLite 替代品

  SQLite 是轻量级数据库，适用于小微型应用，但其对外部数据源支持较弱、无存储过程等问题影响了开发效率。esProc SPL 是一个纯 Java 开发的免费开源工具，支持标准 JDBC 接口，提供丰富的数据源访问、强大的流程控制和高效的数据处理能力，尤其适合 Java 和安卓开发。SPL 代码简洁易懂，支持热切换，可大幅提高开发效率。
• 11.15 15:01:58
  发表了文章 2024-11-15 15:01:58

  Stream&Kotlin 还能再进化成什么

  Java 早期缺乏简洁的数据集运算语法，导致开发效率低下。Java 8 引入的 Stream API 和 Kotlin 在一定程度上改善了这一状况，但仍不及 SQL 简洁。 SPL 作为一种解释型动态语言，提供了比 SQL 更强大的结构化数据处理能力，支持丰富的计算函数和流程控制语句，代码简洁易维护，且可无缝集成到 Java 应用中，支持多种数据源，适用于复杂业务逻辑的开发。
• 11.14 11:27:28
  发表了文章 2024-11-14 11:27:28

  比 SQL 快出数量级的大数据计算技术

  SQL 是大数据计算中最常用的工具，但在实际应用中，SQL 经常跑得很慢，浪费大量硬件资源。例如，某银行的反洗钱计算在 11 节点的 Vertica 集群上跑了 1.5 小时，而用 SPL 重写后，单机只需 26 秒。类似地，电商漏斗运算和时空碰撞任务在使用 SPL 后，性能也大幅提升。这是因为 SQL 无法写出低复杂度的算法，而 SPL 提供了更强大的数据类型和基础运算，能够实现高效计算。
• 11.13 16:30:08
  发表了文章 2024-11-13 16:30:08

  格子里的低代码

  SPL（Structured Process Language）是一种专为处理结构化数据设计的开源编程语言，其独特之处在于代码写在格子里，而非传统的文本形式。SPL 的格子代码不仅整齐直观，还支持直接使用格子名作为变量名，简化了变量管理。此外，SPL 引入了函数选项和层次参数，使代码更加简洁高效。相比 Java、SQL 和 Python，SPL 在处理复杂数据计算时表现出色，能够显著减少代码量，提高开发效率和调试便利性。
• 11.12 15:49:43
  发表了文章 2024-11-12 15:49:43

  数据分析编程：SQL,Python or SPL?

  数据分析编程用什么，SQL、python or SPL?话不多说，直接上代码，对比明显，明眼人一看就明了：本案例涵盖五个数据分析任务：1) 计算用户会话次数；2) 球员连续得分分析；3) 连续三天活跃用户数统计；4) 新用户次日留存率计算；5) 股价涨跌幅分析。每个任务基于相应数据表进行处理和计算。
• 11.11 15:44:19
  发表了文章 2024-11-11 15:44:19

  数据库有成千上万的表是怎么回事？

  大型数据库经过多年运行常积累数以万计的数据表，其中很多是中间表，占用大量资源，导致数据库膨胀。这些中间表大多为数据呈现服务，因前端报表频繁修改而不断增加。SPL 通过独立计算引擎，将中间数据移至文件系统，减少数据库负担，提高性能，优化资源利用。
• 11.08 17:34:54
  发表了文章 2024-11-08 17:34:54

  跑批为什么这么难

  业务系统产生的明细数据需经加工处理以支持企业经营，此过程称作“跑批”，常在夜间进行以免影响生产系统。跑批任务涉及大量数据及复杂计算，导致耗时较长。开源计算引擎SPL可直接基于文件系统计算，提供更优算法与存储机制，显著提升跑批效率。例如，L银行贷款协议跑批任务从2小时缩短至10分钟，性能提高12倍；P保险公司车险业务的历史保单关联任务从近2小时缩短至17分钟，速度提升近7倍；T银行贷款跑批任务提速204倍。
• 11.07 14:43:56
  发表了文章 2024-11-07 14:43:56

  快出数量级的性能是怎样炼成的

  我们通过使用开源 SPL 重写了多个金融行业的 SQL 任务，实现了显著的性能提升，如保险公司团保明细单查询提速 2000+ 倍、银行 POS 机交易报表提速 30+ 倍等。这些优化的核心在于使用了更低复杂度的算法，而非依赖硬件加速。SPL 基于离散数据集理论，提供了丰富的高性能算法，使得复杂任务的优化成为可能。更多案例和详细技术解析可参见乾学院的相关课程和图书。
• 11.06 10:22:12
  发表了文章 2024-11-06 10:22:12

  倍增 Java 程序员的开发效率

  应用计算困境：Java 作为主流开发语言，在数据处理方面存在复杂度高的问题，而 SQL 虽然简洁但受限于数据库架构。SPL（Structured Process Language）是一种纯 Java 开发的数据处理语言，结合了 Java 的架构灵活性和 SQL 的简洁性。SPL 提供简洁的语法、完善的计算能力、高效的 IDE、大数据支持、与 Java 应用无缝集成以及开放性和热切换特性，能够大幅提升开发效率和性能。
• 11.05 14:21:49
  发表了文章 2024-11-05 14:21:49

  基于对象 - 事件模式的数据计算问题

  基于对象-事件模式的数据计算是商业中最常见的数据分析任务之一。对象如用户、账号、商品等，通过唯一ID记录其相关事件，如操作日志、交易记录等。这种模式下的统计任务包括无序计算（如交易次数、通话时长）和有序计算（如漏斗分析、连续交易检测）。尽管SQL在处理无序计算时表现尚可，但在有序计算中却显得力不从心，主要原因是其对跨行记录运算的支持较弱，且大表JOIN和大结果集GROUP BY的性能较差。相比之下，SPL语言通过强化离散性和有序集合的支持，能够高效地处理这类计算任务，避免了大表JOIN和复杂的GROUP BY操作，从而显著提升了计算效率。
• 11.04 15:36:47
  发表了文章 2024-11-04 15:36:47

  优化银行预计算固定查询成实时灵活查询

  W银行指标查询系统用于计算和展示各类汇总指标，支持银行经营决策。因数据量庞大，系统采用预计算方式，但随着指标数量激增，预计算方式逐渐成为瓶颈。文章详细介绍了系统面临的挑战及优化方案，包括列式存储、有序归并、多线程计算等技术，最终实现了从明细数据实时计算指标的目标，显著提升了系统性能。
• 11.01 11:18:26
  发表了文章 2024-11-01 11:18:26

  我们需要怎样的 OLAP

  OLAP（在线分析处理）最初指代人员对数据进行交互式分析操作，但如今其概念被BI软件狭义化为多维分析。真正的在线分析应包括业务人员基于经验做出猜测并验证，从历史数据中寻找规律。多维分析虽能提供有用信息，但难以完成复杂计算。SPL（结构化查询语言的一种变体）因其强大的数据处理能力和易管理性，成为业务人员和开发人员进行复杂数据分析的理想工具。

2024年10月

• 10.31 15:28:05
  发表了文章 2024-10-31 15:28:05

  优化电商漏斗分析从 3 分钟 + 到 10 秒

  A电商公司常用漏斗转化率分析来统计用户购物行为。此过程需处理大量用户会话数据，传统SQL实现复杂低效。文中提供了一种基于SPL的专业数据计算引擎解决方案，通过预先排序数据和有序归并算法，显著提升了计算性能，使14天跨度3步漏斗分析在10秒内完成，远超预期。该方法不仅代码简洁，易于扩展，还大幅降低了内存消耗，适合处理大规模数据集。
• 10.30 11:37:04
  发表了文章 2024-10-30 11:37:04

  没有数据库也能用 SQL

  SPL（Structured Process Language）是一款开源软件，允许用户直接对CSV、XLS等文件进行SQL查询，无需将数据导入数据库。它提供了标准的JDBC驱动，支持复杂的SQL操作，如JOIN、子查询和WITH语句，还能处理非标准格式的文件和JSON数据。SPL不仅简化了数据查询，还提供了强大的计算能力和友好的IDE，适用于多种数据源的混合计算。
• 10.28 15:49:02
  发表了文章 2024-10-28 15:49:02

  基于对象 - 事件模式的数据计算问题

  基于对象-事件模式的数据计算是商业中最常见的数据分析任务之一。这种模式涉及对象（如用户、账户、商品等）及其相关的事件记录，通过这些事件数据可以进行各种统计分析，如漏斗分析、交易次数统计等。然而，SQL 在处理这类任务时表现不佳，特别是在有序计算方面。SPL 作为一种强化离散性和有序集合的语言，能够高效地处理这类计算，避免了大表 JOIN 和大结果集 GROUP BY 的性能瓶颈。通过按 ID 排序和分步计算，SPL 能够显著提高计算效率，并支持实时数据处理。
• 10.23 15:27:44
  发表了文章 2024-10-23 15:27:44

  1T 数据到底有多大？

  本文探讨了1TB数据量的实际意义，通过对比日常业务量和数据库处理能力，揭示了1TB数据的庞大。文中指出，虽然一些机构拥有PB级别的数据，但这更多是存储需求而非计算需求。文章最后强调，优化TB级数据处理效率，如将几小时的处理时间缩短至几分钟，对于大多数应用场景来说更为实际和重要。
• 10.22 11:43:53
  发表了文章 2024-10-22 11:43:53

  ClickHouse 在什么场景下才管用？

  ClickHouse 是一款以速度快著称的分析型数据库，尤其在列式宽表遍历方面表现出色。然而，面对复杂查询和关联运算时，ClickHouse 的性能急剧下降，甚至无法执行某些任务。相比之下，esProc SPL 通过更简洁的 SPL 语法和强大的优化能力，在各种复杂场景下均表现出色，全面超越 ClickHouse。实际案例显示，esProc SPL 在处理大规模数据时，性能提升可达数十倍。
• 10.22 10:01:56
  发表了文章 2024-10-22 10:01:56

  SQL 的困难源于关系代数

  SQL 作为结构化数据计算的主要语言，虽然广泛应用于关系数据库和大数据平台，但在复杂计算场景中表现不佳，如股票连涨天数和大集合中的 TopN 计算。这些问题源于 SQL 的理论基础——关系代数，缺乏必要的数据类型和运算。相比之下，esProc SPL 通过引入“离散数据集”这一新代数体系，能够更简洁高效地处理复杂计算任务。
• 10.21 13:36:21
  发表了文章 2024-10-21 13:36:21

  数据库的 IO 到底有多慢？

  本文通过对比Java程序从Oracle、MySQL数据库读取数据与读取文本文件的性能，揭示数据库IO速度远低于文件读取的现状。在相同硬件环境下，读取3000万行记录，Oracle耗时280秒，MySQL耗时380秒，而文本文件仅需42秒。此外，通过SPL实现并行处理，可显著提升读取速度，尤其是在处理大规模数据时。实验还探讨了数据库接口慢的问题及其对性能的影响，提出在追求高性能计算时应尽量避免从数据库读取数据的建议。

2024年05月

• 04.30 12:22:05
  发表了文章 2024-04-30 12:22:05

  令应用开发效率飙升的 Java 类库

  更多地使用 Java 而避免存储过程和复杂 SQL 是当前应用开发的一个潮流，这会在架构上带来优势，但用 Java 实现 SQL 式的运算并不是非常方便，很多任务要从头写起，开发效率其实反而会降低。
• 04.07 15:29:03
  发表了文章 2024-04-07 15:29:03

  列式存储的另一面

  列存是常见的数据存储技术，说到列存常常就意味着高性能，现代分析型数据库基本都会把列存作为标配， 列存的基本原理是减少硬盘的读取量。一个数据表有多个列，但运算可能只会用到其中少数几列，采用列存时，用不着的列就不必读出来了，而采用行式存储时，则要把所有列都扫描一遍。当取用列只占总列数的小部分时，列存的 IO 时间优势会非常大，就会显得计算速度快了很多。 不过，列存也有另一面，并不是在任何场景下都有优势。
• 03.21 16:18:25
  发表了文章 2024-03-21 16:18:25

  SQL 的困难源于关系代数

  SQL 的数学基础就是关系代数，是用来实现批量结构化数据计算的代数体系，这也是采用 SQL 的数据库又被叫做关系数据库的原因。 关系代数已经发明五十年了，五十年前的应用需求以及硬件环境，和今天比的差异是很巨大了。由于存量用户太多，而且也还没有成熟的新技术出现，基于关系代数设计的 SQL，今天仍然是最重要的数据库开发语言。虽然这几十年来也有一些改进完善，但根子并没有变，面对当代的复杂需求和硬件环境，关系数据库并没有那么得心应手了。
• 02.29 15:56:22
  发表了文章 2024-02-29 15:56:22

  怎样写出可在各种数据库间移植的SQL

  国际标准没有对这些函数做规定，这种 SQL 语句就会和数据库相关而无法移植了，而这些函数在应用开发中还特别常见。 Hibernate 能将包括这些函数的标准 HQL 语句转换成不同数据库的 SQL，但 HQL 支持的函数太少，碰到不认识的函数还是要分别注册，这就丧失了可移植性；而且 HQL 能生成的 SQL 本身也比较简单，覆盖面太窄了。