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，表结构如下：
数据样例：
1 3001 2023-01-05 701 Smartphone Z 1 699.99 699.99 Credit Card 888 Eighth St, Charlotte, NC Delivered
2 3002 2023-02-10 702 Smart Scale 1 49.99 49.99 PayPal 999 Ninth Ave, Indianapolis, IN Delivered
3 3003 2023-03-15 703 Laptop Air 1 1099.99 1099.99 Credit Card 101 Tenth Rd, Seattle, WA Delivered
数据量：3 千万行 
两个样例查询：
- 按支付方式和订单状态分析 2022 年 -2023 年销售额
SELECT
payment_method,
order_status,
COUNT(*) AS order_count,
SUM(total_amount) AS total_sales,
AVG(total_amount) AS average_order_value,
MAX(order_date) AS latest_order_date
FROM
orders
WHERE
order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2023-12-31'
AND quantity > 1
AND total_amount < 1000
GROUP BY
payment_method,
order_status;
查询时间：17.69s
- 每类产品销售最多的三笔订单
WITH ranked_orders AS (
SELECT
product_name,
order_id,
customer_id,
order_date,
total_amount,
DENSE_RANK() OVER (
PARTITION BY product_name
ORDER BY total_amount DESC
) AS amount_rank
FROM
orders
)
SELECT * FROM ranked_orders
WHERE amount_rank <= 3
ORDER BY product_name, amount_rank;
查询时间：63.22s
现在用 esProc 将数据转储成文件加速查询。
安装 esProc
先前往乾学院下载免费的 esProc 标准版。
安装后，配 MySQL 数据库连接。
先把 MySQL JDBC 驱动包放到 [esProc 安装目录]\common\jdbc 目录下（其他数据库类似）。
然后启动 esProc IDE，菜单栏选择 Tool-Connect to Data Source，配置 MySQL 标准 JDBC 连接。
确定后，测试一下连接，点击 Connect，发现刚刚配置的 colddb 数据源变成粉红色证明连接成功。
转储为 BTX
接下来将 orders 表导出转存成二进制行存文件 btx。
生成 btx 很简单，直接导出就可以，因为数据量较大 A2 使用了游标，可以应对任意规模的数据。
按 Ctrl+F9 执行：
btx 文件就生成了：
下面用 btx 跑一下上面第一个计算：按支付方式和订单状态分析 2022 年 -2023 年销售额。
A3 创建文件游标，只读取用到的列，A4 用 select 进行条件过滤，A5 进行分组汇总，代码很简单不过多解释。
运行一下看，结果没问题，时间消耗了5.319 秒，比 MySQL 快了3.3 倍。
转储为 CTX
除了 btx，esProc 还提供了轻量级的列存二进制文件格式 ctx。我们来试一下，将 orders 表转成 ctx：
创建 ctx 时需要先定义结构（A3），与 order 表完全一致就可以了；A4 将数据写入 ctx。
可以看出来，列式的 ctx 的压缩率要远高于行式的 btx。
再做一下上面的计算。
ctx 使用时需要先 open 再创建 cursor，剩下的代码与 btx 完全一样。
运行时间：3.061 秒，比 btx 要快。
ctx 还有一项游标过滤的优化技巧，把过滤条件附加到游标上，esProc 会先只读出用于计算条件的字段值，如果条件不成立就放弃到下一步，条件成立才再继续读出其它需要的字段并创建这条记录。
把过滤条件放到 A3 的 cursor 上，其他代码基本一样的。
运行时间变成了：2.374 秒。
这里过滤条件用到了 3 个字段，而全部读取也只有 5 个字段，所以性能只提升了 32%，如果字段数相差更多，性能差距会更明显。
并行计算
esProc 还能方便地写出并行代码，btx 和 ctx 都可以，只要配置一下并行数，跟 CPU 核数一致就可以（这里配置了 8 个）。
看一下并行计算 btx 的脚本：
只需要在 cursor 后加了个@m选项 ，esProc 就会自动根据配置的并行数并行计算，很方便。
运行时间：1.426 秒。
ctx 也类似：
增加 @m 选项，运行时间降到了：0.566 秒。
当然，很多数据库通常也支持并行计算，但 MySQL 这方面似乎不够好，设置了并行参数后，性能也没显著提升。
汇总一下以上测试的执行时间（单位 s）：
前面还有一个计算组内 TopN 的用例，这里就不给出详细测试结果了，文件仍会快很多（单线程 63.22/2.075=30.5 倍）。这里仅给出 esProc 的代码实现，来感受其语法的简洁和完善性。
每类产品销售最多的三笔订单：
esProc 将 TopN 理解成聚合运算，实现变得非常简单。
最后总结一下，esProc 的两种文件都比数据库要快，尤其是 ctx，常规运算也能比数据库快出几倍到十几倍；而稍复杂的 TopN 运算则要快出几十倍，将数据转存成文件的确有优势。不过，文件存储有其特定的适用场景，因为要导出数据，所以更适合计算不变的历史数据，这种场景当然也有很多。如果要处理新数据，就需要用 esProc 的混合运算了，这里不再展开，可以参考乾学院材料。
