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。但混算需求目前技术解决的并不好，同构库之间某些数据库还能支持，而完全异构的数据源实施混算就比较麻烦。经常要借助逻辑数据仓库，但基于SQL的逻辑数仓不仅能力有限，而且体系过于沉重，经常会比应用本身还复杂，只适合应用于大型场景中，并不适合众多日常的轻量多源混算场景。
SPL因为具备丰富的多样性数据源支持，所有数据源接入后都会转换成统一数据对象（序表或游标），这就具备了天然混合计算的基础，不管何种数据源只要能访问到就能混合计算。SPL很轻，可以嵌入到应用中使用，让应用本身就能具备多源混算能力。而且，SPL语法的简洁度甚至超过SQL，所以用SPL做多源混算不仅功能满足，在工程实现上也更加方便。
SPL为多源计算设计了两种Connector，最常见的RDB，文本、Excel、JSON等本地文件，以及HTTP数据源等都属于原生Connector内置在SPL核心体系中；其他多样性数据源，如MongoDB、Kafka、ElasticSearch、云存储属于外部Connector，不在SPL核心体系内，以“外部库”的形式提供，随需引入即可。
对于最常见的RDB，SPL通过JDBC与数据库交互，能动态生成/拼接SQL，也可以为SQL传递参数，原来在Java等语言与SQL结合的场景都可以使用SPL来完成。
一句执行SQL并传递参数：
处理CSV文件也简单，3句就能完成从读取到过滤再到汇总的计算：
而且SPL还为熟悉SQL的小伙伴提供了SQL支持，可以用SQL查文件：
$select order_status,sum(total_amount) tamt from orders1.csv
where year(order_date)=2024 group by order_status
SPL语法和SQL语法还能混用，可以应付任意复杂情况。比如查询无标题CSV时，用SPL语法读取，然后用SQL做计算：
$select _10 order_status,sum(_8) tamt from {
T@b("orders2.csv")}
where year(_3)=2024 group by _10
除了数据库表、CSV、Excel这些二维结构，SPL还特别擅长处理诸如JSON类的多层数据。SPL提供了读取Restful和JSON文件的接口，数据读入后可以通过点（.）操作符逐级引用多层数据，代码简单直观：
对于一些没那么常用的数据源，像MongoDB、Kafka、ES这些，SPL基于数据源的原生接口进行了简单封装，用到哪个引入哪个就可以。而且这种轻封装（相对逻辑数仓要深度定制开发）的模式更易于扩展，还能保留数据源的原生语法充分发挥数据源自身的能力。以MongoDB为例，SPL连接、读取、和MySQL混算也是一气呵成：
SPL不仅能处理小数据，当数据大到内存装不下时，就要用到SPL提供的游标机制，分批加载到内存处理数据。这样无论何种规模的数据计算，SPL都能轻松搞定。
比如在多库数据合并和关联计算时，用SPL实施大数据计算仍然很简单：
多库数据合并/比对：
跨库关联：
游标与内存序表的操作基本一致。
此外，SPL还为不同数据库之间移植SQL提供了无缝迁移能力。简单配置和编码就能透明不同数据库之间的方言差异，获得“更换数据库也不用改SQL”的爽感。
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