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润乾NLQ创新采用“规范文本”作中间层，兼顾问题灵活性与查询准确性。通过人类可读的规范文本确认意图，结合规则引擎生成精确SQL，并支持复杂查询，以低成本实现企业级Text2SQL的可靠落地，突破传统三难困境。
本文深入解析润乾NLQ架构中MQL的设计逻辑与实现机制。作为规范文本的确定性编译目标，MQL通过四类查询范式，构建精确语义基准，消除自然语言歧义。结合DQL的维度关联与SPL的复杂计算，形成层次清晰、协同高效的Text2SQL解决方案，平衡表达力与规范性，支撑企业级BI分析。（238字）
润乾NLQ创新采用“规范文本”作为中间层，将自然语言转SQL分为三阶段：LLM生成可读的规范文本，用户确认意图后，通过规则引擎转为MQL再生成准确SQL。该方案兼顾灵活性、准确性与复杂查询支持，大幅降低企业实施成本，为人机协同的Text2SQL提供了可行的工程化路径。
润乾报表NLQ组件摒弃大模型路线，采用规则词典与领域知识库，将自然语言精准转化为MQL查询语言，实现稳定、低成本、可维护的ChatBI。其核心在于结构化语义解析，避免“幻觉”，支持复杂多表关联与计算，适用于企业级BI场景，是可靠高效的自然语言查询解决方案。
针对枚举字段过滤时，传统方法需多次比较，性能随取值数量增加而下降。esProc SPL 引入对位序列机制，将条件判断转化为布尔序列的位置取值，避免逐条比较，大幅提升查询效率。通过预生成与维表等长的对位序列，实现常数时间过滤，尤其适用于大表多值筛选场景，性能提升显著。
本文介绍如何通过有序归并算法加速主键关联计算。将订单表与明细表按主键有序存储，利用esProc SPL实现高效归并，显著提升大表JOIN性能。实测案例显示，原需21-40秒的SQL查询，SPL仅需0.6-1.5秒，提速数十倍。
报表开发难、成本高、维护难，根源不在程序员，而在于工具与方法落后。传统“硬编码”应对多变需求力不从心，导致效率低下、技术债累积、架构耦合。润乾报表内置SPL引擎，专为复杂多变的取数场景设计，语法直观、调试便捷、架构解耦，让普通开发者也能高效应对频繁变更，降低对高手依赖，提升交付能力与客户满意度，是企业实现报表开发可持续运营的正确选择。
SPL 重构关联计算，区分外键与主键关联，通过序号化、预加载和预关联实现高效运算。相比 SQL 笛卡尔积式 JOIN，SPL 利用关联本质优化存储与计算，显著提升性能，如案例中查询提速数十倍。
不同数据库的 SQL 语法存在差异，尤其是函数写法不同，导致 SQL 移植困难。SPL 提供 sqltranslate 函数，可将标准 SQL 转换为特定数据库语法，实现 SQL 语句在不同数据库间的无缝迁移，支持多种数据库函数映射与自定义扩展。
本案例涉及车辆、交通、公民系统多源数据混合计算，重点演示SPL对不同表关系（维表关联、主子表关联）的高效处理。通过区分关联类型，SPL可自动选择最优算法，提升计算效率，适用于大规模数据分析场景。
本文介绍了如何使用 SPL 实现多数据库中相同结构数据的混合计算。通过配置数据库连接，可将不同库的数据合并处理，支持去重、分组、汇总等操作。针对大数据场景，SPL 提供游标机制，实现高效内存外计算，并支持结果输出至文件，适用于跨库或跨数据源的数据统计与比对任务。
SPL 支持多种文件格式处理，无论是 CSV 还是 Excel，均可通过简单语法完成数据读取与复杂计算。对于有标题或无标题文件，SPL 提供灵活字段引用方式，支持过滤、分组、汇总等操作。同时，SPL 兼容 SQL92 语法，允许用户使用 SQL 查询文件数据，适合熟悉 SQL 的用户。复杂计算可结合 SPL 原生语法与 SQL 混合使用，实现高效数据分析。
SPL 支持通过 JDBC 连接 RDB，可动态生成 SQL 并传参，适用于 Java 与 SQL 结合的各类场景。本文以 MySQL 为例，演示如何配置数据库连接、编写 SPL 脚本查询 2024 年订单数据，并支持参数过滤和 SQL 混合计算。脚本可在 IDE 直接执行或集成至 Java 应用调用。
在数据源多样化的背景下，实现异构数据混合计算是常见需求。传统方案如逻辑数仓复杂且支持有限，而 esProc SPL 凭借丰富的数据源支持和轻量架构，提供便捷的多源混算能力，适用于多种应用场景。
在数据计算中，循环处理集合成员是常见任务。Python、SQL 和 SPL 都提供了简化方式：Python 使用 lambda 表达式，SQL 将 lambda 隐于 CASE WHEN 中，SPL 则通过 ~、# 等符号将 lambda 化于无形，语法更简洁统一，适应面更广，尤其支持多维集合与有序集合操作。三种语言各具特点，SPL 在灵活性和简洁性上表现尤为突出。
多源混合计算是数据分析的常见需求，但传统SQL逻辑数据仓库能力有限且体系沉重，难以满足轻量场景需求。SPL（Structured Process Language）以其丰富的数据源支持和简洁语法，为多源混算提供了高效解决方案。SPL将各类数据源统一为序表或游标，支持同构与异构数据混合计算，可嵌入应用中使用。它不仅兼容SQL，还支持CSV、Excel、JSON、MongoDB、Kafka等多类型数据源，并通过游标机制处理大数据计算。课程提供免费学习资源，助您快速掌握多源融合计算技能，实现跨库/文件/API/NoSQL的轻松混算。
数据库和文件系统各有优劣：数据库读写性能较低、结构 rigid，但具备计算能力和数据一致性保障；文件系统灵活易管理、读写高效，但缺乏计算能力且无法保证一致性。针对仅需高效存储与灵活管理的场景，文件系统更优，但其计算短板可通过开源工具 SPL（Structured Process Language）弥补。SPL 提供独立计算语法及高性能文件格式（如集文件、组表），支持复杂计算与多源混合查询，甚至可替代数据仓库。此外，SPL 易集成、支持热切换，大幅提升开发运维效率，是后数据库时代文件存储的理想补充方案。
数据中台曾被视为企业数字化转型的利器，但因技术落地难题逐渐遇冷。核心问题在于缺乏高效的计算引擎，传统技术如 Java 和 SQL 在处理复杂结构化数据时效率低下、成本高昂。开源计算引擎 SPL 专为解决这一痛点而生，具备独立完备的计算能力、支持多样数据源的开放性以及敏捷语法和热切换特性，可显著提升开发效率与灵活性，助力数据中台真正落地并发挥价值。
esProc SPL 重新定义了数据关联方式，摒弃传统 SQL 的笛卡尔积过滤思路，将关联分为外键关联和主键关联。外键关联将字段视为对象，直接访问属性；主键关联支持记录集合间操作，结果为嵌套表结构，灵活复用。相比 SQL 和 Python，SPL 更直观、简洁，降低复杂计算错误率。欢迎了解开源工具 esProc SPL！
传统交易型数据库在分析计算中常遇性能瓶颈，将数据迁至OLAP数据仓库虽可缓解，但成本高、架构复杂。SPL通过轻量级列存文件存储历史数据，提供强大计算能力，大幅简化架构并提升性能。它优化了列式存储、数据压缩与多线程并行处理，在常规及复杂计算场景中均表现优异，甚至单机性能超越集群。实际案例中，SPL在250亿行数据的时空碰撞问题上，仅用6分钟完成ClickHouse集群30分钟的任务。
ORM 技术虽简化了基础 CRUD，但在力不从心。Hibernate HQL 动态列运算困难，JOOQ 虽灵活但代码冗长。esProc SPL 则提供了更简洁直观的解决方案：多层 JOIN、动态条件、跨库分析等复杂操作仅需几行脚本，语法比 SQL 更清晰。支持动态数据结构，无需预定义实体类；实时流处理、跨源混合分析游刃有余。SPL 独立于 Java 代码，热更新特性让业务逻辑调整秒级生效，避免重新编译部署。它不是 ORM 的替代品，而是其有力补充，专为复杂计算而生，助开发者事半功倍。
esProc SPL 处理多层 JSON 数据比 DuckDB 更便捷，尤其在保留 JSON 层次与复杂计算时优势明显。DuckDB 虽能通过 `read_json_auto()` 将 JSON 解析为表格结构，但面对深层次或复杂运算时，SQL 需频繁使用 UNNEST、子查询等结构，逻辑易变得繁琐。而 SPL 以集合运算方式直接处理子表，代码更简洁直观，无需复杂关联或 Lambda 语法，同时保持 JSON 原始结构。esProc SPL 开源免费，适合复杂 JSON 场景，欢迎至乾学院探索！
跨库计算是数据分析中的常见难题，尤其涉及多数据库系统时，表间 JOIN 操作复杂度显著提升。esProc 提供了一种高效解决方案，能够简化跨库 JOIN 的实现。例如，在车辆管理、交管和公民信息系统中，通过 esProc 可轻松完成如下任务：按城市统计有车公民事件数量、找出近一年获表彰的车主信息，以及按年份和品牌统计车辆违章次数。esProc 支持不同关联场景（如维表关联与主子表关联）的优化算法，如内存索引、游标处理和有序归并，从而大幅提升编码和运算效率。无论是同构还是异构数据源，esProc 均能灵活应对，为复杂数据分析提供强大支持。
本文介绍了一种通过计划入库量和入库后库存倒推初始零库存日期的方法，并补充每日入库前的库存（UPDATED_CUSTQTY）。以 2 月 26 日为例，通过逐日倒推计算每条记录的入库前库存，直到找到零或负库存的起始日。传统 SQL 实现复杂，因缺乏天然序号需借助窗口函数。而 SPL 提供更直观的解决方案：加载数据逆序排序、过滤指定日期前记录、循环修改每条记录的入库前库存值，最终返回完整数据，代码简洁高效。
当数据库查询因数据量大或繁忙变慢时，可借助 esProc 将数据导出为文件进行计算，大幅提升性能。以 MySQL 的 3000 万行订单数据为例，两个典型查询分别耗时 17.69s 和 63.22s。使用 esProc 转储为二进制行存文件 (btx) 或列存文件 (ctx)，结合游标过滤与并行计算，性能显著提升。例如，ctx 并行计算将原查询时间缩短至 0.566s，TopN 运算提速达 30 倍。esProc 的简洁语法和高效文件格式，特别适合历史数据的复杂分析场景。
esProc 是一款强大的数据处理工具，可简化 Java 处理 Restful 接口返回的复杂多层 JSON 数据的难题。通过 esProc，不仅能轻松访问和解析 Restful 数据，还能高效完成复杂计算任务，并可无缝嵌入 Java 应用中作为计算引擎使用。例如，筛选特定分类订单或计算金额，esProc 的脚本简洁直观，远优于传统 SQL 或纯 Java 实现。此外，esProc 支持安全认证（如 Cookie 和 Token）及 JDBC 集成，为开发者提供灵活高效的解决方案。
esProc 是一款独立于数据库的计算引擎，支持多数据源混合计算，尤其适用于冷热数据库分离场景下的复杂查询。通过配置 MySQL 等数据库连接，esProc 可轻松实现跨库（同构/异构）的数据整合与计算。例如，将热数据存储在 hotdb，冷数据存储在 colddb，利用 esProc 脚本按时间范围查询并汇总订单金额，最终嵌入 Java 应用调用。其简单高效的特性，让冷热数据混算变得更加便捷，同时支持文件系统等多样化数据源，极大扩展了应用场景。
在多数据源混算领域，esProc凭借其强大的数据源支持能力脱颖而出。它不仅覆盖主流关系数据库、非关系数据库、文件格式、消息队列、大数据平台等，还支持通过简单封装扩展新数据源，无需复杂建模。esProc采用轻机制直接读取原始数据，用统一的SPL脚本语言进行混合计算，同时兼容SQL语法，灵活高效。作为纯Java开发工具，esProc易于嵌入企业系统，支持结构化、半结构化及动态数据处理，是目前支持数据源最广、扩展性最强的计算技术之一。更重要的是，esProc完全免费，值得尝试。
数据分析中常需进行跨行计算，如比上期、比同期或移动平均等。SQL虽有窗口函数，但代码繁琐且需重复定义排序；Python通过rolling或shift可实现相邻成员计算，但仍显冗长且语法不统一。SPL（esProc）提供简洁一致的相邻成员引用机制，如~[i]表示与当前成员距离为i的成员，支持复杂计算及分组场景，大幅简化代码逻辑。乾学院提供免费SPL，欢迎体验！
业务数据常具层次关系，如订单包含客户、明细及产品等嵌套信息，JSON 的可嵌套结构非常适合描述这种关系。然而，传统 SQL 仅支持平面表，处理嵌套结构时需展开或使用特殊函数与 lambda 语法，代码复杂且不一致。Python 虽支持多层结构，但对多行嵌套字段的处理较为繁琐。相比之下，SPL 实现了多层嵌套表机制，字段皆为对象，计算方法一致，代码简洁易懂，是处理嵌套结构数据的专业语言。欢迎体验免费 esProc SPL！
大型数据库长期运行后常会积累海量数据表和存储过程，导致资源浪费与运维负担加重。这些表多为中间表，因报表查询或外部数据源导入而产生。esProc SPL 提供独立计算引擎，实现存算分离，将中间数据从数据库移至文件系统，简化机制并提升性能。其高性能二进制文件格式与混合计算能力，可有效减少数据库负担，优化资源利用。欢迎体验 esProc SPL，让数据库更专注于核心任务。
在现代商业中，数据分析至关重要，但传统BI工具和编程语言如Python、SQL等各有局限。Excel虽交互性强，但面对复杂计算和大数据时力不从心。esProc Desktop作为后Excel时代的数据分析神器，采用SPL语言，具备强大的表格计算能力和天然的大数据支持，可显著降低复杂计算难度。其强交互性、简短代码和内嵌Excel插件功能，让业务人员轻松完成多步骤交互式计算，是理想的数据分析工具。现提供免费使用及丰富学习资源。
esProc SPL 是一款支持简单 SQL 的计算工具，可直接在结构化文本文件（如 CSV、TXT）上执行 SQL 语句，无需数据库即可完成数据分析。它根据文件扩展名自动识别分隔符，支持无标题行文件的原生语法读取。功能涵盖 WHERE、GROUP BY、JOIN、CASE WHEN 等 SQL92 标准语法（不支持窗口函数），并可通过命令行执行。此外，esProc 还兼容 XLS、MongoDB、RESTful JSON 等数据源，适合交互式数据分析与调试。下载标准版安装后，即可通过 esProc IDE 编写和运行脚本。
DuckDB 和 esProc SPL 均支持多数据源处理，但在功能和灵活性上存在差异。DuckDB 支持常见文件格式（如 CSV、Parquet）、云存储及部分关系型数据库，依赖专用连接器，扩展性有限；esProc 数据源支持更广泛，涵盖多种本地文件、数据库（关系型与 NoSQL）、云存储及远程数据源，使用 Native 接口封装，扩展简便，适合多数据源混合计算。 在数据处理方面，DuckDB 对 CSV 和 Parquet 文件支持成熟，复杂计算需借助 Python，存在体系割裂；esProc 提供 双语法，尤其 SPL 在复杂计算和 JSON 多层结构处理上表现更直观高效。
SQL 只提供了最基础的聚合运算，稍复杂一些的任务都会非常困难；Python 要好很多，有更丰富的概念和运算，能够完成更复杂的计算任务，但是概念体系比较杂乱，语法风格在不同情况下不一致，难学难记，代码也较为繁琐。SPL 概念清晰，语法风格一致，可以写出最简洁易懂的代码。
列式存储通过减少硬盘访问量和高效压缩，显著提升数据分析性能。然而，传统列存技术如Hadoop、MPP数据库等架构复杂、成本高。esProc的ctx文件提供了一种轻量级列存解决方案，支持高效的数据压缩、分段并行计算及简单易用的SPL编程语言。ctx文件适用于大数据量存储，读取性能优于ORC和Parquet，且无需复杂环境配置，适合嵌入Java应用，特别适用于报表缓存场景。SPL已开源免费，欢迎了解。
分组是结构化数据计算的常见操作，SQL 和 Python 均支持分组聚合，但功能较为有限。相比之下，esProc SPL 提供了更强大的分组运算能力，尤其在处理分组子集和有序分组时表现出色。例如，SPL 可轻松实现复杂场景如筛选人数大于10的部门员工、计算股票最长连涨天数等。SPL 支持真正的分组子集概念及连续操作，代码简洁易懂，远超 SQL 和 Python。此外，SPL 还提供对位分组、枚举分组等多种独特方法，堪称史上最强。SPL 是开源免费的，欢迎前往乾学院了解更多。[源码地址](https://github.com/SPLWare/esProc)
SPL（Structured Process Language）是一款结合了强大计算能力和灵活交互性的数据分析工具，特别适合探索式数据分析。它不仅支持分步执行和实时查看每步结果，还提供了丰富的表格数据计算类库，简化复杂运算。与Excel相比，SPL在处理复杂逻辑时更加简洁高效；相较于SQL和Python，SPL具备更好的交互性和更直观的操作体验。通过SPL的XLL插件，用户可以在Excel环境中直接使用SPL的强大功能，充分发挥两者优势。SPL开源免费，是探索式数据分析的理想选择。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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