SPL是一种面向结构化数据计算的程序设计语言，集算器是SPL语言的java实现，采用网格式编程形式提供了编码和调试的IDE环境，语法比Java和SQL更为简单易懂，开发效率更高。

（仅用于学习，如侵犯著作权，请告知后删除）转载程序it圈（公众号）SQL必须基于RDB工作，而很多场景下并没有RDB，比如遇到csv\restfuljson\MongoDB等数据源，或进行这些数据源之间的混合计算，比如csv和xls之间。在这些场景下，很多人会选择用JAVA或C#等高级语言硬写算法，这要从头编写冗长的底层函数，执行效率也很难保证，很容易堆积出人人痛恨的“代码屎山”。也有人会把数据写

目录一、竞赛规则二、奖励机制1、每个题目设置三个优胜奖2、对于所有参赛但没得奖的选手，会抽取30名幸运奖，各奖励罗技蓝牙无线鼠标一个；三、数据说明1、SPL集文件格式的数据2、在集算器（即SPL运行环境

【摘要】集算器提供了JDBC驱动，很容易嵌入到Java程序调用，方法和在Java中执行SQL和存储过程类似。

而集算器SPL语言，则因其离散性、易用性恰好能弥补Mongo这方面的不足。若想了解更多，请前往乾学院!

而集算器SPL语言，则因其有丰富的函数库及易用性恰好能弥补Mongo这方面的不足。若想了解更多，请前往乾学院：MongoDB分组统计!

今天我就来分享一个专业的外部数据工具——集算器，掌握了集算器处理Excel多表合并的方法，就不用再编写复杂且低效的VBA代码了，简单的几行SPL(StructuredProcess

【摘要】集算器SPL集成了对python程序的调用，也提供对建模算法接口支持。具体开发要求、使用详细情况，请前往乾学院：SPL中调用Python程序!

2）、本文介绍的脱敏数据报表查询将利用润乾集算器编写SPL脚本，对敏感信息字段(如:姓名、证件号、银行账户、

下面我们将基于数据计算中间件（DCM）——集算器，来提供一些提升运算性能的方法。当然，我们不是介绍如何在写SQL语句

有时我们需要用程序来自动生成Excel文件，但Excel本身带的VBA并不好用，而集算器作为数据处理工具实现这个需求就会方便很多。

事实上，集算器自己的输出日志就是这种不定行日志，我们来看一下集算器节点机下的一个日志文件rqlog.log，同样摘录两段日志：[2018-05-1409:20:20]DEBUG:临时文件过期时间为：12

解决办法：可以使用报表的自定义函数或者集算器的自定义函数对中文进行转码操作。

集算器可以实现多层固定分组，代码简单易懂，下面用一个例子来说明。表stocklog存储着每天多种货物的多次出入库记录，要计算出指定时间段内每天每种货物的库存状态。表stocklo

集算器可以轻松解决固定分组中的各类难题，下面用几个例子来说明。表sales存储着订单记录，其中CLIENT列是客户名，AMOUNT列是订单金额，请将sales按照“潜力客户列表”进行分组，并

集算器作为应用和数据库的中间计算层，可以用统一的方式，很简单就能解决此类问题。先看一个简单的例子，表logs如下，求num中

1模块一：Docker和集算器结合1.1Docker和集算器结合概述将集算器的群集和docker结合可以进行高效的运算、合理的资源分配与管理。

点击保险行业历史保单关联业务跑批性能优化，去乾学院看看集算器如何比存储过程提速6.5倍!本文是真实案例，预计阅读时间3分钟。方案文件下载

【报表查询性能】1.数据量大或并发多导致的查询性能低下，BI界面拖拽响应很慢通过集算器编写更为简单高效的算法加速计算进程，提升查询性能采用集算器可控存储和索引机制，为BI（CUBE）提供高速的数据存储2

集算器作为一种大数据计算工具，不仅在润乾产品体系中能发挥它的巨大作用，在其他绝大部分数据处理、数据计算领域的项目、产品中，也都有他助力计算的身影。

这样，如果我们把移出的数据存储到文件中，只要有好的计算引擎（比如集算器），那么基

免费的集算器支持集合运算、游标运算、结构化运算，简化了多线程代码，可以弥补上述不足。集算器应用简单，支持独立使用、控制台执行、JAVA代码调用，详情参考集算器实现文本处理的应用方法。

组表是集算器提供的高性能存储格式，其原理在于将数据事先排序并以压缩方式紧致存储，好处是占用空间更小，可利用有序进行快速定位。

一、设计器打开设计器，分别替换润乾报表V5.0和集算器的授权（需要都换掉）第一步：润乾报表V5.0授权修改方法如下：第二步：集算器授权修改方法如下：可以通过“设置”按钮来进行授权路径的选择和更新。

集算器具有结构化强计算引擎，集成简单，可以协助报表工具方便地实现此类需求。下面通过一个例子来说明转置交叉表的实现过程。

集算器具有结构化强计算引擎，集成简单，可以协助报表工具方便地实现此类需求。下面通过一个例子来说明双区间交叉表的实现过程。

集算器具有结构化强计算引擎，集成简单，可以协助报表工具方便地实现此类需求。下面通过一个例子来说明双区间交叉表的实现过程。

问题的提出BI系统的常见结构是：前端是BI应用，负责多维分析的用户操作和结果呈现；后台是数据库/数据仓库，负责数据计算和存储。前端和后台之间用SQL作为接口。实际应用中，常常出现后台数据仓库压力过重的问题。问题表现为前端响应时间过长，数据仓库反应速度变慢。常见的解决方案是在数据仓库和应用之间再增加一个前置数据库。但是前置数据库和后台数据仓库之间很难实现数据的路由和混合计算，例如：访问频次很高的热点

本文就为大家分享一下如何利用集算器SPL（结构化处理语言）轻松解决JSON数据解析入库的问题。JSON数据文件导入与解析根据JSON数据文件的复杂程度，以及不同的需

)as(select1unionallselectn+1fromtwheren<7)select*fromt;Oracle：selectlevelnfromdualconnectbylevel<=7;集算器

而集算器SPL在方面则要直观许多，可以按自然思维习惯写出运算。这里对SQL和集算器SPL在集合运算和行号相关运算方面进行了对比，如果需要了解更多，请前往乾学院：SQL难点解决：集合及行号!

多数据集关联报表是很常见的报表形式，它允许开发者分别从不同的来源（表或数据库）分别准备数据形成不同的数据集，在报表端（模板）通过表达式描述数据集间的关系完成关联。这样可以避免在数据准备时写过于复杂的SQL/存储过程，降低维护难度。尤其当报表数据来源于多个数据库时，多数据集的优势更加明显。凡事都有两面性，多数据集为开发带来方便的同时却对性能造成了极大的影响。在报表端进行多数据集关联时要计算关联表达式

,ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYgORDERBYx)group_idRNFROMA)WHEREgroup_id<=3ORDERBYgASC,group_idASC这种场景，用集算器

last3的部分数据如下：集算器代码：A1:连接MongoDB，

而集算器SPL语言，则因其有丰富的函数库及易用性恰好能弥补Mongo这方面的不足。若想了解更多，请前往乾学院：MongoDB分组统计!

下面就使用集算器SPL语言操作，通过案例分析如何实现上述功能。Collectionlast3有两个字段：variable

但通过集算器SPL语言，在Mongodb中多个表的外键关联查询，完

1.3基本数据类型润乾报表中的基本数据类型：整数、长整数、浮点数、长实数、实数、布尔型、字符串、日期/时间长实数=decimal("5.2")长实数可以无误差地存储任何实数，但是使用长实数计算时，需要消耗更多的内存，且计算的效率较低实数=number("3.14")实数包括整数、长整数、浮点数、长实数日期/时间=date("12/28/1972","MM/dd/yyyy")=time("00/00

从SQL到集算器的基本查询语法迁移（一）单表操作数据库和数据分析领域，有一个强大的存在，大名SQL，全名结构化查询语言(StructuredQueryLanguage)。

下面我们来看两个例子（为调试方便，我们直接用集算器作为

下面我们来看两个例子（为调试方便，我们直接用集算器作为

这时候，采用集算器来做后一步的汇总计算就很容易，比如

如果用集算器的SPL语言

集算器是计算结构化数据最简洁高效的工具，根据应用场景、数据规模可灵活选择适当的使用方式，即可作为桌面工具或命令行独立使用，也可作为Java类库嵌入集成，还可作为服务器（单机或多机）对外提供服务。

读入控制从逗号分隔的有标题结构化文本D.csv中读入4列:name,sex,age,phone；其中phone是全数字但必须读成字符串类型。A1=file(“D.csv”).import@t(name,sex,age,phone:string;”,”)import函数有丰富的参数和选项控制是否有标题、分隔符、读入的列及其数据类型，大部分结构化文本的读入可以一句完成。这个结果可以用JDBC以Resu

【摘要】关键词：集算器、SPL、数据脱敏、报表1）、数据脱敏是“指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。

Java版集算器正是解决这一难题的神器，通过SPL脚本可以直观自然得写出运算，再使用java调用SPL脚本，使用起来简单，快捷，高效。另外，虽然SQL有集合概念，但对于有序集合运算

Oracle支持一些独特的语法和函数，在移植到MySQL上时或多或少给程序员造成了困扰，下面我们针对Oracle的一些特殊用法举例并讲解如何用集算器来完成同样功能。

用Mongodb本身的API需要硬编码才能实现外键关联，不够直观且难度较大，这种情况下可以用集算器来实现，下面用例子说明。CollectionUserC

用集算器结合mongodb可以方便的实现本地化语言的排序（例如：中文按照拼音排序）。下面我们以中文为例，来看一下具体做法。