Java嵌入SPL轻松实现数据分组

要在 Java 代码中实现类似 SQL 中的 GroupBy 分组聚合运算，是比较繁琐的，通常先要声明数据结构（Java 实体类），然后用 Java 集合进行循环遍历，最后根据分组条件添加到某个子集合中。Java 8 有了 Lambda（stream）代码简洁了许多，分组后往往还要跟着聚合操作，仍然需要单写聚合函数 sum(),count(*),topN()等。这些还都是最常规的分组和聚合运算，遇到对位分组、枚举分组、多重分组等非常规分组加上其他聚集函数 (FIRST，LAST…)，代码就变得非常冗长且不通用。如果能有一个中间件专门负责这类计算，采用类似 SQL 脚本做算法描述，在 Java 中直接调用脚本并返回结果集就好了。Java 版集算器和 SPL 脚本，就是这样的机制，下面举例说明如何使用。

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SPL 实现

常规分组

duty.xlsx 文件中保存着每个人的加班记录:

workday	name
2016-02-05	Ashley
2016-02-08	Ashley
2016-02-09	Ashley
2016-02-10	Johnson
2016-02-11	Johnson
2016-02-12	Johnson
2016-02-15	Ashley
2016-02-16	Ashley
2016-02-17	Ashley

汇总每个人的值班天数：

	A
1	=file("/Users/test/duty.xlsx").importxls@tx()
2	=A1.groups(name;count(name):count)

Java 嵌入 SPL 轻松实现数据分组

保存脚本文件CountName.dfx(嵌入 Java 会用到)

每组 TopN

取每个月、每个人、头三天的加班记录

	A
1	=file("/Users/test/duty.xlsx").importxls@tx()
2	=A1.group(month(workday):mon,name;~.top(3):top3)

Java 嵌入 SPL 轻松实现数据分组

保存脚本文件RecMonTop3.dfx(嵌入 Java 会用到)

Java 调用

SPL 嵌入到 Java 应用程序十分方便，通过 JDBC 调用存储过程方法加载，用常规分组保存的文件CountName.dfx，示例调用如下：

...  Connection con = null;  Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");  con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://"); //调用存储过程，其中CountName是dfx的文件名  st =(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call CountName()");  //执行存储过程  st.execute();  //获取结果集  ResultSet rs = st.getResultSet(); ......  Connection con = null;  Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");  con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://"); //调用存储过程，其中CountName是dfx的文件名  st =(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call CountName()");  //执行存储过程  st.execute();  //获取结果集  ResultSet rs = st.getResultSet(); ...

替换成 RecMonTop3.dfx 是同样的道理，只需 call RecMonTop3() 即可，也可同时返回两个结果集。这里只用 Java 片段粗略解释了如何嵌入 SPL，详细步骤请参阅 Java 如何调用 SPL 脚本，也非常简单，不再赘述。同时，SPL 也支持 ODBC 驱动，集成到支持 ODBC 的语言，嵌入过程类似。

拓展节选

之前没有相关的总结，其实关于数据分组，细分起来其实还有很多种，对位分组、枚举分组、多重分组…，在乾学院 SPL 官方论坛都有总结和示例，这里节选其中两种。

SPL 对位分组

示例 1：按顺序分别列出使用 Chinese、English、French 作为官方语言的国家数量

MySQL8: with t(name,ord) as (select 'Chinese',1 union all select 'English',2 union all select 'French',3) select t.name, count(countrycode) cnt from t left join world.countrylanguage s on t.name=s.language where s.isofficial='T' group by name,ord order by ord;MySQL8: with t(name,ord) as (select 'Chinese',1 union all select 'English',2 union all select 'French',3) select t.name, count(countrycode) cnt from t left join world.countrylanguage s on t.name=s.language where s.isofficial='T' group by name,ord order by ord;

注意：表的字符集和数据库会话的字符集要保持一致。

(1) show variables like ’character_set_connection’查看当前会话字符集

(2) show create table world.countrylanguage 查看表的字符集

(3) set character_set_connection=[字符集] 更新当前会话字符集

集算器 SPL:

	A
1	=connect("mysql")
2	=A1.query@x("select * from world.countrylanguage where isofficial='T'")
3	[Chinese,English,French]
4	=A2.align@a(A3,Language)
5	=A4.new(A3(#):name, ~.len():cnt)

A1: 连接数据库

A2: 查询出所有官方语言的记录

A3: 需要列出的语言

A4: 将所有记录按 Language 对位到 A3 相应位置

A5: 构造以语言和使用此语言为官方语言的国家数量的序表

Java 嵌入 SPL 轻松实现数据分组

示例 2：按顺序分别列出使用 Chinese、English、French 及其它语言作为官方语言的国家数量

MySQL8: with t(name,ord) as (select 'Chinese',1 union all select 'English',2 union all select 'French',3 union all select 'Other', 4), s(name, cnt) as ( select language, count(countrycode) cnt from world.countrylanguage s where s.isofficial='T' and language in ('Chinese','English','French') group by language union all select 'Other', count(distinct countrycode) cnt from world.countrylanguage s where isofficial='T' and language not in ('Chinese','English','French') ) select t.name, s.cnt from t left join s using (name) order by t.ord;MySQL8: with t(name,ord) as (select 'Chinese',1 union all select 'English',2 union all select 'French',3 union all select 'Other', 4), s(name, cnt) as ( select language, count(countrycode) cnt from world.countrylanguage s where s.isofficial='T' and language in ('Chinese','English','French') group by language union all select 'Other', count(distinct countrycode) cnt from world.countrylanguage s where isofficial='T' and language not in ('Chinese','English','French') ) select t.name, s.cnt from t left join s using (name) order by t.ord;

集算器 SPL:

	A
1	=connect("mysql")
2	=A1.query@x("select * from world.countrylanguage where isofficial='T'")
3	[Chinese,English,French,Other]
4	=A2.align@an(A3.to(3),Language)
5	=A4.new(A3(#):name, if(#<=3,~.len(), ~.icount(CountryCode)):cnt)

A4: 将所有记录按 Language 对位到 A3.to(3) 相应位置，并追加一组用于存放不能对位的记录

A5: 第 4 组计算不同 CountryCode 的数量

Java 嵌入 SPL 轻松实现数据分组

SPL 枚举分组

示例 1：按顺序列出各类型城市的数量

MySQL8: with t as (select * from world.city where CountryCode='CHN'), segment(class,start,end) as (select 'tiny', 0, 200000 union all select 'small',  200000, 1000000 union all select 'medium', 1000000, 2000000 union all select 'big', 2000000, 100000000 ) select class, count(1) cnt from segment s join t on t.population>=s.start and t.population=s.start and t.population 
集算器 SPL:
A
1 =connect("mysql")
2 =A1.query@x("select * from world.city where   CountryCode='CHN'")
3 =${string([20,100,200,10000].(~*10000).("?<"/~))}
4 [tiny,small,medium,big]
5 =A2.enum(A3,Population)
6 =A5.new(A4(#):class, ~.len():cnt)
A3: ${…} 宏替换，以大括号内表达式的结果作为新表达式进行计算，结果为序列 [“?<200000”,“?<1000000”,“?<2000000”,“?<100000000”]
A5: 针对 A2 中每条记录，寻找 A3 中第 1 个成立的条件，并追加到对应的组中
示例 2：列出华东地区大型城市数量、其它地区大型城市数量、非大型城市数量
MySQL8: with t as (select * from world.city where CountryCode='CHN') select 'East&Big' class, count(*) cnt from t where population>=2000000 and district in ('Shanghai','Jiangshu', 'Shandong','Zhejiang','Anhui','Jiangxi') union all select 'Other&Big', count(*) from t where population>=2000000 and district not in ('Shanghai','Jiangshu','Shandong','Zhejiang','Anhui','Jiangxi') union all select 'Not Big', count(*) from t where population<2000000;MySQL8: with t as (select * from world.city where CountryCode='CHN') select 'East&Big' class, count(*) cnt from t where population>=2000000 and district in ('Shanghai','Jiangshu', 'Shandong','Zhejiang','Anhui','Jiangxi') union all select 'Other&Big', count(*) from t where population>=2000000 and district not in ('Shanghai','Jiangshu','Shandong','Zhejiang','Anhui','Jiangxi') union all select 'Not Big', count(*) from t where population<2000000;
 
集算器 SPL:
A
1 =connect("mysql")
2 =A1.query@x("select * from world.city where   CountryCode='CHN'")
3 [Shanghai,Jiangshu, Shandong,Zhejiang,Anhui,Jiangxi]
4 [?(1)>=2000000   && A3.contain(?(2)), ?(1)>=2000000 && !A3.contain(?(2))]
5 [East&Big,Other&Big, Not Big]
6 =A2.enum@n(A4, [Population,District])
7 =A6.new(A5(#):class, A6(#).len():cnt)
A5: enum@n 将不满足 A4 中所有条件的记录存放到追加的最后一组中
示例 3：列出所有地区大型城市数量、华东地区大型城市数量、非大型城市数量
MySQL8: with t as (select * from world.city where CountryCode='CHN') select 'Big' class, count(*) cnt from t where population>=2000000 union all select 'East&Big' class, count(*) cnt from t where population>=2000000 and district in ('Shanghai','Jiangshu','Shandong','Zhejiang','Anhui','Jiangxi') union all select 'Not Big' class, count(*) cnt from t where population<2000000;MySQL8: with t as (select * from world.city where CountryCode='CHN') select 'Big' class, count(*) cnt from t where population>=2000000 union all select 'East&Big' class, count(*) cnt from t where population>=2000000 and district in ('Shanghai','Jiangshu','Shandong','Zhejiang','Anhui','Jiangxi') union all select 'Not Big' class, count(*) cnt from t where population<2000000;
 
集算器 SPL:
A
1 =connect("mysql")
2 =A1.query@x("select * from world.city where   CountryCode='CHN'")
3 [Shanghai,Jiangshu, Shandong,Zhejiang,Anhui,Jiangxi]
4 [?(1)>=2000000, ?(1)>=2000000 && A3.contain(?(2))]
5 [Big, East&Big, Not Big]
6 =A2.enum@rn(A4, [Population,District])
7 =A6.new(A5(#):class, A6(#).len():cnt)
A6: 若 A2 中记录满足 A4 中多个条件时，enum@r 会将其追加到对应的每个组中
优势总结
有库写 SQL，没库写 SPL
用 Java 程序直接汇总计算数据，还是比较累的，代码很长，并且不可复用，很多情况数据也不在数据库里，有了 SPL，就能像在 Java 中用 SQL 一样了，十分方便。
常用无忧，不花钱就能取得终身使用权的入门版
如果要分析的数据是一次性或临时性的，润乾集算器每个月都提供免费试用授权，可以循环免费使用。但要和 Java 应用程序集成起来部署到服务器上长期使用，定期更换试用授权还是比较麻烦，润乾提供了有终身使用权的入门版，解决了这个后顾之忧，获得方式参考 如何免费使用润乾集算器？
技术文档和社区支持
官方提供的集算器技术文档本身就有很多现成的例子，常规问题从文档里都能找到解决方法。如果获得了入门版，不仅能够使用 SPL 的常规功能，碰到任何问题都可以去乾学院上去咨询，官方通过该社区对入门版用户提供免费的技术支持。            
            
                                

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3	=${string([20,100,200,10000].(~*10000).("?<"/~))}
4	[tiny,small,medium,big]
5	=A2.enum(A3,Population)
6	=A5.new(A4(#):class, ~.len():cnt)

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1	=connect("mysql")
2	=A1.query@x("select * from world.city where CountryCode='CHN'")
3	[Shanghai,Jiangshu, Shandong,Zhejiang,Anhui,Jiangxi]
4	[?(1)>=2000000 && A3.contain(?(2)), ?(1)>=2000000 && !A3.contain(?(2))]
5	[East&Big,Other&Big, Not Big]
6	=A2.enum@n(A4, [Population,District])
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