SQLite 的挑战者
很多小微型应用程序需要一些数据处理和计算能力，如果集成一个数据库就显得太沉重了，小巧轻量的 SQLite 是个不错的选择，因而被开发者广泛应用。
而现在，用 esProc SPL 可以解决这一切。
esProc 是纯 Java 开发，把 jar 包直接引入到 Java 应用程序中就可以使用了，完全无缝集成。
esProc 也提供了标准 JDBC 接口，就像访问数据库一样可以被 Java 主程序调用，只不过 esProc 使用的查询语言称为 SPL，而不是 SQL。
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");Statement statement = conn.createStatement();ResultSet result = statement.executeQuery("=T(\"Orders.csv\").select(Amount>1000 && like(Client,\"*s*\")
with A as (select client,amount,row_number() over (order by amount) ranknumber from sales)select client,amountfrom (select client,amount,sum(amount) over (order by ranknumber) acc from A)where acc>(select sum(amount)/2 from sales)order by amount des
| A | B | |
| 1 | =sales.sort(amount:-1) | / 销售额逆序排序 |
| 2 | =A1.cumulate(amount) | / 计算累计序列 |
| 3 | =A2.m(-1)/2 | / 最后的累计即总额 |
| 4 | =A2.pselect(~>=A3) | / 超过一半的位置 |
| 5 | =A1(to(A4)) | / 按位置取值 |
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");CallableStatement statement = conn.prepareCall("call queryOrders()");statement.execute();
不同的是，SPL 脚本是解释执行的，在修改后就会立即生效，不像存储过程一样需要有个编译过程。特别地，这些脚本可以存放在主程序之外，改动时不需要主程序跟随重新编译部署，可以实现业务逻辑的实时热切换。如果是主程序配合数据库的 SQL 才能实现的逻辑就没有这个好处了。
SPL 支持的数据源就太丰富了。
包括各种格式的文本文件,Excel 文件, 关系数据库,NoSQL 数据库,HTTP,Kafka,…，以及 json/xml 格式的数据，反正你听说过和没听说过的数据源都被 esProc 做好了访问接口，只要简单的一两句代码就可以读写。
T("Orders.csv").select(Amount>2000 && Amount<=3000)Orders=json(httpfile("http://127.0.0.1:6868/api/orders").read())db=connect("mysql")db.query("select * from salesR where SellerID=?",10)...
访问这些外部数据时不需要事先创建表，直接读就行了，非常方便。而且，这些文件和数据源在 SPL 中都是可写的，所以可以用来做数据持久化，这样写出来的数据还可能被其它应用程序访问。
file("Orders.csv").export@t(A2)file("Orders.xlsx").xlsexport@t(A2)db.update(NewTable:OldTable)
GitHub：https://github.com/SPLWare/esProc
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