应用计算

传统交易（TP）数据库不擅长分析计算，而专业 OLAP 数据库又过于沉重，经常需要集群，不仅成本高昂，也会使系统架构变得更复杂。 把不再变化的历史数据存储成轻量级的 esProc SPL 列存文件，可

应用程序可能要基于不同数据库工作，各种数据库的 SQL 语法大体一致，但仍有些差别，结果就要改造这些 SQL，而这事通常只能手工调整，工作量大还容易出错。 完全自动改造 SQL 几乎是无法做到的，毕竟

数据结构不一样的多源混合计算会更常见，比如不同业务系统混合分析。 数据结构说明 车辆管理系统（DB_Vehicle）保存了车辆与车主等相关信息，其中车主信息表 owner_info 表结构简化如下：

相同结构的数据按照年份存储到不同数据库时，要进行数据统计就会涉及多库混合计算。事实上，不管是数据库还是其他任何存储介质，相同结构数据合并都是类似的，只是读取数据这一步有所不同（不同数据源有不同的接口

除了以上常见数据源，还有 NoSQL、MQ 等数据源，其中以 MongoDB 最为常用。我们用 SPL 连接 MongoDB 做计算。 导入 MongoDB 数据。 外部库 SPL 支持的多种数据源大

Restful 数据源也很常见，而且 Restful 的数据几乎都是 json 格式的，所以这两个放在一起来讲。 Rest 服务和数据格式 访问http://192.168.2.52:8503/ord

用 SPL 查文件也很简单，而且能处理各种文件格式。 计算用例 查询目标 基于 orders1.csv（有标题），统计 2024 年各类订单状态的订单金额 SPL 语法 编写脚本 A1：读入 CSV，

0 准备篇 背景 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。但混算目前技术解决的并不好，同构库之间某些数