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Orders.new(OrderID, Amount, OrderDate)
计算列：
Orders.new(OrderID, Amount, year(OrderDate))
字段改名：
Orders.new(OrderID:ID, SellerId, year(OrderDate):y)
按序号使用字段：
Orders.groups(year(_5),_2; sum(_4))
序表改名（左关联）
join@1(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId).groups(e.Dept; sum(o.Amount))
序表支持所有的结构化计算函数，计算结果也同样是序表，而不是Map之类的数据类型。比如对分组汇总的结果，继续进行结构化数据处理：
Orders.groups(year(OrderDate):y; sum(Amount):m).new(y:OrderYear, m*0.2:discount)
在序表的基础上，SPL提供了丰富的结构化数据计算函数，比如过滤、排序、分组、去重、改名、计算列、关联、子查询、集合计算、有序计算等。这些函数具有强大的计算能力，无须硬编码辅助，就能独立完成计算：
组合查询：
Orders.select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,"bro"))
排序：
Orders.sort(-Client,Amount)
分组汇总：
Orders.groups(year(OrderDate),Client; sum(Amount))
内关联：
join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId).groups(e.Dept; sum(o.Amount))
#### 简洁的Lambda语法
SPL支持简单的Lambda语法，无须定义函数名和函数体，可以直接用表达式当作函数的参数，比如过滤：
Orders.select(Amount>1000)
修改业务逻辑时，也不用重构函数，只须简单修改表达式：
Orders.select(Amount>1000 && Amount<2000)
SPL是解释型语言，使用参数表达式时不必明确定义参数类型，使Lambda接口更简单。比如计算平方和，想在sum的过程中算平方，可以直观写作：
Orders.sum(Amount*Amount)
和SQL类似，SPL语法也支持在单表计算时直接使用字段名：
Orders.sort(-Client, Amount)
#### 动态数据结构
SPL是解释型语言，天然支持动态数据结构，可以根据计算结果结构动态生成新序表。特别适合计算列、分组汇总、关联这类计算，比如直接对分组汇总的结果再计算：
Orders.groups(Client;sum(Amount):amt).select(amt>1000 && like(Client,"*S*"))
或直接对关联计算的结果再计算：
join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,Eid).groups(e.Dept; sum(o.Amount))
较复杂的计算通常都要拆成多个步骤，每个中间结果的数据结构几乎都不同。SPL支持动态数据结构，不必先定义这些中间结果的结构。比如，根据某年的客户回款记录表，计算每个月的回款额都在前10名的客户：
Sales2021.group(month(sellDate)).(.groups(Client;sum(Amount):sumValue)).(.sort(-sumValue)) .(.select(#<=10)).(.(Client)).isect()
#### 直接执行SQL
SPL中还实现了SQL的解释器，可以直接执行SQL，从基本的WHERE、GROUP到JOIN、甚至WITH都能支持：
$select * from d:/Orders.csv where (OrderDate<date('2020-01-01') and Amount<=100)or (OrderDate>=date('2020-12-31') and Amount>100)
$select year(OrderDate),Client ,sum(Amount),count(1) from d:/Orders.csv group by year(OrderDate),Client having sum(Amount)<=100
$select o.OrderId,o.Client,e.Name e.Dept from d:/Orders.csv o join d:/Employees.csv e on o.SellerId=e.Eid
$with t as (select Client ,sum(amount) s from d:/Orders.csv group by Client) select t.Client, t.s, ct.Name, ct.address from t left join ClientTable ct on t.Client=ct.Client
### 更多语言优势
作为专业的结构化数据处理语言，SPL不仅覆盖了SQL的所有计算能力，在语言方面，还有更强大的优势：
#### 离散性及其支挂下的更彻底的集合化
集合化是SQL的基本特性，即支持数据以集合的形式参与运算。但SQL的离散性很不好，所有集合成员必须作为一个整体参于运算，不能游离在集合之外。而Java等高级语言则支持很好的离散性，数组成员可以单独运算。
但是，更彻底的集合化需要离散性来支持，集合成员可以游离在集合之外，并与其它数据随意构成新的集合参与运算 。
SPL兼具了SQL的集合化和Java的离散性，从而可以实现更彻底的集合化。
比如，SPL中很容易表达“集合的集合”，适合**分组后计算**。比如，找到各科成绩均在前10名的学生：
| | A |
| --- | --- |
| 1 | =T(“score.csv”).group(subject) |
| 2 | =A2.(.rank(score).pselect@a(<=10)) |
| 3 | =A1.(~(A3(#)).(name)).isect() |
| SPL序表的字段可以存储记录或记录集合，这样可以用**对象引用**的方式，直观地表达关联关系，即使关系再多，也能直观地表达。比如，根据员工表找到女经理下属的男员工： | |
Employees.select(性别:"男",部门.经理.性别:"女")
**有序计算**是离散性和集合化的典型结合产物，成员的次序在集合中才有意义，这要求集合化，有序计算时又要将每个成员与相邻成员区分开，会强调离散性。SPL兼具集合化和离散性，天然支持有序计算。
具体来说，SPL可以按绝对位置引用成员，比如，取第3条订单可以写成Orders(3)，取第1、3、5条记录可以写成Orders([1,3,5])。
SPL也可以按相对位置引用成员，比如，计算每条记录相对于上一条记录的金额增长率：Orders.derive(amount/amount[-1]-1)
SPL还可以用#代表当前记录的序号，比如把员工按序号分成两组，奇数序号一组，偶数序号一组：Employees.group(#%2==1)
#### 更方便的函数语法
大量功能强大的结构化数据计算函数，这本来是一件好事，但这会让相似功能的函数不容易区分。无形中提高了学习难度。
SPL提供了特有的函数选项语法，功能相似的函数可以共用一个函数名，只用**函数选项**区分差别。比如select函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第1条记录，只须使用选项@1：
Orders.select@1(Amount>1000)
数据量较大时，用并行计算提高性能，只须改为选项@m：
Orders.select@m(Amount>1000)
对排序过的数据，用二分法进行快速过滤，可用@b：
Orders.select@b(Amount>1000)
函数选项还可以组合搭配，比如：
Orders.select@1b(Amount>1000)
结构化运算函数的参数常常很复杂，比如SQL就需要用各种关键字把一条语句的参数分隔成多个组，但这会动用很多关键字，也使语句结构不统一。
SPL支持**层次参数**，通过分号、逗号、冒号自高而低将参数分为三层，用通用的方式简化复杂参数的表达：
join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId)
#### 扩展的Lambda语法
普通的Lambda语法不仅要指明表达式（即函数形式的参数），还必须完整地定义表达式本身的参数，否则在数学形式上不够严密，这就让Lambda语法很繁琐。比如用循环函数select过滤集合A，只保留值为偶数的成员，一般形式是：
A.select(f(x):{x%2==0} )
这里的表达式是x%2==0，表达式的参数是f(x)里的x，x代表集合A里的成员，即循环变量。
SPL用**固定符号~代表循环变量**，当参数是循环变量时就无须再定义参数了。在SPL中，上面的Lambda语法可以简写作：A.select(~ %2==0)
普通Lambda语法必须定义表达式用到的每一个参数，除了循环变量外，常用的参数还有循环计数，如果把循环计数也定义到Lambda中，代码就更繁琐了。
SPL用**固定符号#代表循环计数变量**。比如，用函数select过滤集合A，只保留序号是偶数的成员，SPL可以写作：A.select(# %2==0)
相对位置经常出现在难度较大的计算中，而且相对位置本身就很难计算，当要使用相对位置时，参数的写法将非常繁琐。
SPL用**固定形式[序号]代表相对位置**：
| | A | B |
| --- | --- | --- |
| 1 | =T(“Orders.txt”) | /订单序表 |
| 2 | =A1.groups(year(Date):y,month(Date):m; sum(Amount):amt) | /按年月分组汇总 |
| 3 | =A2.derive(amt/amt[-1]:lrr, amt[-1:1].avg():ma) | /计算比上期和移动平均 |
### 无缝集成、低耦合、热切换
作为用Java解释的脚本语言，SPL提供了JDBC驱动，可以无缝集成进Java应用程中。
简单语句可以像SQL一样直接执行：
… Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver"); Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://"); PrepareStatement st = conn.prepareStatement("=T("D:/Orders.txt").select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,"*S*"))"); ResultSet result=st.execute(); ...
复杂计算可以存成脚本文件，以存储过程方式调用
… Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver"); Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
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