DuckDB 和 esProc SPL 都能嵌入到应用作为计算引擎，这里比较一下哪个更轻量一些。“轻量”不仅指体积大小，也体现在开发维护的简洁性上。
DuckDB 用起来确实方便，Python 里直接 import 就能开搞，Java 系走 JDBC 也算顺畅。esProc 主打 Java 生态，15MB 的 jar 包往项目里一扔就能跑，非 Java 程序通过 HTTP 接口调。两个的安装包都不大，表现很轻。
esProc 脚本是解释执行的，支持热部署，计算逻辑修改不需要重启服务，这方面跟 DuckDB 同样不相伯仲。
是否轻量化的差异在跨数据源混合计算场景中尤为突出。DuckDB 虽支持 CSV、Parquet 等常见文件格式及 MySQL 等部分数据库，但需要针对每个数据源单独开发深度定制的 Connector，导致主流关系型数据库如 Oracle、SQL Server 仍未被覆盖，更难以支持 MongoDB 等 NoSQL 数据库。当用户需要对 MySQL 和 Oracle 进行跨源计算时，由于缺乏官方 Connector，通常要借助 Python 来导入，这种 "胶水代码" 的介入不只是导致技术栈复杂，更关键的是系统架构也变得沉重起来了，违背轻量化原则。
反观 esProc SPL 采用 "Native 接口 + 轻封装" 的方式，通过 JDBC 天然兼容所有关系型数据库，对 MongoDB、Kafka 等非结构化数据源仅基于原生接口进行浅层封装即可接入。这种标准化扩展机制使得支持的数据源种类达到数十种，涵盖文件、数据库、API 接口、消息队列等全场景，而且用户还能通过预留扩展接口快速适扩展，真正实现 "即连即算" 的轻量化体验。
不仅如此，DuckDB 处理复杂计算时有个硬伤：SQL 本身没有流程控制能力，for/if 这些基础功能，稍微复杂点的业务逻辑就绕不开。但 SQL 写不了这些，DuckDB 又没有存储过程之类的补充机制，遇到这类需求又要借助外部 Python 或其它有流程能力的语言硬怼。不仅代码变得又碎又长，还得同时维护两套技术栈，为了搬砖先造个起重机，实在不够轻快。
esProc 的 SPL 直接把流程控制塞进了数据处理语言里，循环、判断、异常处理这些功能全都有，既干得了 SQL 的查询老本行，又能代替 Python 搞流程控制，一个语言包打天下。程序员不用再在 SQL 和 Python 之间精神分裂，技术栈简单，整体表现更轻。
轻这玩意儿，真不是比谁家安装包小就完事了。就像搬家不能光看行李箱尺寸，得看能不能一个箱子装下所有家当。DuckDB 看着小巧玲珑，但遇到要跨数据源关联计算，或者写点带循环判断的业务逻辑时，还得拉别的外援。这就好比说好了一键煮饭的电饭煲，结果蒸个馒头还得自己外接蒸笼。
esProc 的聪明劲儿在于把麻烦事自己消化了。甭管是数据库还是 API，只要能接就能算，还能混算；管你是简单统计还是复杂规则，一套脚本语法全搞定。就像个会变形的工具箱，看着就一把螺丝刀的大小，拧开居然能掏出扳手、钳子、电钻… 最关键的是不用到处找配件，这才是真轻量。
