SPL开源社区

自然语言转 SQL（Text2SQL）技术旨在降低数据查询的技术门槛，但一直面临 "灵活性"、"准确性" 与 "查询复杂性" 难以兼顾的技术困境。直接由大语言模型生成 SQL 存在语义 "幻觉" 会带

当 ChatBI 的探索大多集中于大模型这一虽然广阔但充满不确性的“主航道”时，润乾 NLQ 以其独特的“规则引擎”别辟蹊径，为我们提供了另一种经过实践验证的可靠选择。它或许没有大模型那般“万能的想象

我们以订单表为例实现 esProc SPL 数据外置，提速常规过滤及分组汇总计算。用事实说话： SQL 需要 11 秒，SPL只需要2秒

江湖之中，凡我辈数据库修习者，谁不曾拆解过数百存储过程，优化过万行 SQL 脚本？然则，当你面对接连五个 JOIN，而业务方仍在追问“可否再添一维”时，可曾感到一股内力滞涩，呼吸为之一窒？

报表开发离不开 SQL。简单 SQL 更多，但通常只需片刻即可完成；真正耗时的，是那些逻辑繁琐、步骤繁多的 SQL，数量虽相对少，却往往成为报表开发中效率最低的瓶颈，让报表开发人员倍感吃力。

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

项目中的报表开发没完没了达不到客户预期，以至于影响到合同收款—这种现象在软件公司经营过程中并不少见。出现类似状况时，管理者的第一反应往往是把板子打到开发团队身上。然而，真相很可能是：问题并不出在程序员

大数据的 4 个 V 说法在业界已经尽人皆知，这是指的大数据本身的特征。现在我们来考察一下用于处理大数据的技术应该具有的特性。为方便记忆，类似 4 个 V，我们把这些特性总结成 4 个 E，用户在选择

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