Java 有什么开源包能做查询统计的？

本文由简悦 SimpRead 转码，原文地址 www.zhihu.com scudata

做查询统计的开源包，Python 上有著名的 Pandas，JAVA 上自然就有大批模仿者，其中 Tablesaw 和 Joinery 比较有名，但成熟度、计算能力、函数丰富程度等方面都远不如 Pandas，而且改了还得编译（Pandas 和 SQL 就不用）。如果不怕麻烦且数据量小，倒不如在 SQLite 里建表、读源数据、导入数据，然后用 SQL 做查询统计，全程可以都可以用 JAVA 实现。

纯 Java 的开源包，集算器 SPL 比 SQLite 好用多了，而且不麻烦。

SPL 的接口是 JDBC，程序员看一遍就能学会，比如对 Orders.txt 进行条件查询：

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…
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection connection =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
Statement statement = connection.createStatement();
String str="=T(\"D:/data/Orders.txt\").select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,\"*S*\"))";
ResultSet result = statement.executeQuery(str);
…

SPL 做查询统计很方便，除了条件查询，还提供了大量的基本计算函数，比如：

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排序
str ="=T(\"D:/data/Orders.txt\").sort(Client,-Amount)";

去重
str="=T(\"D:/data/Orders.txt\").id(Client)";

分组汇总
str ="=T(\"D:/data/Orders.txt\").groups(year(OrderDate);sum(Amount))";

关联
str ="=join(T (\"D:/data/Orders.txt\"):O,SellerId; T(\"D:/data/Employees.txt\"):E,EId).new(O.OrderID,O.Client,O.SellerId,O.Amount,O.OrderDate,   E.Name,E.Gender,E.Dept)";

为了方便数据库程序员，集算器也提供了对应的 SQL 语法，比如分组汇总也可以写作下面这样：

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str="$SELECT  year(OrderDate),sum(Amount) from Orders.txt group by year(OrderDate)"

SPL 支持多种数据源，除了上面的文本文件，还支持数据库、Excel、各类 NoSQL、Restful 等。

SPL 脚本可以像上面那样内嵌于 JAVA 代码（类似 SQL）；遇到步骤较多，可能频繁修改，需要降低的运算**耦合性，SPL 脚本也可以外置于脚本文件**（类似存储过程）。比如：在各部门找出比本部门平均年龄小的员工。先将 SPL 脚本存为文件：

	A
1	=T(“Employee.csv”)
2	=A1.group(DEPT; (a=_{.avg(age(BIRTHDAY)),}.select(age(BIRTHDAY)<a)):YOUNG)
3	=A2.conj(YOUNG)

再在 JAVA 代码中以存储过程的方式调用脚本文件：

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…        
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection connection =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
Statement statement = connection.createStatement();
ResultSet result = statement.executeQuery("call getYoung()");    
...

有些运算逻辑比较复杂，用数据库存储过程都很难写，而 SPL 提供了更丰富的计算函数和语法，可以大幅简化复杂运算逻辑。比如：计算某支股票最长的连续上涨天数，SPL 只需两行：

	A	B
1	=T(“d:/AAPL.xlsx”)	读 Excel 文件，首行为列名
2	=a=0,A1.max(a=if(price>price[-1],a+1,0))	求最长连续上涨天数

外置的脚本文件可以用 SPL 专用的 IDE 进行编辑调试，不仅具备完整调试功能，还能随时观察每一步的计算结果，特别适合设计逻辑更复杂的计算：

在查询统计方面，集算器 SPL 明显比其它开源包更胜一筹，在数据源种类、跨源计算、大数据和并行计算等方面，集算器 SPL 也均有出色表现，这里不再详细展开。

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一般的服务器都需要线程池，比如 Web、FTP 等服务器，不过它们一般都自己实现了线程池，比如以前介绍过的 Tomcat、Resin 和 Jetty 等，现在有了 JDK5，我们就没有必要重复造车轮了，直接使用就可以，何况使用也很方便，性能也非常高。

　　package concurrent;

　　import java.util.concurrent.ExecutorService;

　　import java.util.concurrent.Executors;

　　public class TestThreadPool {

　　public static void main(String args[]) throws InterruptedException {

　　// only two threads

　　ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(2);

for (int index = 0; index < 100; index++) {

　　Runnable run = new Runnable() {

　　public void run() {

　　long time = (long) (Math.random() * 1000);

　　System.out.println(“Sleeping” + time + “ms”);

　　try {

　　Thread.sleep(time);

　　} catch (InterruptedException e) {

　　}

　　};

　　exec.execute(run);

// must shutdown

　　exec.shutdown();

　　}

这是一个例子, 感兴趣可以评论区留言!

御坂 10032

Flink Spark 这种算吗？(逃~)