简介

关于 esProc SPL

简而言之，esProc SPL 是一种引人入胜的编程语言和强大的数据计算中间件，也可以作为高效的数据仓库运行：在三个方面了解 SPL 中可以找到更多信息。

与基于文本的编程语言不同，SPL 在网格线上编写代码：在网格中编码的编程语言的更多信息；作为数据计算引擎，SPL可以以更低的成本实现高效率：esProc SPL，通过N倍减少应用成本的数据分析引擎。

esProc SPL 是基于JVM的数据计算类库：SPL：处理结构化数据的开源Java库。它比基于JVM的其他数据处理语言（如Kotlin 和 Scala）具有更多和更好的功能：JVM上的数据处理语言的竞争：Kotlin、Scala 和 SPL。它可以执行无数据库的SQL式计算：能够在没有关系数据库的情况下执行SQL的开源 SPL，提供多源/多样化的、混合计算能力：哪种工具适合多样化源混合计算，并支持对文件的直接计算：开放格式文件上的计算引擎以及在WEB上的计算引擎。特别是，esProc SPL使得微服务更加灵活：开源SPL使得微服务更加”微小”，并为报表查询提供方便的数据准备处理：开源SPL优化报表应用程序并处理无休止的报表开发需求。esProc还可以嵌入到应用程序中充当内置数据库：esProc SPL，SQLite的挑战者。

esProc SPL 丰富了中间件的概念：DCM：中间件家族的新成员。

在作为数据仓库工作时，esProc SPL不采用基于关系代数的SQL语法。它发明了一种称为离散数据集的代数系统：SPL：一种具有简单编写和快速运行特性的数据库语言（文档：离散数据集论文），以解决复杂SQL编码难题的问题（为什么SQL语句经常有数百行，以KB为单位测量）。

SPL使高性能算法变得方便，因此获得比传统关系数据仓库更高的计算性能：性能提升几个数量级的发生方式。在SPL性能测试中找到测试报告。它可以通过使用创新算法充分利用硬件资源。根据许多实际实例，esProc可以在单台机器上实现甚至超过分布式数据库在性能上的表现。

作为数据仓库，esProc抛弃了“house”概念，打破了传统数据库的封闭特性，创建了一个开放的计算系统：没有“house”的数据仓库的性能比有“house”的更好，使其有资格以更低的资源成本和更轻的框架替代大多数MPP数据仓库：有了轻量级SPL，MPP有多重要？

学习 esProc SPL

这本书《SPL编程》是学习SPL语法的好起点。该书面向没有任何编程经验的初学者。如果你是一位老手，可以快速浏览，但第4.4节中解释的对象理解值得深入研究。第5章也很重要，它解释了SPL的面向集合的思维方式，与其他语言有很大的不同。但一旦你理解并掌握了SPL，你可以编写优雅的代码。第8-10章是学习SPL的基本内容。它从不同的角度看待结构化数据计算，与SQL有很大的不同。这对专业程序员来说也很重要！从SPL的角度来看，SQL在理解复杂的结构化数据时有点简单。你在各种数据库课程中获得的知识还不够广泛和深刻！你需要复习和提高！

在这篇文章中找到初学者的基本SPL概念：初学者的SPL概念。对于初学者，你可以在初学者SPL操作中找到SPL的特征基本计算。有经验的程序员可以迅速了解SPL与SQL之间的差异。软件架构师在阅读esProc架构的Q&A后可以了解SPL与传统数据库之间的差异。

在SPL学习材料中找到全面的SPL文档。通常，应用程序员可以从数据库连接中开始处理基本操作：SPL：连接到数据库和数据库读/写SPL：读取和写入数据库数据或文件访问和计算SPL：读取和写入结构化文本文件。然后你可以学习如何在Java应用程序中集成SPL：如何在Java中调用SPL脚本。这构成了一个简单的学习循环。

高性能计算相对较难，但有一本系统的算法书籍：性能优化。性能优化算法不仅适用于SPL。在学习了这些算法之后，你可以使用另一种编程语言（除了SQL）实现高性能计算。关键在于算法而不是语法。然而，为了更好地理解算法，你需要深刻理解SPL的概念和语法。

上述SPL学习文章还包含性能优化算法的应用。

存储是高性能计算的基石。下面的文章介绍了初

学者常用的SPL专有存储模式：如何使用初学者的SPL存储。通常，性能优化的第一步是设计合适的存储模式。

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