有什么支持跨数据库运算的开源库
有些数据库自带跨数据库运算功能,比如DBlink和Linked Server,但都不开源,配置也复杂,而且大多数计算要先把数据取到本地,性能比较差。对于支持跨数据库运算的开源库,Scala可以充分利用数据库的计算能力,性能足够优秀,缺点是架构沉重,代码冗长,数据超出内存时也容易发生故障。Calcite和Tablesaw的优点是配置简单,架构轻便,缺点是成熟度都不高,很多计算函数都不支持。
相对来讲,支持跨数据库运算的JAVA开源库,SPL是更好的选择。
SPL不仅代码简单,而且配置简单,架构轻便,还提供了易于集成的JDBC接口。对于超出内存的数据和分库等特殊情况,SPL也有针对性地进行了优化,在保证稳定和效率的前提下,对代码进行了大幅简化。
SPL可以充分利用数据库的计算能力。远程数据库先执行SQL或存储过程,SPL将数据量较小的计算结果取到本地,再进行跨库运算。比如,用MySQL分组汇总的结果,和Oracle表进行跨库关联:
A | |
1 | =orcl.query("select EId,Name from employees") |
2 | =mysql1.query("select SellerId, sum(Amount) subtotal from Orders group by SellerId") |
3 | =join(A1:O,SellerId; A2:E,EId).new(O.Name:name, O.Dept:dept, E.subtotal:amt) |
SPL提供了丰富的计算函数,可以用简单直观的代码完成跨库后的计算。比如,跨库运算后按页取记录,其中p_size是每页记录数,p_No是页号:
A | |
3 | …//跨库运算 |
4 | =A3.to(p_Size*(p_No-1),p_Size*p_No) |
SPL提供了JDBC接口,方便被JAVA程序调用。比如,
… Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver"); Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://"); CallableStatement statement = conn.prepareCall("{call pageQuery(?, ?)}"); statement.setObject(1, 10); statement.setObject(2, 3); statement.execute(); ...
再举几例:
A | B | |
3 | … | |
4 | =A2.select(amt>1000 && like(dept,\"*S*\")) | //查询 |
5 | =A2.sort(dept,-amt)" | //排序 |
6 | =A2 .id(dept) | //去重 |
7 | =A2.groups(dept;sum(amt)) | //分组汇总 |
对于超出内存的数据,SPL提供了游标机制,不仅代码简短,而且稳定可靠。比如,表Employees和Orders都是大表,分属不同的数据库,下面先跨库关联,再分组汇总:
A | |
1 | =orcl.cursor("select EId, Dept from Employees order by EId") |
2 | =mysql1.cursor("select SellerId, Amount from Orders order by SellerId") |
3 | =joinx(A2:O,SellerId; A1:E,EId) |
4 | =A3.groups(E.Dept;sum(O.Amount)) |
上面代码利用了有序归并进行关联,性能也更好。
对于分库的跨库运算,SPL提供了并行计算语法,代码非常简短:
A | B | C | |
1 | =[connect("mysql1"),connect("mysql2"),connect("mysql3")] | /连接多个mysql | |
2 | select * from orders where amount>=10000 | /SQL | |
3 | fork A1 | =A3.query@x(A2) | /并行执行SQL |
4 | =A3.conj() | /合并结果 |
除了数据库,SPL也支持CSV/XLS等文件数据源和多种NoSQL,以及不同数据源/数据库之间的混合计算。