报表查询分析都要涉及数据准备，就是把原始数据加工成可以呈现或分析的形式（如常见的报表数据集）。不过，数据准备经常并不轻松，可能面临各种复杂的情况。

大多数情况下，我们用SQL（存储过程）就可以完成数据库计算，但如果遇到SQL不擅长的某些复杂运算，就只能用其他程序语言把数据读出库外，然后在数据库外完成计算，这样的程序语言经常是以简单脚本的形式出现，我们在这里称为SQL的后计算脚本。

很多人都会遇到不方便使用数据库但又要结构化数据计算的情况。JAVA 8之前只能全都硬编码实现。JAVA8推出了惰性（Lazy Evaluation）的集合计算库Stream，虽然一定程度上缓解了这种状况，但仍然存在不少的缺点（详见《Stream能在Java中取代SQL吗》）。Kotli …

Stream是JAVA 8开始提供的重要类库，提供了更丰富流畅的Lambda语法，能够较方便地实现很多集合运算。基于这个原因，很多程序员尝试用Stream取代SQL。但实际上，Stream的专业程度还远不如SQL。

无论程序员，还是数据分析师或科研工作者，有很多人都会编写SQL。无论单机上的access，还是局域网中的mysql 或云环境中的Hadoop，也有很多平台都支持SQL。经过半个多世纪的演化，SQL已是应用广、成熟度高、使用方便的数据查询语言。

发明 SQL 的初衷之一显然是为了降低人们实施数据查询计算的难度。SQL 中用了不少类英语的词汇和语法，这是希望非技术人员也能掌握。确实，简单的 SQL 可以当作英语阅读，即使没有程序设计经验的人也能运用。

很多大数据计算都是用 SQL 实现的，跑得慢时就要去优化 SQL，但常常碰到让人干瞪眼的情况。

开启MongoDB的Connector服务后，可以通过MySQL　JDBC执行SQL。官方工具的优点是适配性极佳，几乎无须配置就能使用，缺点是计算能力较弱，所以官方给的建议是只限于BI工具中使用。

所谓类似SQL的运算，专业点的说法是结构化数据运算，也就是过滤、分组、排序、连接等等。JAVA上做这种运算的开源包挺多的，但好用的真不多。Stream是亲儿子，但计算能力不行。Scala计算能力还行，但重点搞的是大数据，架构有点复杂，不容易被JAVA调用。还 …

有一些文件的JDBC驱动可以直接在txt/csv上执行SQL，比如simoc csvjdbc/xiao321 csvjdb，但计算能力太弱，使用价值不大。JAVA内嵌数据库有一定计算能力，比如HSQLDB/Derby/H2，以及虽然不是纯JAVA但有JDBC接口的SQLite，但内嵌库不能直接在文件上执行SQL， …