开源SPL强化MangoDB计算

MongoDB是NoSQL数据库的典型代表,支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷,数据存取效率也很高,但计算能力较弱,实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦,这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。

开源集算器SPL是一款专业结构化数据计算引擎,拥有丰富的计算类库和完备、不依赖数据库的计算能力。SPL提供了独立的过程计算语法,尤其擅长复杂计算,可以增强MongoDB的计算能力,完成分组汇总、关联计算、子查询等通通不在话下。

常规查询

MongoDB不容易搞定的连接JOIN运算,用SPL很容易搞定:

A B
1 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb") /连接MongDB
2 =mongo_shell(A1,"c1.find()").fetch() /获取数据
3 =mongo_shell(A1,"c2.find()").fetch()
4 =A2.join(user1:user2,A3:user1:user2,output) /关联计算
5 >A1.close() /关闭连接

 

单表多次参与运算,复用计算结果:

A B
1 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2 =mongo_shell(A1,“course.find(,{_id:0})”).fetch() /获取数据
3 =A2.group(Sno).((avg   = ~.avg(Grade), ~.select(Grade>avg))).conj() /计算成绩大于平均值
4 >A1.close()

 

IN计算:

A B
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/test")
2 =mongo_shell(A1,"orders.find(,{_id:0})") /获取数据
3 =mongo_shell(A1,"employee.find({STATE:'California'},{_id:0})").fetch() /过滤employee数据
4 =A3.(EID).sort() /取出EID并排序
5 =A2.select([email protected](SELLERID)).fetch() /二分法查找
6 >A1.close()

 

外键对象化,外键指针不仅方便,效率也高:

A B
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/local")
2 =mongo_shell(A1,"Progress.find({},   {_id:0})").fetch() /获取Progress数据
3 =A2.groups(courseid;   count(userId):popularityCount) /按课程分组计数
4 =mongo_shell(A1,"Course.find(,{title:1})").fetch() /获取Course数据
5 =A3.switch(courseid,A4:_id) /外键连接
6 =A5.new(popularityCount,courseid.title) /创建结果集
7 =A1.close()

 

APPLY算法的简单实现:

A B
1 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2 =mongo_shell(A1,"users.find()").fetch() /获取users数据
3 =mongo_shell(A1,"workouts.find()").fetch() /获取workouts数据
4 =A2.conj(A3.select(A2.workouts.pos(_id)).derive(A2.name)) /查询_id 值workouts 序列的记录
5 >A1.close()

 

集合运算,合并交差:

A B
1 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2 =mongo_shell(A1,"emp1.find()").fetch()
3 =mongo_shell(A1,"emp2.find()").fetch()
4 =[A2,A3].conj() /多序列合集
5 =[A2,A3][email protected]() /全行对比求并集
6 =[A2,A3][email protected](_id,   NAME) /键值对比求并集
7 =[A2,A3][email protected]() /全行对比求交集
8 =[A2,A3][email protected](_id,   NAME) /键值对比求交集
9 =[A2,A3][email protected]() /全行对比求差集
10 =[A2,A3][email protected](_id,   NAME) /键值对比求差集
11 >A1.close()

 

在序列中查找成员序号:

A B
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/local)
2 =mongo_shell(A1,"users.find({name:'jim'},{name:1,friends:1,_id:0})")   .fetch()
3 =A2.friends.pos("luke") /从friends序列中获取成员序号
4 =A1.close()

 

多成员集合的交集:

A B
1 [Chemical,   Biology, Math] /课程
2 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
3 =mongo_shell(A2,"student.find()").fetch() /获取student数据
4 =A3.select(Lesson^A1!=[]) /查询选修至少一门的记录
5 =A4.new(_id,   Name, ~.Lesson^A1:Lession) /计算出结果
6 >A2.close()

复杂计算

TOPN运算:

A B
1 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/test")
2 =mongo_shell(A1,"last3.find(,{_id:0};{variable:1})") /获取last3数据,并按variable排序
3 for A2;variable =A3.top(3;-timestamp) /选出timestamp最晚的3个
4 [email protected]|B3 /将选出文档追加到B4中
5 =B4.minp(~.timestamp)      /选出timstamp最早的文档
6 >mongo_close(A1)

 

嵌套结构的聚合:

A
1 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2 =mongo_shell(A1,"computer.find()").fetch()
3 =A2.new(_id:ID,income.array().sum():INCOME,output.array().sum():OUTPUT)
4 >A1.close()

 

合并多属性子文档:

A B C
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/local")
2 =mongo_shell(A1,"c1.find(,{_id:0};{name:1})")
3 =create(_id,   readUsers) /创建结果序表
4 for   A2;name =A4.conj(acls.read.users|acls.append.users|acls.edit.users|acls.fullControl.users).id() /取出所有users字段
5 >A3.insert(0,   A4.name, B4) /插入本组数据
6 =A1.close()

 

嵌套List子文档的查询

A B
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/local")
2 =mongo_shell(A1,"Cbettwen.find(,{_id:0})").fetch()
3 =A2.conj((t=~.objList.data.dataList,   t.select((s=float([email protected]()(1)), s>6154   && s<=6155)))) /找到符合条件的字符串
4 =A1.close()

 

交叉汇总:

A
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/local")
2 =mongo_shell(A1,"student.find()").fetch()
3 =A2.group(school)
4 =A3.new(school:school,[email protected](5,sub1).(~.len()):sub1,[email protected](5,sub2).(~.len()):sub2)
5 =A4.new(school,sub1(5):sub1-5,sub1(4):sub1-4,sub1(3):sub1-3,sub1(2):sub1-2,sub1(1):sub1-1,sub2(5):sub2-5,sub2(4):sub2-4,sub2(3):sub2-3,sub2(2):sub2-2,sub2(1):sub2-1)
6 =A1.close()

 

分段分组

A B
1 [3000,5000,7500,10000,15000] /Sales分段区间
2 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
3 =mongo_shell(A2,"sales.find()").fetch()
4 =A3.groups(A1.pseg(~.SALES):Segment;count(1):   number) /根据 SALES 区间分组统计员工数
5 >A2.close()

 

分类分组

A B
1 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2 =mongo_shell(A1,"books.find()")
3 =A2.groups(addr,book;count(book):   Count) /分组计数
4 =A3.groups(addr;sum(Count):Total) /分组统计
5 =A3.join(addr,A4:addr,Total) /关联计算
6 >A1.close()

 

数据写入

导出成CSV:

A B
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/raqdb")
2 =mongo_shell(A1,"carInfo.find(,{_id:0})")
3 =A2.conj((t=~,cars.car.new(t.id:id,   t.cars.name, ~:car))) /对car字段进行拆分成行
4 =file("D:\data.csv")[email protected](A3) /导出生成csv文件
5 >A1.close()

 

更新数据库(MongoDB到MySQL):

A B
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/raqdb") /连接MongDB
2 =mongo_shell(A1,"course.find(,{_id:0})").fetch()
3 =connect("myDB1") /连接mysql
4 [email protected]("select   * from course2").keys(Sno, Cno)
5 >A3.update(A2:A4,   course2, Sno, Cno, Grade; Sno,Cno) /向mysql更新数据
6 >A1.close()

 

更新数据库(MySQL到MongoDB):

A B
1 =connect("mysql") /连接mysql
2 [email protected]("select   * from course2") /获取表course2数据
3 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/raqdb") /连接MongDB
4 =mongo_insert(A3,   "course",A2) /将MySQL表course2导入MongoDB集合course
5 >A3.close()

 

混合计算

借助SPL还很容易实现MongoDB与其他数据源进行混合计算:

A B
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/test") /连接MongDB
2 =mongo_shell(A1,"emp.find({'$and':[{'Birthday':{'$gte':'"+string(begin)+"'}},{'Birthday':{'$lte':'"+string(end)+"'}}]},{_id:0})").fetch() /查询某时间段的记录
3 =A1.close() /关闭MongoDB
4 =myDB1.query("select   * from cities") /获取mysql中表cities数据
5 =A2.switch(CityID,A4:   CityID) /外键关联
6 =A5.new(EID,Dept,CityID.CityName:CityName,Name,Gender) /创建结果集
7 return   A6 /返回

SQL支持

SPL除了原生语法,还提供了相当于SQL92标准的SQL支持,可以使用SQL查询MongoDB了,比如前面的关联计算:

A
1 =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/test")
2 =mongo_shell(A1,"c1.find()").fetch()
3 [email protected](A1,"c2.find()").fetch()
4 $select s.* from {A2} as s left join {A3}   as r on s.user1=r.user1 and s.user2=r.user2 where r.income>0.3

应用集成

不仅如此,SPL提供了标准JDBC/ODBC等应用程序接口,集成调用很方便。如JDBC的使用:

…
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
PrepareStatement st=con.prepareStatement("call splScript(?)"); // splScript为spl脚本文件名
st.setObject(1,"California");
st.execute();
ResultSet rs = st.getResultSet();
…

有了这些功能,增强MongoDB的计算能力可不是说说而已,要不要下载试试?

SPL资料

本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
THE END
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