开源SPL，ORM的终结者？
来源丨Java知音
SPL用统一数据结构和语法风格实现业务逻辑
| A | B | C | |
| 1 | =db=connect@e("dbName") | /连接数据库，开启事务 | |
| 2 | =db.query@1("select sum(Amount) from sales where sellerID=? and year(OrderDate)=? and month(OrderDate)=?", p_SellerID,year(now()),month(now())) | /查询当月销售额 | |
| 3 | =if(A2>=10000 :200, A2<10000 && A2>=2000 :100, 0) | /本月累计奖金 | |
| 4 | =p_Amount*0.05 | /本单固定奖金 | |
| 5 | =BONUS=A3+A4 | /总奖金 | |
| 6 | =create(ORDERID,CLIENT,SELLERID,AMOUNT,BONUS,ORDERDATE) | /创建订单的数据结构 | |
| 7 | =A6.record([p_OrderID,p_Client,p_SellerID,p_Amount,BONUS, date(now())]) | /生成一条订单记录 | |
| 8 | >db.update@ik(A7,sales;ORDERID) | /尝试写入库表 | |
| 9 | =db.error() | /入库结果 | |
| 10 | if A9==0 | >A1.commit() | /成功，则提交事务 |
| 11 | Else | >A1.rollback() | /失败，则回滚事务 |
| 12 | >db.close() | /关闭数据库连接 | |
| 13 | return A9 | /返回入库结果 |
上面的SPL代码使用统一的数据结构、语法、函数，就可以完成整个业务逻辑的开发，包括数据库读写、事务处理、流程处理、数据计算。
…//省略参数的获取过程Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");CallableStatement statement = conn.prepareCall("{call InsertSales(?, ?,?,?)}");statement.setObject(1, d_OrderID);statement.setObject(2, d_Client);statement.setObject(3, d_SellerID);statement.setObject(4, d_Amount);statement.execute();...
JAVA调用SPL的形式与调用存储过程相同，且无须数据库管理员授权，不影响数据库安全，便于迁移，方便调试，处理能力更强，代码更简单。
结构化数据对象
内外数据交换能力
取单条记录：
取序表（记录集合）：
比如，原序表为 T，经过增删改之后的序表为 NT, 将变化结果持久化到数据库：
流程控制能力
| A | B | |
| 2 | … | |
| 3 | if T.AMOUNT>10000 | =T.BONUS=T.AMOUNT*0.05 |
| 4 | else if T.AMOUNT>=5000 && T.AMOUNT<10000 | =T.BONUS=T.AMOUNT*0.03 |
| 5 | else if T.AMOUNT>=2000 && T.AMOUNT<5000 | =T.BONUS=T.AMOUNT*0.02 |
循环语句：
| A | B | |
| 1 | =db=connect("db") | |
| 2 | =T=db.query@x("select * from sales where SellerID=? order by OrderDate",9) | |
| 3 | for T | =A3.BONUS=A3.BONUS+A3.AMOUNT*0.01 |
| 4 | =A3.CLIENT=CONCAT(LEFT(A3.CLIENT,4), "co.,ltd.") | |
| 5 | … | |
与Java的循环类似，SPL还可用break关键字跳出（中断）当前循环体，或用next关键字跳过（忽略）本轮循环，不展开说了。
SPL超越ORM获得更高的开发效率
更多计算函数
比如，时间类函数，日期增减：elapse("2020-02-27",5) //返回2020-03-03
星期几：day@w("2020-02-27") //返回5，即星期6
N个工作日之后的日期：workday(date("2022-01-01"),25) //返回2022-02-04
字符串类函数，判断是否全为数字：isdigit("12345") //返回true
取子串前面的字符串：substr@l("abCDcdef","cd") //返回abCD
更方便的集合运算
比如，批量修改记录：T.run(BONUS+AMOUNT*0.01: AMOUNT, concat(left(CLIENT,4), "co.,ltd."): CLIENT)
过滤：T.select(Amount>1000 && Amount<=3000)
对有序序表按二分法进行过滤：T.select@b(Amount>1000 && Amount<=3000)
分组汇总：T.groups(Client;sum(Amount))
涉及跨行的集合运算，通常都有一定的难度，比如比上期和同期比。ORM没有为跨行运算做优化，代码通常很繁琐。SPL使用"字段[相对位置]"引用跨行的数据，可显著简化代码，还可以自动处理数组越界等特殊情况。比如，追加一个计算列rate，计算每条订单的金额增长率：
| A | |
| 1 | …//省略序表Employees的生成过程 |
| 2 | =Employees.group(DEPT; (a=~.avg(age(BIRTHDAY)),~.select(age(BIRTHDAY)<a)):YOUNG) |
| 3 | =A2.conj(YOUNG) |
计算某支股票最长的连续上涨天数：
| A | |
| 1 | …//省略序表AAPL的生成过程 |
| 2 | =a=0,AAPL.max(a=if(price>price[-1],a+1,0)) |
更专业的结构化数据类型
比如，在序表T的基础上，按字段名取一列，返回简单集合：T.(AMOUNT)。
取几列，返回集合的集合：T.([CLIENT,AMOUNT])
取几列，返回新序表：T.new(CLIENT,AMOUNT)
按序号访问通常难度较大，序表天然有序，很容易处理此类问题。比如，按列号取几列，返回新序表:T.new(#2,#4)
按序号倒数取记录：T.m(-2)
按序号取某几条记录形成序表：T([3,4,5])
按范围取记录形成序表：T(to(3,5))
解释执行和热部署
更方便的数据库读写方法
| A | B | |
| 1 | … | |
| 2 | =T=db.query("select * from salesR where SellerID=?",10) | /批量查询，序表 T |
| 3 | =NT=T.derive() | /复制出新序表 NT |
| 4 | =NT.field("SELLERID",9) | /批量修改 |
| 5 | =db.update(NT:T,sales;ORDERID) | /持久化到数据库 |
上面代码中，函数update实现批量修改，无须繁琐的循环语句。函数update经过精心设计，可以统一处理多种批量写库方法，遇到既有新增，又有修改和删除的批量写库的情况，SPL的优势更加明显。
| A | B | |
| 1 | … | |
| 2 | =T=db.query("select * from salesR where SellerID=?",10) | /查出一批记录 |
| 3 | =NT=T.derive() | /复制出新序表 |
| 4 | =NT.delete(NT.select(ORDERID==209 || ORDERID==208)) | /批量删除 |
| 5 | =NT.field("SELLERID",9) | /批量修改 |
| 6 | =NT.record([220,"BTCH",9,5200,100,date("2022-01-02"), 221,"BTCH",9,4700,200,date("2022-01-03")]) | /批量追加 |
| 7 | =db.update(NT:T,salesR;ORDERID) | /持久化到数据库 |
与ORM相比，SPL是专业的结构化数据处理语言，数据对象更强大，语法更灵活，函数更丰富，可以更容易地进行数据库读写，可以简化复杂的流程处理和数据计算，可以真正提高业务逻辑的开发效率。
-End-
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