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esproc vs python 4
结果： esproc ? python ? 耗时esproc0.007python0.030 2. 计算1998年销售额占到一半的前 n 个客户 esproc A1=now()2=file("E:\\esproc\\esProc\\demo\\zh\\txt \\esProc\\demo\\zh\\txt\\Contract.txt',sep='\t') client_info = pd.read_csv('E:\\esproc\\esProc\\demo\ 结果： esproc ? python ? 耗时esproc0.007python0.016 3.找出1995年每个月销售额都在前8名的销售员 esproc A1=now()2=file("E:\\esproc\\esProc\\demo\\zh
2.7K10发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
esproc vs python 5
esproc ? 结果： esproc ? python ? ? esproc ? 结果： esproc ? python ? ? 4.增加增长率记录 esproc ? 结果： esproc ? python ? ? 6. 准备测试数据 esproc ?
2.9K20发布于 2020-01-15 - 来自专栏kafka专栏
Hadoop Spark太重，esProc SPL很轻
轻量级的选择 开源的esProc SPL是轻量级大数据计算引擎，采用了全新的实现技术，可以做到技术轻、使用简单、成本低。
54630编辑于 2022-09-20 - 来自专栏程序猿DD
HadoopSpark 太重，esProc SPL 很轻
轻量级的选择 开源的 esProc SPL 是轻量级大数据计算引擎，采用了全新的实现技术，可以做到技术轻、使用简单、成本低。
61941编辑于 2023-02-27 - 来自专栏全栈学习专栏
ClickHouse 挺快，esProc SPL 更快
esProc SPL登场 开源esProc SPL也是以高性能作为宣传点，那么我们再来比较一下。 仍然是跑TPC-H来看 ： Q2、Q3、Q7这些较复杂的运算，SPL比CH和ORA跑的都快。 大概可以得到结论，esProc SPL无论做简单计算，还是复杂计算性能都非常好。 不过，Q1这种简单运算，CH比SPL还是略胜了一筹。似乎可以进一步证明前面的结论，即CH特别擅长简单遍历运算。 也就是说，无论简单运算还是复杂运算，esProc SPL都能更胜一筹。 进一步的差距 差距还不止于此。 正如前面所说，CH和ORA使用SQL语言，都是基于关系模型的，所以都面临SQL优化的问题。
75120编辑于 2022-10-31 - 来自专栏kafka专栏
Hadoop Spark太重，esProc SPL很轻
轻量级的选择 开源的esProc SPL是轻量级大数据计算引擎，采用了全新的实现技术，可以做到技术轻、使用简单、成本低。
88340编辑于 2022-09-20 - 来自专栏数据分析
怎样用 esProc 实现冷热混合运算
下面把 esProc 集成到 Java 应用中。 从 [esProc 安装目录]\esProc\lib 目录下找到 esProc JDBC 相关的 jar 包：esproc-bin-xxxx.jar、icu4j_60.3.jar。 再从目录 [esProc 安装目录]\esProc\config 下找到 esProc 配置文件 raqsoftConfig.xml，同样部署到 Java 开发环境的类路径下。 下面是运行结果：这里只是以一个简单的分组汇总来说明 esProc 在 Java 应用中完成冷热混算的过程，esProc 的计算能力还远不止于此，尤其擅长复杂计算。 任何数据源对 esProc 都是等同的，只要能访问到就能混算，同构异构都可以，这就意味着冷数据可以采用任意存储（比如文件系统）通过 esProc 都能实现冷热数据混算。
23100编辑于 2025-04-14 - 来自专栏信息技术智库
Python Pandas PK esProc SPL，谁才是数据预处理王者？
业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作，其中Python Pandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数，受到众多用户的喜爱；esProc SPL作为一门较新的数据计算语言，在语法灵活性和计算能力方面也很有特色 esProc SPL的语言整体性较好，结构化数据类型更加专业，可以用简洁直观的代码实现一般的数据准备工作，包括解析不规则的数据源，表达多层数据，进行复杂的结构化数据计算，完成大数据量计算。
4.1K20编辑于 2022-09-26 - 来自专栏数据计算
esProc SPL 和 Mongodb 简直是个绝配
用 esProc SPL 就简单多了，SPL 可以直接对 MongoDB 的数据进行 SQL-style 的计算！ esProc SPL 甚至允许直接用 SQL 语法：$select TOP 10 Customer, SUM(Amount) AS TotalAmount from {mongo_shell@d(mongo_open Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");Connection con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc 美中不足的是，esProc SPL 是 Java 开发的，Python/C++ 等其他语言调用得使用 HTTP 接口，不像 Java 应用那样可以无缝集成。
20200编辑于 2025-05-21 esProc SPL 相当于有了 Python 加持的 DuckDB
对于桌面数据分析用户，如果说 DuckDB 是轻巧灵活的 "SQL 瑞士军刀"，那 esProc SPL 简直就是自带 Python 技能的 "全能工具箱"，既保留 SQL 的便捷，又突破 SQL 的天花板 和 DuckDB 一样，esProc SPL 对文件处理的支持相当到位。CSV、Excel 这类常见格式直接当数据库用，直接就能跑 SQL。 和 DuckDB 类似，esProc 也支持数据的二进制化，不过是存成文件的，压缩比很好，加载百万行数据秒开，比直接读 CSV 快三倍不止。 esProc 的 SQL 目前不支持窗口函数，不如 DuckDB 完善。不过 esProc 有个杀手锏是它的原生语言 SPL，处理复杂任务要比 SQL 简单很多，其实也用不着再写挠头的窗口函数了。 而 esProc SPL 则直接把 Python 的核心能力内置了。
63621编辑于 2025-03-10- 来自专栏数据分析
怎样用 esProc 计算来自 Restful 的多层 json 数据
用 esProc 会简单很多，不仅能对接 Restful 接口，擅长处理多层数据，还能嵌入 Java 应用使用，可以作为应用内计算引擎使用。可先往乾学院下载 esProc 标准版，它是免费的！ P004", "name": "Smart Watch", "category": "Wearables" } } ] },…]编写 esProc 从 [esProc 安装目录]\esProc\lib 目录下找到 esProc JDBC 相关的 jar 包：esproc-bin-xxxx.jar、icu4j_60.3.jar。 再从目录 [esProc 安装目录]\esProc\config 下找到 esProc 配置文件 raqsoftConfig.xml，同样部署到 Java 开发环境的类路径下。 下面是运行结果：总结一下，用 esProc 处理 Restful 接口的 json 数据，既能简化多层结构的解析和计算，又能轻松嵌入 Java 程序，可作为应用内计算引擎使用。
35300编辑于 2025-04-17 - 来自专栏数据分析
如何用 esProc 将数据库表转储提速查询
数据量大或者数据库繁忙都会导致数据库查询变慢，这时将数据用 esProc 导出存成文件再计算可以大幅提升性能。 安装 esProc先去乾学院 下载免费的 esProc 标准版。安装后，配 MySQL 数据库连接。 转储为 CTX除了 btx，esProc 还提供了轻量级的列存二进制文件格式 ctx。 这里仅给出 esProc 的代码实现，来感受其语法的简洁和完善性。 如果要处理新数据，就需要用 esProc 的混合运算了，这里不再展开，可以参考乾学院材料。
60000编辑于 2025-04-23 - 来自专栏数据计算
怎样做多数据源的混合计算
面对多数据源上的混合计算问题，esProc SPL 才是个好方法。 esProc SPL 是纯 Java 开发的开源计算引擎。 esProc SPL 怎么解决这个问题呢？主要是两个方面。 1. 感兴趣的小伙伴可以参考 esProc SPL 官网上的材料。 有了 esProc SPL 这种混合数据源计算能力，这个问题就可以轻松解决了。 那么，esProc SPL 写出来的代码如何集成到应用程序中呢？ Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver"); Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc
44620编辑于 2023-12-21 - 来自专栏数据计算
TP 库太撑就上 AP 库吗？
esProc SPL 是个更轻量级且进退自如的解决方案。esProc SPL 并不是一个数据库。但它拥有高计算性能，可以起到 AP 库的作用。 esProc SPL 严格地说并不是一个数据库，而是个专业的计算引擎。它直接使用文件存储数据。esProc 没有“库”的概念，也就没有入库出库和库内库外的说法。 这样，我们可以轻松自如地将计算业务逐步从 TP 库中迁移到 esProc 中（其实，“esProc 中”这个说法并不贴切，正确说法是由 esProc 承担计算任务。 所以说，esProc 是个进退自如的方案，它不会限定用户的自由度。T+0 就更是简单。esProc SPL 是个开放的计算引擎，连逻辑数据库都不算。 这样就可以轻松实现跨源计算，特别是 TP 库和 esProc 文件之间的混合计算。T+0 是 esProc 带来的一项天然福利。esProc 没有再采用 SQL，而是有一套自己发明的程序语言 SPL。
29000编辑于 2024-12-30 - 来自专栏应用计算
SPL轻量级文件存储提速查询实践
把不再变化的历史数据存储成轻量级的 esProc SPL 列存文件，可以利用 SPL 语言的强大计算能力，跑出远超传统数据库的查询性能。 esProc SPL 很轻，直接嵌入应用就可以运行，在实现数据外置提速的同时，也不会让整个系统架构变得很复杂：这里准备了一套使用 SPL 外置数据提速查询的实践方法：第一篇 - 常规过滤及分组汇总第二篇 安装 esProc 后，试一下 IDE 是否可以正常访问数据库。 我们以 MYSQL 数据库为例，先把 MYSQL 的 JDBC 放到目录 "[安装目录]\common\jdbc"，这是 esProc 的类路径之一：在 esProc 中建立 MYSQL 数据源，菜单栏选择 如果遇到问题可以前往乾学院查阅教程和函数参考：实践使用的测试环境是 VMWARE 虚拟机，8 核 CPU，8G 内存，SSD 硬盘，操作系统是 Win11，MYSQL 版本是 8.0，esProc SPL
23010编辑于 2025-08-26 - 来自专栏数据计算
从 ES Kafka Mongodb Restful ... 取到 json 之后
esProc SPL 来帮你。esProc SPL 是纯 Java 开发的开源计算引擎，可前往前需要了解更多！ ").read()2=json(A1)SPL 序表天然多层结构，即字段取值可以是另一个序表，这和 json 天然契合：一旦转换成 SPL 序表之后，计算本身就是 esProc 的强项了。 esProc SPL 已经封装了很多常见的 json 数据源的访问接口。 那么，esProc SPL 写出来的代码如何集成到应用程序中呢？很简单，esProc 提供了标准的 JDBC 驱动，被 Java 程序引入后，就可以使用 SPL 语句了，和调用数据库 SQL 一样。 Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc
34010编辑于 2024-11-21 - 来自专栏HelloGitHub
SQLite 的挑战者
用 esProc SPL 可以解决这一切。 esProc 也是个免费开源的软件，在这里 https://github.com/SPLWare/esProc 。 esProc 是纯 Java 开发，把 jar 包直接引入到 Java 应用程序中就可以使用了，完全无缝集成。 esProc 也提供了标准 JDBC 接口，就像访问数据库一样可以被 Java 主程序调用，只不过 esProc 使用的查询语言称为 SPL，而不是 SQL。 Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver"); Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc GitHub：https://github.com/SPLWare/esProc
32110编辑于 2023-12-14 - 来自专栏数据计算
用esProc在 csv 文件上执行 SQL
esProc SPL 支持简单 SQL，可以直接在 csv 等结构化文本文件上执行 SQL 语句，这样，不用数据库也可以用 SQL 计算了。 先前往乾学院下载 esProc SPL 推荐用标准版，找到相应版本下载后安装即可。准备好一个格式标准的 csv 文件。 执行后可以可看到结果：esProc 将自动用序号表示列名。类似地，不同分隔符的文本，也可以用 SPL 原生语法读出。 不过问题也不大，窗口函数写起来本来也很繁琐，esProc 的原生 SPL 语法要来比窗口函数简单多了，也就没太大必要再支持窗口函数了。 esProc 还可以命令行的方式执行 SQL，比如上面的 GROUP BY：除了文本文件，esProc 的 SQL 还支持 XLS\MongoDB\restful json 等数据源，用法都差不多，感兴趣者可移步乾学院社区
44400编辑于 2025-03-17 - 来自专栏数据分析
如何简单计算来自 Restful 的多层 json 数据
用 esProc 会简单很多，不仅能对接 Restful 接口，擅长处理多层数据，还能嵌入 Java 应用使用，可以作为应用内计算引擎使用。先到乾学院下载免费的 esProc 标准版。 服务器以 Session 或 Cookie 保存身份认证服务器返回 Token应用集成下面把 esProc 集成到 Java 应用中。 从 [esProc 安装目录]\esProc\lib 目录下找到 esProc JDBC 相关的 jar 包：esproc-bin-xxxx.jar、icu4j_60.3.jar。 再从目录 [esProc 安装目录]\esProc\config 下找到 esProc 配置文件 raqsoftConfig.xml，同样部署到 Java 开发环境的类路径下。 下面是运行结果：总结一下，用 esProc 处理 Restful 接口的 json 数据，既能简化多层结构的解析和计算，又能轻松嵌入 Java 程序，可作为应用内计算引擎使用.
60310编辑于 2025-04-25 - 来自专栏编程技术宇宙
SQLite 遇到对手啦！
用 esProc SPL 可以解决这一切。 esProc 也是个免费开源的软件，在这里 https://github.com/SPLWare/esProc 。 esProc 是纯 Java 开发，把 jar 包直接引入到 Java 应用程序中就可以使用了，完全无缝集成。 esProc 也提供了标准 JDBC 接口，就像访问数据库一样可以被 Java 主程序调用，只不过 esProc 使用的查询语言称为 SPL，而不是 SQL。 Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver"); Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc GitHub：https://github.com/SPLWare/esProc
26110编辑于 2023-12-18
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