esProc
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簡単に言うと、esProc SPL は興味深いプログラミング言語であり、強力なデータ コンピューティング ミドルウェアであり、高効率のデータ ウェアハウスとしても機能します。詳しくは、SPL を 3 つの側面から理解するをご覧ください。
テキストベースのプログラミング言語とは異なり、SPL はグリッド線内にコードを記述します。詳細については、「グリッド内でコーディングするプログラミング言語」を参照してください。データ コンピューティング エンジンとして、SPL ははるかに低いコストで高い効率を生み出すことができます。esProc SPL は、アプリケーション コストを N 倍削減するデータ分析エンジンです。
esProc SPL は、JVM ベースのデータ コンピューティング クラス ライブラリです。SPL: 構造化データを処理するためのオープンソース Java ライブラリです。 JVM ベースの他のデータ処理言語 (Kotlin や Scala など) よりもはるかに優れた機能を備えています。 JVM 上のデータ処理言語の競合: Kotlin、Scala、SPL。データベースなしで SQL スタイルの計算を実行できます: RDB なしで SQL を実行できるオープンソース SPL、マルチ/多様なソースの混合コンピューティング機能を提供します: どのツールが多様なソース混合計算に最適で、ファイルの直接計算をサポートします: コンピューティングオープン形式ファイルと WEB 上のエンジン: WEB 上のコンピューティング エンジン。特に、esProc SPL は、より柔軟なマイクロサービスを可能にします。 オープンソース SPL により、マイクロサービスがより「マイクロ」になり、レポート クエリの便利なデータ準備処理が可能になります。 オープンソース SPL は、レポート アプリケーションを最適化し、無限のレポート開発ニーズに対応します。 esProc は、アプリケーションに埋め込んで組み込みデータベースとして機能させることもできます: esProc SPL、SQLite の挑戦者。
esProc SPL は、ミドルウェアの概念を強化します。DCM: ミドルウェア ファミリの新しいメンバーです。
データ ウェアハウスとして動作する場合、esProc SPL はリレーショナル代数ベースの SQL 構文を採用しません。代わりに、離散データセットと呼ばれる代数システムを発明します。 SPL: コーディングが難しい複雑な SQL の問題を解決するための、簡単な書き込みと高速実行を特徴とするデータベース言語 (ドキュメント: 離散データセットの論文) (SQL ステートメントが頻繁に構成される理由)数百行、KB 単位で測定?)。
SPL を使用すると、高性能アルゴリズムの実現が容易になり、従来のリレーショナル データ ウェアハウスよりもはるかに高いコンピューティング パフォーマンスが得られます。桁違いのパフォーマンス向上がどのようにして起こったのか。 SPL パフォーマンス テストでテスト レポートを検索します。創造的なアルゴリズムを使用することで、ハードウェア リソースを最大限に活用できます。多くの実際の例によれば、esProc は単一マシン上の分散データベースのパフォーマンスを達成、さらにはそれを超えることができます。
データ ウェアハウスとして、esProc は「家」の概念を放棄し、従来のデータベースの特徴である閉鎖性を打ち破り、オープンなコンピューティング システムを作成します。「家なし」のデータ ウェアハウスは、「家あり」のデータ ウェアハウスよりもパフォーマンスが高く、適格です。ほとんどの MPP データ ウェアハウスをより低いリソース コストと軽量のフレームワークで置き換える: 軽量の SPL が利用できるため、MPP はどの程度必要ですか? 。
本書: SPL プログラミングは、SPL 構文を学習するのに適した入門書です。この本はプログラミング経験のない初心者を対象としています。ベテランの方はすぐに目を通してください。ただし、セクション 4.4 で説明するオブジェクトの理解については勉強する価値があります。第5章も重要です。他の言語とは大きく異なる、SPL の集合指向の考え方が説明されています。ただし、SPL を理解してマスターすると、エレガントなコードを作成できるようになります。第 8 章から第 10 章は SPL 学習の定番です。 SQL とは異なる観点から構造化データの計算を扱います。これはプロのプログラマーにとっても重要です。 SPL の観点から見ると、世界は複雑であるため、SQL は構造化データを理解するのに少し簡単です。さまざまなデータベースのコースで得た知識は、十分に広く深くありません。見直しとブラッシュアップが必要です！
SPL の基本概念については、「初心者向けの SPL 概念」の投稿をご覧ください。初心者向けに、「初心者のための SPL 演算」で SPL の特徴的な基本計算を見つけることができます。経験豊富なプログラマは、SPL と SQL の違いをすぐに理解できます。ソフトウェア アーキテクトは、esProc アーキテクチャの Q&A を読むと、SPL と従来のデータベースの違いを理解できます。
SPL 学習教材で包括的な SPL ドキュメントを見つけてください。一般に、アプリケーション プログラマは、データベース接続から基本操作の処理を開始できます。 SPL: データベースへの接続とデータベースの読み取り/書き込み SPL: データベース データの読み取りと書き込み、またはファイル アクセスと計算 SPL: 構造化テキスト ファイルの読み取りと書き込み。次に、Java アプリケーションに SPL を統合する方法、「Java で SPL スクリプトを呼び出す方法」を学習します。これらは単純な学習ループを形成します。
高性能の計算は比較的難しいですが、アルゴリズムに関する体系的な本『パフォーマンスの最適化』があります。パフォーマンス最適化アルゴリズムは SPL に固有のものではありません。これらのアルゴリズムを学習すると、別のプログラミング言語 (SQL を除く) を使用して高性能の計算を実装できます。鍵は構文ではなくアルゴリズムにあります。ただし、アルゴリズムをよりよく理解するには、SPL の概念と構文をよく理解する必要があります。
上記の SPL 学習投稿には、パフォーマンス最適化アルゴリズムのアプリケーションも含まれています。
ストレージはハイパフォーマンス コンピューティングの基礎を形成します。次の投稿では、SPL で一般的に使用される独自のストレージ スキーマを初心者向けに紹介しています: 初心者のための SPL ストレージの使用方法。通常、パフォーマンス最適化の最初のステップは、適切なストレージ スキーマを設計することです。
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esProc は Apache 2.0 ライセンスの下にあります。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。
