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1.0.0
簡單來說，集算器SPL是一門有趣的程式語言，也是一個強大的資料計算中間件，同時也可以作為一個高效的資料倉儲：從三個方面了解SPL。
與基於文字的程式語言不同，SPL 在網格中編寫程式碼：可以在網格中的程式語言編碼中找到更多資訊； SPL作為資料運算引擎，能夠以更低的成本產生高效率：集算器SPL，一款降低應用成本N倍的資料分析引擎。
集算器SPL是一個基於JVM的資料計算類別庫：SPL: The Open-source Java Library to Process Structured Data。它比其他基於 JVM 的資料處理語言（如 Kotlin 和 Scala）擁有更多更好的功能： JVM 上資料處理語言的競爭：Kotlin、Scala 和 SPL。它可以在沒有資料庫的情況下執行SQL式運算：開源SPL，可以在沒有RDB的情況下執行SQL，提供多源混合運算能力：哪種工具最適合多源混合運算，並支援對檔案直接計算：計算開放格式檔案和 WEB 上的引擎：WEB 上的計算引擎。特別是，集算器SPL使微服務更加靈活：開源SPL讓微服務更“微”，方便報表查詢的資料準備處理：開源SPL最佳化報表應用，應對無盡的報表開發需求。集算器也可以嵌入到應用程式中，作為內建資料庫：集算器SPL，SQLite的挑戰者。
集算器SPL豐富了中介軟體的概念：DCM：中介軟體家族的新成員。
作為資料倉儲時，集算器SPL不採用基於關係代數的SQL語法。它發明了一種稱為離散資料集的代數系統：SPL：一種易於編寫和快速運行的資料庫語言（文件：離散資料集論文）來解決難以編寫複雜 SQL 的問題（為什麼 SQL 語句通常包含數百行，以KB為單位？
SPL可以方便地實現高效能演算法，從而獲得比傳統關係型資料倉儲高得多的運算效能：數量級的效能提升是如何發生的。在 SPL 效能測試中尋找測試報告。透過創造性的演算法，可以最大限度地利用硬體資源。根據許多實際實例，集算器在單機上可以達到甚至超過分散式資料庫的效能。
作為資料倉儲，集算器拋棄了「房子」的概念，打破了傳統資料庫的封閉性，創造了一個開放的運算系統：「無房子」的資料倉儲比有「房子」的資料倉儲效能更好，符合條件以更低的資源成本和更輕的框架取代大多數 MPP 資料倉儲：有了輕量級 SPL，MPP 的必要性有多大？ 。
這本書：SPL 程式設計是學習 SPL 語法的良好開端。本書適合沒有任何程式設計經驗的初學者。如果你是老手，請快速瀏覽一遍，但 4.4 節中解釋的物件理解值得學習。第五章也很重要。它解釋了SPL面向集合的思維方式，這與其他語言有很大不同。但一旦您理解並掌握了 SPL，您就可以編寫優雅的程式碼。第 8-10 章是 SPL 學習的主要內容。它從與 SQL 不同的角度看待結構化資料計算。即使對於專業程式設計師來說，這也很重要！從SPL的角度來看，由於世界是複雜的，SQL在理解結構化資料方面有點簡單。你在各種資料庫課程中獲得的知識還不夠廣泛和深刻！你需要複習和溫習！
在這篇文章中尋找基本的 SPL 概念：初學者的 SPL 概念。對於初學者，您可以在初學者的 SPL 操作中找到 SPL 的特徵基本計算。有經驗的程式設計師可以很快地理解SPL和SQL之間的差異。軟體架構師透過閱讀集算器架構問答，可以了解SPL與傳統資料庫的差異。
在 SPL 學習材料中尋找全面的 SPL 文件。一般來說，應用程式設計師可以從資料庫連接開始處理基本操作： SPL：連接資料庫和資料庫讀取/寫入 SPL：讀寫資料庫資料或檔案存取和計算 SPL：讀寫結構化文字檔案。然後您可以學習如何在 Java 應用程式中整合 SPL 如何在 Java 中呼叫 SPL 腳本。這些構成了一個簡單的學習循環。
高效能運算相對困難，但是有一本關於演算法的系統書籍：效能最佳化。效能最佳化演算法並不是 SPL 所獨有的。學習這些演算法後，您可以使用其他程式語言（SQL除外）實現高效能運算。關鍵在於演算法而不是語法。然而，您需要很好地掌握 SPL 概念和語法，才能更好地理解演算法。
上面的SPL學習貼文也包含效能最佳化演算法的應用。
儲存是高效能運算的基石。以下這篇文章為初學者介紹了SPL中常用的專有儲存模式：初學者如何使用SPL儲存。通常，效能最佳化的第一步是設計合適的儲存架構。
歡迎您將您在嘗試實現高效能運算時遇到的麻煩和問題發表出來，與我們一起討論尋找解決方案：誠徵！查詢和批次作業速度慢得難以忍受。
集算器採用Apache 2.0授權。有關詳細信息，請參閱許可證文件。
