內(nèi)存計算指數(shù)據(jù)事先存儲于內(nèi)存，各步驟中間結(jié)果不落硬盤的計算方式，適合性能要求較高，并發(fā)較大的情況。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家以成都網(wǎng)站建設(shè)公司、網(wǎng)頁設(shè)計、品牌設(shè)計、軟件運維、網(wǎng)站推廣、小程序App開發(fā)等移動開發(fā)為一體互聯(lián)網(wǎng)公司。已累計為成都格柵板等眾行業(yè)中小客戶提供優(yōu)質(zhì)的互聯(lián)網(wǎng)建站和軟件開發(fā)服務(wù)。

HANA、TimesTen等內(nèi)存數(shù)據(jù)庫可實現(xiàn)內(nèi)存計算，但這類產(chǎn)品價格昂貴結(jié)構(gòu)復(fù)雜實施困難，總體擁有成本較高。本文介紹的集算器同樣可實現(xiàn)內(nèi)存計算，而且結(jié)構(gòu)簡單實施方便，是一種輕量級內(nèi)存計算引擎。

下面就來介紹一下集算器實現(xiàn)內(nèi)存計算的一般過程。

一、        啟動服務(wù)器

集算器有兩種部署方式：獨立部署、內(nèi)嵌部署，區(qū)別首先在于啟動方式有所不同。

l   獨立部署

作為獨立服務(wù)部署時，集算器與應(yīng)用系統(tǒng)分別使用不同的JVM，兩者可以部署在同一臺機(jī)器上，也可分別部署。應(yīng)用系統(tǒng)通常使用集算器驅(qū)動（ODBC或JDBC）訪問集算服務(wù)，也可通過HTTP訪問。

n   Windows下啟動獨立服務(wù)，執(zhí)行“安裝目錄\esProc\bin\esprocs.exe”，然后點擊“啟動”按鈕。

n   Linux下應(yīng)執(zhí)行“安裝目錄/esProc/bin/ServerConsole.sh”。

啟動服務(wù)器及配置參數(shù)的細(xì)節(jié)，請參考：http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/fuwuqi.html。

l   內(nèi)嵌部署

作為內(nèi)嵌服務(wù)部署時，集算器只能與JAVA應(yīng)用系統(tǒng)集成，兩者共享JVM。應(yīng)用系統(tǒng)通過JDBC訪問內(nèi)嵌的集算服務(wù)，無需特意啟動。

詳情參考http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/bjavady.html。

二、        加載數(shù)據(jù)

加載數(shù)據(jù)是指通過集算器腳本，將數(shù)據(jù)庫、日志、WebService等外部數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存的過程。

比如Oracle中訂單表如下：

訂單明細(xì)如下：

將上述兩張表加載到內(nèi)存，可以使用下面的集算器腳本（initData.dfx）：

A1：連接Oracle數(shù)據(jù)庫。

A2-A3：執(zhí)行SQL查詢，分別取出訂單表和訂單明細(xì)表。query@x表示執(zhí)行SQL后關(guān)閉連接。函數(shù)keys可建立主鍵，如果數(shù)據(jù)庫已定義主鍵，則無需使用該函數(shù)。

A4-A5:將兩張表常駐內(nèi)存，分別命名為訂單和訂單明細(xì)，以便將來在業(yè)務(wù)計算時引用。函數(shù)env的作用是設(shè)置/釋放全局共享變量，以便在同一個JVM下被其他算法引用，這里將內(nèi)存表設(shè)為全局變量，也就是將全表數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，供其他算法使用，也就實現(xiàn)了內(nèi)存計算。事實上，對于外存表、文件句柄等資源也可以用這個辦法設(shè)為全局變量，使變量駐留在內(nèi)存中。

腳本需要執(zhí)行才能生效。

對于內(nèi)嵌部署的集算服務(wù)，通常在應(yīng)用系統(tǒng)啟動時執(zhí)行腳本。如果應(yīng)用系統(tǒng)是JAVA程序，可以在程序中通過JDBC執(zhí)行initData.dfx，關(guān)鍵代碼如下：

這篇文章詳細(xì)介紹了JAVA調(diào)用集算器的過程http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/bjavady.html

如果應(yīng)用系統(tǒng)是JAVA WebServer，那么需要編寫一個Servlet，在Servlet的init方法中通過JDBC執(zhí)行initData.dfx，同時將該servlet設(shè)置為啟動類，并在web.xml里進(jìn)行如下配置：

對于獨立部署的集算服務(wù)器，JAVA應(yīng)用系統(tǒng)同樣要用JDBC接口執(zhí)行集算器腳本，用法與內(nèi)嵌服務(wù)類似。區(qū)別在于腳本存放于遠(yuǎn)端，所以需要像下面這樣指定服務(wù)器地址和端口：

如果應(yīng)用系統(tǒng)非JAVA架構(gòu)，則應(yīng)當(dāng)使用ODBC執(zhí)行集算器腳本，詳見http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/odbcbushu.html

對于獨立部署的服務(wù)器，也可以脫離應(yīng)用程序，在命令行手工執(zhí)行initData.dfx。這種情況下需要再寫一個腳本（如runOnServer.dfx）：

然后在命令行用esprocx.exe調(diào)用runOnServer.dfx：

Linux下用法類似，參考http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/minglinghang.html

三、        執(zhí)行運算獲得結(jié)果

數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存之后，就可以編寫各種算法進(jìn)行訪問，執(zhí)行計算并獲得結(jié)果，下面舉例說明：以客戶ID為參數(shù)，統(tǒng)計該客戶每年每月的訂單數(shù)量。

該算法對應(yīng)的Oracle中的SQL語句如下：

在集算器中，應(yīng)當(dāng)編寫如下業(yè)務(wù)算法（algorithm_1.dfx）

為方便調(diào)試和維護(hù)，也可以分步驟編寫：

A1：按客戶ID過濾數(shù)據(jù)。其中，“訂單”就是加載數(shù)據(jù)時定義的全局變量，pCustID是外部參數(shù)，用于指定需要統(tǒng)計的客戶ID，函數(shù)select執(zhí)行查詢。@m表示并行計算，可顯著提高性能。

A2：執(zhí)行分組匯總，輸出計算結(jié)果。集算器默認(rèn)返回有表達(dá)式的最后一個單元格，也就是A2。如果要返回指定單元的值，可以用return語句

當(dāng)pCustID=”VINET”時，計算結(jié)果如下：

需要注意的是，假如多個業(yè)務(wù)計算都要對客戶ID進(jìn)行查詢，那不妨在加載數(shù)據(jù)時把訂單按客戶ID排序，這樣后續(xù)業(yè)務(wù)算法中就可以使用二分法進(jìn)行快速查詢，也就是使用select@b函數(shù)。具體實現(xiàn)上，initData.dfx中SQL應(yīng)當(dāng)改成：

相應(yīng)的，algorithm_1.dfx中的查詢應(yīng)當(dāng)改成：

執(zhí)行腳本獲得結(jié)果的方法，前面已經(jīng)提過，下面重點說說報表，這類最常用的應(yīng)用程序。

由于報表工具都有可視化設(shè)計界面，所以無需用JAVA代碼調(diào)用集算器，只需將數(shù)據(jù)源配置為指向集算服務(wù)，在報表工具中以存儲過程的形式調(diào)用集算器腳本。

對于內(nèi)嵌部署的集算服務(wù)器，調(diào)用語句如下：

由于本例中算法非常簡單，所以事實上可以不用編寫?yīng)毩⒌膁fx腳本，而是在報表中直接以SQL方式書寫表達(dá)式：

對于獨立部署的集算服務(wù)器，遠(yuǎn)程調(diào)用語句如下：

有時，需要在內(nèi)存進(jìn)行的業(yè)務(wù)算法較少，而web.xml不方便添加啟動類，這時可以在業(yè)務(wù)算法中調(diào)用初始化腳本，達(dá)到自動初始化的效果，同時也省去編寫servlet的過程。具體腳本如下：

A1-B1:判斷是否存在全局變量“訂單明細(xì)”，如果不存在，則執(zhí)行初始化數(shù)據(jù)腳本initData.dfx。

A2-A3:繼續(xù)執(zhí)行原算法。

四、        引用思維

       前面例子用到了select函數(shù)，這個函數(shù)的作用與SQL的where語句類似，都可進(jìn)行條件查詢，但兩者的底層原理大不相同。where語句每次都會復(fù)制一遍數(shù)據(jù)，生成新的結(jié)果集；而select函數(shù)只是引用原來的記錄指針，并不會復(fù)制數(shù)據(jù)。以按客戶查詢訂單為例，引用和復(fù)制的區(qū)別如下圖所示：

可以看到，集算器由于采用了引用機(jī)制，所以計算結(jié)果占用空間更小，計算性能更高（分配內(nèi)存更快）。此外，對于上述計算結(jié)果還可再次進(jìn)行查詢，集算器中新結(jié)果集同樣引用最初的記錄，而SQL就要復(fù)制出很多新記錄。

除了查詢之外，還有很多集算器算法都采用了引用思維，比如排序、集合交并補、關(guān)聯(lián)、歸并。

五、        常用計算

回顧前面案例，可以看到集算器語句和SQL語句存在如下的對應(yīng)關(guān)系：

事實上，集算器支持完善的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)算法，比如：

l   GROUP BY…HAVING

l   ORDER BY…ASC/DESC

l   DISTINCT

l    UNION/UNION ALL/INTERSECT/MINUS

與SQL的交并補不同，集算器只是組合記錄指針，并不會復(fù)制記錄。

l   SELECT … FROM (SELECT …)

l    SELECT (SELECT … FROM) FROM

l    CURSOR/FETCH

游標(biāo)有兩種用法，其一是外部JAVA程序調(diào)用集算器，集算器返回游標(biāo)，比如下面腳本：

JAVA獲得游標(biāo)后可繼續(xù)處理，與JDBC訪問游標(biāo)的方法相同。

其二，在集算器內(nèi)部使用游標(biāo)，遍歷并完成計算。比如下面腳本：

集算器適合解決復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯的計算，但考慮到簡單算法占大多數(shù)，而很多程序員習(xí)慣使用SQL語句，所以集算器也支持所謂“簡單SQL”的語法。比如algorithm_1.dfx也可寫作：

上述腳本通用于任意SQL，$()表示執(zhí)行默認(rèn)數(shù)據(jù)源（集算器）的SQL語句，如果指定數(shù)據(jù)源名稱比如$(orcl)，則可以執(zhí)行相應(yīng)數(shù)據(jù)庫（數(shù)據(jù)源名稱是orcl的Oracle數(shù)據(jù)庫）的SQL語句。

from {}語句可從任意集算器表達(dá)式取數(shù)，比如：from {訂單.groups(year(訂單日期):年份;count(1):訂單數(shù)量)}

from 也可從文件或excel取數(shù)，比如：from d:/emp.xlsx

簡單SQL同樣支持join…on…語句，但由于SQL語句（指任意RDB）在關(guān)聯(lián)算法上性能較差，因此不建議輕易使用。對于關(guān)聯(lián)運算，集算器有專門的高性能實現(xiàn)方法，后續(xù)章節(jié)會有介紹。

簡單SQL的詳情可以參考：http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/func/dbquerysql.html#db_sql_

六、        有序引用

SQL基于無序集合做運算，不能直接用序號取數(shù)，只能臨時生成序號，效率低且用法繁瑣。集算器與SQL體系不同，能夠基于有序集合運算，可以直接用序號取數(shù)。例如：

函數(shù)m()可按指定序號獲取成員，參數(shù)為負(fù)表示倒序。參數(shù)也可以是集合，比如m([3,4,5])。而利用函數(shù)to()可按起止序號生成集合，to(3,5)=[3,4,5]。

前面例子提到過二分法查詢select@b，其實已經(jīng)利用了集算器有序訪問的特點。

有時候我們想取前 N名，常規(guī)的思路就是先排序，再按位置取前N個成員，集算器腳本如下：

對應(yīng)SQL寫法如下：

但上述常規(guī)思路要對數(shù)據(jù)集大排序，運算效率很低。除了常規(guī)思路，集算器還有更高效的實現(xiàn)方法：使用函數(shù)top。

函數(shù)top只排序出訂單日期最早的N條記錄，然后中斷排序立刻返回，而不是常規(guī)思路那樣進(jìn)行全量排序。由于底層模型的限制，SQL不支持這種高性能算法。

函數(shù)top還可應(yīng)用于計算列，比如擬對訂單采取新的運貨費規(guī)則，求新規(guī)則下運貨費最大的前100條訂單，而新規(guī)則是：如果原運貨費大于等于1000，則運貨費打八折。

集算器腳本為：

七、        關(guān)聯(lián)計算

關(guān)聯(lián)計算是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的核心算法，在內(nèi)存計算中應(yīng)用廣泛，比如：統(tǒng)計每年每月的訂單數(shù)量和訂單金額。

該算法對應(yīng)Oracle的SQL語句為：

用集算器實現(xiàn)上述算法時，加載數(shù)據(jù)的腳本不變，業(yè)務(wù)算法如下（algorithm_2.dfx）

A1:將訂單明細(xì)與訂單關(guān)聯(lián)起來，子表主表為別名，點擊單元格可見結(jié)果如下

可以看到，集算器join函數(shù)與SQL join語句雖然作用一樣，但結(jié)構(gòu)原理大不相同。函數(shù)join關(guān)聯(lián)形成的結(jié)果，其字段值不是原子數(shù)據(jù)類型，而是記錄，后續(xù)可用“.”號表達(dá)關(guān)系引用，多層關(guān)聯(lián)非常方便。

A2:分組匯總。

計算結(jié)果如下：

關(guān)聯(lián)關(guān)系分很多類，上述訂單和訂單明細(xì)屬于其中一類：主子關(guān)聯(lián)。針對主子關(guān)聯(lián)，只需在加載數(shù)據(jù)時各自按關(guān)聯(lián)字段排序，業(yè)務(wù)算法中就可用歸并算法來提高性能。例如：

函數(shù)join@m表示歸并關(guān)聯(lián)，只對同序的兩個或多個表有效。

集算器的關(guān)聯(lián)計算與RDB不同，RDR對所有類型的關(guān)聯(lián)關(guān)系都采用相同的算法，無法進(jìn)行有針對性的優(yōu)化，而集算器采取分而治之的理念，對不同類型的關(guān)聯(lián)關(guān)系提供了不同的算法，可進(jìn)行有針對性的透明優(yōu)化。

除了主子關(guān)聯(lián)，最常用的就是外鍵關(guān)聯(lián)，常用的外鍵表（或字典表）有分類、地區(qū)、城市、員工、客戶等。對于外鍵關(guān)聯(lián)，集算器也有相應(yīng)的優(yōu)化方法，即在數(shù)據(jù)加載階段事先建立關(guān)聯(lián)，如此一來業(yè)務(wù)算法就不必臨時關(guān)聯(lián)，性能因此提高，并發(fā)時效果尤為明顯。另外，集算器用指針建立外鍵關(guān)聯(lián)，訪問速度更快。

比如這個案例：訂單表的客戶ID字段是外鍵，對應(yīng)客戶表（客戶ID、客戶名稱、地區(qū)、城市），需要統(tǒng)計出每個地區(qū)每個城市的訂單數(shù)量。

數(shù)據(jù)加載腳本（initData_3.dfx）如下：

A4：用函數(shù)switch建立外鍵關(guān)聯(lián)，將訂單表的客戶ID字段，替換為客戶表相應(yīng)記錄的指針。

業(yè)務(wù)算法腳本如下（algorithm_3.dfx）如下

加載數(shù)據(jù)時已經(jīng)建立了外鍵指針關(guān)聯(lián)，所以A1中的“客戶ID”表示：訂單表的客戶ID字段所指向的客戶表記錄，“客戶ID.地區(qū)”即客戶表的地區(qū)字段。

腳本中多處使用“.”號表達(dá)關(guān)聯(lián)引用，語法比SQL直觀易懂，遇到多表多層關(guān)聯(lián)時尤為便捷。而在SQL中，關(guān)聯(lián)一多如同天書。

       上述計算結(jié)果如下：

八、        內(nèi)外混合計算

內(nèi)存計算雖然快，但是內(nèi)存有限，因此通常只駐留最常用、并發(fā)訪問最多的數(shù)據(jù)，而內(nèi)存放不下或訪問頻率低的數(shù)據(jù)，還是要留在硬盤，用到的時候再臨時加載，并與內(nèi)存數(shù)據(jù)共同參與計算。這就是所謂的內(nèi)外混合計算。

下面舉例說明集算器中的內(nèi)外混合計算。

案例描述：某零售行業(yè)系統(tǒng)中，訂單明細(xì)訪問頻率較低，數(shù)據(jù)量較大，沒必要也沒辦法常駐內(nèi)存?，F(xiàn)在要將訂單明細(xì)與內(nèi)存里的訂單關(guān)聯(lián)起來，統(tǒng)計出每年每種產(chǎn)品的銷售數(shù)量。

數(shù)據(jù)加載腳本（initData_4.dfx）如下：

業(yè)務(wù)算法腳本（algorithm_4.dfx）如下：

A2：執(zhí)行SQL，以游標(biāo)方式取訂單明細(xì)，以便計算遠(yuǎn)超內(nèi)存的大量數(shù)據(jù)。

A3：將訂單表轉(zhuǎn)為游標(biāo)模式，下一步會用到。

A4：關(guān)聯(lián)訂單明細(xì)表和訂單表。函數(shù)joinx與join@m作用類似，都可對有序數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并關(guān)聯(lián)，區(qū)別在于前者對游標(biāo)有效，后者對序表有效。

A5：執(zhí)行分組匯總。

九、        數(shù)據(jù)更新

數(shù)據(jù)庫中的物理表總會變化，這種變化應(yīng)當(dāng)及時反映到共享的內(nèi)存表中，才能保證內(nèi)存計算結(jié)果的正確，這種情況下就需要更新內(nèi)存。如果物理表較小，那么解決起來很容易，只要定時執(zhí)行初始化數(shù)據(jù)腳本（initData.dfx）就可以了。但如果物理表太大，就不能這樣做了，因為初始化腳本會進(jìn)行全量加載，本身就會消耗大量時間，而且加載時無法進(jìn)行內(nèi)存計算。例如：某零售巨頭訂單數(shù)據(jù)量較大，從數(shù)據(jù)庫全量加載到內(nèi)存通常超過5分鐘，但為保證一定的實時性，內(nèi)存數(shù)據(jù)又需要5分鐘更新一次，顯然，兩者存在明顯的矛盾。

解決思路其實很自然，物理表太大的時候，應(yīng)該進(jìn)行增量更新，5分鐘的增量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通常很小，增量不會影響更新內(nèi)存的效率。

要實現(xiàn)增量更新，就需要知道哪些是增量數(shù)據(jù)，不外乎以下三種方法：

方法A：在原表加標(biāo)記字段以識別。缺點是會改動原表。

方法B：在原庫創(chuàng)建一張“變更表”，將變更的數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)。好處是不動原表，缺點是仍然要動數(shù)據(jù)庫。

方法C：將變更表記錄在另一個數(shù)據(jù)庫，或文本文件Excel中。好處是對原數(shù)據(jù)庫不做任何改動，缺點是增加了維護(hù)工作量。

集算器支持多數(shù)據(jù)源計算，所以方法B、C沒本質(zhì)區(qū)別，下面就以B為例更新訂單表。

第一步，在數(shù)據(jù)庫中建立“訂單變更表”，繼承原表字段，新加一個“變更標(biāo)記”字段，當(dāng)用戶修改原始表時，需要在變更表同步記錄。如下所示的訂單變更表，表示新增1條修改2條刪除1條。

第二步，編寫集算器腳本updatemem_4.dfx，進(jìn)行數(shù)據(jù)更新。

A1：建立數(shù)據(jù)庫連接。

A2：將內(nèi)存中的訂單復(fù)制一份，命名為訂單cp。下面過程只針對訂單cp進(jìn)行修改，修改完畢再替代內(nèi)存中的訂單，期間訂單仍可正常進(jìn)行業(yè)務(wù)計算。

A3：取數(shù)據(jù)庫訂單變更表。

A4-B5：取出訂單變更表中需刪除的記錄，在訂單cp中找到這些記錄，并刪除。

A6-B6：取出訂單變更表中需新增的記錄，在訂單cp中追加。

A7-B9：這一步是修改訂單cp，相當(dāng)于先刪除再追加。也可用modify函數(shù)實現(xiàn)修改。

A10：將修改后的訂單cp常駐內(nèi)存，命名為訂單。

A11-A12：清空“變更表”，以便下次取新的變更記錄。

上述腳本實現(xiàn)了完整的數(shù)據(jù)更新，而實際上很多情況下只需要追加數(shù)據(jù)，這樣腳本還會簡單很多。

       腳本編寫完成后，還需第三步：定時5分鐘執(zhí)行該腳本。   

       定時執(zhí)行的方法有很多。如果集算器部署為獨立服務(wù)，與Web應(yīng)用沒有共用JVM，那么可以使用操作系統(tǒng)自帶的定時工具（計劃任務(wù)或crontab），使其定時執(zhí)行集算器命令(esprocx.exe或esprocx.sh)。

有些web應(yīng)用有自己的定時任務(wù)管理工具，可定時執(zhí)行某個JAVA類，這時可以編寫JAVA類，用JDBC調(diào)用集算器腳本。

       如果web應(yīng)用沒有定時任務(wù)管理工具，那就需要手工實現(xiàn)定時任務(wù)，即編寫JAVA類，繼承java內(nèi)置的定時類TimerTask，在其中調(diào)用集算器腳本，再在啟動類中調(diào)用定時任務(wù)類。

       其中啟動類myServle4為：

1.     import java.io.IOException;      

2.     import java.util.Timer;      

3.     import javax.servlet.RequestDispatcher;      

4.     import javax.servlet.ServletContext;      

5.     import javax.servlet.ServletException;      

6.     import javax.servlet.http.HttpServlet;      

7.     import javax.servlet.http.HttpServletRequest;      

8.     import javax.servlet.http.HttpServletResponse;      

9.     import org.apache.commons.lang.StringUtils;      

10.   public class myServlet4 extends HttpServlet {      

11.       private static final long serialVersionUID = 1L;      

12.       private Timer timer1 = null;      

13.       private Task task1;                

14.       public ConvergeDataServlet() {      

15.           super();      

16.       }      

17.       public void destroy() {      

18.           super.destroy();       

19.           if(timer1!=null){      

20.               timer1.cancel();      

21.           }      

22.       }      

23.       public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)      

24.               throws ServletException, IOException {      

25.       }      

26.       public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)      

27.               throws ServletException, IOException {      

28.           doGet(request, response);             

29.       }      

30.       public void init() throws ServletException {      

31.           ServletContext context = getServletContext();      

32.           // 定時刷新時間(5分鐘)      

33.           Long delay = new Long(5);      

34.           // 啟動定時器      

35.           timer1 = new Timer(true);      

36.           task1 = new Task(context);      

37.           timer1.schedule(task1, delay * 60 * 1000, delay * 60 * 1000);      

38.       }      

39.   } 

定時任務(wù)類Task為：

11.  import java.util.TimerTask;      

12.  import javax.servlet.ServletContext;  

13.   importjava.sql.*;

14.   importcom.esproc.jdbc.*;    

15.  public class Task extends TimerTask{      

16.      private ServletContext context;      

17.      private static boolean isRunning = true;      

18.      public Task(ServletContext context){      

19.          this.context = context;      

20.      }      

21.      @Override     

22.      public void run() {      

23.          if(!isRunning){      

24.                com.esproc.jdbc.InternalConnection con=null;

25.                try{

26.                      Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");

27.                      con =(com.esproc.jdbc.InternalConnection)DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");

28.                      ResultSet rs = con.executeQuery("call updatemem_4()");

29.                }

30.                catch(SQLException e){

31.                      out.println(e);

32.                }finally{

33.                    //關(guān)閉數(shù)據(jù)集

34.                          if(con!=null) con.close();

35.                }

36.          }      

37.      }      

38.  }      

十、        綜合示例

下面，通過一個綜合示例來看一下在數(shù)據(jù)源多樣、算法復(fù)雜的情況下，集算器如何很好地實現(xiàn)內(nèi)存計算：

案例描述：某B2C網(wǎng)站需要試算訂單的郵寄總費用，以便在一定成本下挑選合適的郵費規(guī)則。大部分情況下，郵費由包裹的總重量決定，但當(dāng)訂單的價格超過指定值時（比如300美元），則提供免費付運。結(jié)果需輸出各訂單郵寄費用以及總費用。

其中訂單表已加載到內(nèi)存，如下：

郵費規(guī)則每次試算時都不同，因此由參數(shù)“pRule”臨時傳入，格式為json字符串，某次規(guī)則如下：

上述json串表示各字段在各種取值范圍內(nèi)時的郵費。第一條記錄表示，cost字段取值在300與1000000之間的時候，郵費為0（免費付運）；第二條記錄表示，weight字段取值在0到1（kg）之間時，郵費為10（美元）。

思路：將json串轉(zhuǎn)為二維表，分別找出filed字段為cost和weight的記錄，再對整個訂單表進(jìn)行循環(huán)。循環(huán)中先判斷訂單記錄中的cost值是否滿足免費標(biāo)準(zhǔn)，不滿足則根據(jù)重量判斷郵費檔次，之后計算郵費。算完各訂單郵費后再計算總郵費，并將匯總結(jié)果附加為訂單表的最后一條記錄。

數(shù)據(jù)加載過程很簡單，這里不再贅述，即：讀數(shù)據(jù)庫表，并命名為“訂單表”。

業(yè)務(wù)算法相對復(fù)雜，具體如下：

A1:解析json，將其轉(zhuǎn)為二維表。集算器支持多數(shù)據(jù)源，不僅支持RDB，也支持NOSQL、文件、webService。

A2-A3：查詢郵費規(guī)則，分為免費和收費兩種。

A4：新增空字段postage。

A5-D8：按兩種規(guī)則循環(huán)訂單表，計算相應(yīng)的郵費，并填入postage字段。這里多處用到流程控制，集算器用縮進(jìn)表示，其中A5、B7為循環(huán)語句，C6、D8跳入下一輪循環(huán)，B5、C7為判斷語句

A9:在訂單表追加新紀(jì)錄，填入?yún)R總值。

計算結(jié)果如下：

       至此，本文詳細(xì)介紹了集算器用作內(nèi)存計算引擎的完整過程，同時包括了常用計算方法和高級運算技巧?？梢钥吹?，集算器具有以下顯著優(yōu)點：

l   結(jié)構(gòu)簡單實施方便，可快速實現(xiàn)內(nèi)存計算；

l   支持多種調(diào)用接口，應(yīng)用集成沒有障礙；

l   支持透明優(yōu)化，可顯著提升計算性能；

l   支持多種數(shù)據(jù)源，便于實現(xiàn)混合計算；

l   語法敏捷精妙，可輕松實現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯。

       關(guān)于內(nèi)存計算，還有個多機(jī)分布式計算的話題，將在后續(xù)文章中進(jìn)行介紹。