esProc SPL 和 Mongodb 简直是个绝配

MongoDB 作为主流 NoSQL 数据库，灵活自由的文档结构让它成为处理非结构化数据的利器。但用过的都懂——这玩意儿的计算能力实在不太行。

NoSQL 的代价，就是放弃了 SQL 的简单。举个例子，统计订单金额 Top 10 的客户，SQL 一句 SELECT TOP 10… 就能轻松搞定。但换成 MongoDB 得搬出 $group+$sort+$limit 三件套，跨集合关联更是要拼命地用 $lookup “搭积木”。 更扎心的是像窗口函数这种高阶操作，MongoDB 原生语法根本写不出来！

显然也不合适把数据搬到 MySQL 里再算，否则何苦要用 MongoDB。如果在上层用 Java 硬算，那也是会让人“秃头”，划不来。

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！比如，对于一个多层嵌套的订单结构：

{  "_id": ObjectId("..."),  
  "order_id": "12345",      
  "customer": "C001",    
  "order_date": ISODate("2025-02-12T00:00:00Z"),   
  "order_details": [        
    {
      "product_id": "P001",    
      "product_name": "Laptop", 
      "quantity": 2,           
      "price": 150.00,         
      "total": 300.00          
    },
	...
  ]}

要查询前 10 的大客户和订单金额，用 SPL 来做：

核心只需 A3 这一句，和 SQL 一样简洁。

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("mongodb://127.0.0.1:27017/mongo"),"orders.find()")}
group by Customer
$select TOP 10 Customer, SUM(Amount) AS TotalAmount from {mongo_shell@d(mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/mongo"),"orders.find()")}
group by Customer

SPL 对 JSON 嵌套数据还有天然亲和力。MongoDB 里动不动就三层嵌套的文档，用 SPL 的 dot 运算符 A.B.C 直接穿透到底，处理数组时还能用 conj()展开、groups() 分组统计。这种 "你负责存得爽，我负责算得快" 的默契，才叫灵魂伴侣。

对 Java 党来说更是福音。原本操作 MongoDB 要 new 一堆 BasicDBObject，现在引入几个 jar 包，就能执行 SPL 语句（以及上面说的 SQL 语句），扔个脚本文件也能当存储过程用。这相当于把 MongoDB 的接口搞成和关系数据库一样了，，代码直接瘦身 90%——从臃肿的管道操作变成 Class.forName(…).execute(…) 的清爽画风。

Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
Statement st = con.prepareCall("call SPL_Mongo_Example()");
st.execute();
ResultSet rs = st.getResultSet();

这里 SPL_Mongo_Example 就是 SPL 脚本名称（SPL_Mongo_Example.splx），像调用存储过程一样，代码里不再涉及数据处理，简单明了。

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。但就冲它让 MongoDB 原地解锁 SQL 计算能力的本事，这点小瑕疵完全可以原谅。毕竟在这个数据为王的时代，能让你少写 200 行聚合代码的工具，值得一句 "真香"。

esProcSPL是开源免费的~~