内存计算指数据事先存储于内存，各步骤中间结果不落硬盘的计算方式，适合性能要求较高，并发较大的情况。
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HANA、TimesTen等内存数据库可实现内存计算，但这类产品价格昂贵结构复杂实施困难，总体拥有成本较高。本文介绍的集算器同样可实现内存计算，而且结构简单实施方便，是一种轻量级内存计算引擎。
下面就来介绍一下集算器实现内存计算的一般过程。
集算器有两种部署方式：独立部署、内嵌部署，区别首先在于启动方式有所不同。
l 独立部署
作为独立服务部署时，集算器与应用系统分别使用不同的JVM，两者可以部署在同一台机器上，也可分别部署。应用系统通常使用集算器驱动（ODBC或JDBC）访问集算服务，也可通过HTTP访问。
n Windows下启动独立服务，执行“安装目录\esProc\bin\esprocs.exe”，然后点击“启动”按钮。
n Linux下应执行“安装目录/esProc/bin/ServerConsole.sh”。
启动服务器及配置参数的细节，请参考：http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/fuwuqi.html。
l 内嵌部署
作为内嵌服务部署时，集算器只能与JAVA应用系统集成，两者共享JVM。应用系统通过JDBC访问内嵌的集算服务，无需特意启动。
详情参考http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/bjavady.html。
加载数据是指通过集算器脚本，将数据库、日志、WebService等外部数据读入内存的过程。
比如Oracle中订单表如下：
订单ID(key) | 客户ID | 订单日期 | 运货费 |
10248 | VINET | 2012-07-04 | 32.38 |
10249 | TOMSP | 2012-07-05 | 11.61 |
10250 | HANAR | 2012-07-08 | 65.83 |
10251 | VICTE | 2012-07-08 | 41.34 |
10252 | SUPRD | 2012-07-09 | 51.3 |
… | … | … | … |
订单明细如下：
订单ID(key)(fk) | 产品ID(key) | 单价 | 数量 |
10248 | 17 | 14 | 12 |
10248 | 42 | 9 | 10 |
10248 | 72 | 34 | 5 |
10249 | 14 | 18 | 9 |
10249 | 51 | 42 | 40 |
… | … | … | … |
将上述两张表加载到内存，可以使用下面的集算器脚本（initData.dfx）：
A | |
1 | =connect("orcl") |
2 | =A1.query("select 订单ID,客户ID,订单日期,运货费 from 订单").keys(订单ID) |
3 | =A1.query@x("select 订单ID,产品ID,单价,数量 from 订单明细") .keys(订单ID,产品ID) |
4 | =env(订单,A2) |
5 | =env(订单明细,A3) |
A1：连接Oracle数据库。
A2-A3：执行SQL查询，分别取出订单表和订单明细表。query@x表示执行SQL后关闭连接。函数keys可建立主键，如果数据库已定义主键，则无需使用该函数。
A4-A5:将两张表常驻内存，分别命名为订单和订单明细，以便将来在业务计算时引用。函数env的作用是设置/释放全局共享变量，以便在同一个JVM下被其他算法引用，这里将内存表设为全局变量，也就是将全表数据保存在内存中，供其他算法使用，也就实现了内存计算。事实上，对于外存表、文件句柄等资源也可以用这个办法设为全局变量，使变量驻留在内存中。
脚本需要执行才能生效。
对于内嵌部署的集算服务，通常在应用系统启动时执行脚本。如果应用系统是JAVA程序，可以在程序中通过JDBC执行initData.dfx，关键代码如下：
1. com.esproc.jdbc.InternalConnection con=null; 2. try{ 3. Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver"); 4. con =(com.esproc.jdbc.InternalConnection)DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://"); 5. ResultSet rs = con.executeQuery("call initData()"); 6. } catch(SQLException e){ 7. out.println(e); 8. }finally{ 9. if (con!=null) con.close(); 10. } |
这篇文章详细介绍了JAVA调用集算器的过程http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/bjavady.html
如果应用系统是JAVA WebServer，那么需要编写一个Servlet，在Servlet的init方法中通过JDBC执行initData.dfx，同时将该servlet设置为启动类，并在web.xml里进行如下配置：
|
对于独立部署的集算服务器，JAVA应用系统同样要用JDBC接口执行集算器脚本，用法与内嵌服务类似。区别在于脚本存放于远端，所以需要像下面这样指定服务器地址和端口：
st = con.createStatement(); st.executeQuery("=callx(\“initData.dfx\”;[\“127.0.0.1:8281\”])"); |
如果应用系统非JAVA架构，则应当使用ODBC执行集算器脚本，详见http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/odbcbushu.html
对于独立部署的服务器，也可以脱离应用程序，在命令行手工执行initData.dfx。这种情况下需要再写一个脚本（如runOnServer.dfx）：
A | |
1 | =callx(“initData.dfx”;[“127.0.0.1:8281”]) |
然后在命令行用esprocx.exe调用runOnServer.dfx：
D:\raqsoft64\esProc\bin>esprocx runOnServer.dfx |
Linux下用法类似，参考http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/tutorial/minglinghang.html
数据加载到内存之后，就可以编写各种算法进行访问，执行计算并获得结果，下面举例说明：以客户ID为参数，统计该客户每年每月的订单数量。
该算法对应的Oracle中的SQL语句如下：
select to_char(订单日期,'yyyy') AS 年份,to_char(订单日期,'MM') AS 月份, count(1) AS 订单数量 from 订单 where客户ID=? group by to_char(订单日期,'yyyy'),to_char(订单日期,'MM') |
在集算器中，应当编写如下业务算法（algorithm_1.dfx）
A | |
1 | =订单.select@m(客户ID==pCustID).groups(year(订单日期):年份, month(订单日期):月份;count(1):订单数量) |
为方便调试和维护，也可以分步骤编写：
A | |
1 | =订单.select@m(客户ID==pCustID) |
2 | =A1.groups(year(订单日期):年份, month(订单日期):月份; count(1):订单数量) |
A1：按客户ID过滤数据。其中，“订单”就是加载数据时定义的全局变量，pCustID是外部参数，用于指定需要统计的客户ID，函数select执行查询。@m表示并行计算，可显著提高性能。
A2：执行分组汇总，输出计算结果。集算器默认返回有表达式的最后一个单元格，也就是A2。如果要返回指定单元的值，可以用return语句
当pCustID=”VINET”时，计算结果如下：
年份 | 月份 | 订单数量 |
2012 | 7 | 3 |
2012 | 8 | 2 |
2012 | 9 | 1 |
2013 | 11 | 4 |
需要注意的是，假如多个业务计算都要对客户ID进行查询，那不妨在加载数据时把订单按客户ID排序，这样后续业务算法中就可以使用二分法进行快速查询，也就是使用select@b函数。具体实现上，initData.dfx中SQL应当改成：
=A1.query("select 订单ID,客户ID,订单日期,运货费 from 订单 order by 客户ID") |
相应的，algorithm_1.dfx中的查询应当改成：
=订单.select@b(客户ID==pCustID) |
执行脚本获得结果的方法，前面已经提过，下面重点说说报表，这类最常用的应用程序。
由于报表工具都有可视化设计界面，所以无需用JAVA代码调用集算器，只需将数据源配置为指向集算服务，在报表工具中以存储过程的形式调用集算器脚本。
对于内嵌部署的集算服务器，调用语句如下：
call algorithm_1(”VINET”) |
由于本例中算法非常简单，所以事实上可以不用编写独立的dfx脚本，而是在报表中直接以SQL方式书写表达式：
=订单.select@m(客户ID==”VINET”).groups(year(订单日期):年份, month(订单日期):月份;count(1):订单数量) |
对于独立部署的集算服务器，远程调用语句如下：
=callx(“algorithm_1.dfx”,”VINET”;[“127.0.0.1:8281”]) |
有时，需要在内存进行的业务算法较少，而web.xml不方便添加启动类，这时可以在业务算法中调用初始化脚本，达到自动初始化的效果，同时也省去编写servlet的过程。具体脚本如下：
A | B | |
1 | if !ifv(订单) | =call("initData.dfx") |
2 | =订单.select@m(客户ID==pCustID) | |
3 | =A2.groups(year(订单日期):年份, month(订单日期):月份; count(1):订单数量) |
A1-B1:判断是否存在全局变量“订单明细”，如果不存在，则执行初始化数据脚本initData.dfx。
A2-A3:继续执行原算法。
前面例子用到了select函数，这个函数的作用与SQL的where语句类似，都可进行条件查询，但两者的底层原理大不相同。where语句每次都会复制一遍数据，生成新的结果集；而select函数只是引用原来的记录指针，并不会复制数据。以按客户查询订单为例，引用和复制的区别如下图所示：
可以看到，集算器由于采用了引用机制，所以计算结果占用空间更小，计算性能更高（分配内存更快）。此外，对于上述计算结果还可再次进行查询，集算器中新结果集同样引用最初的记录，而SQL就要复制出很多新记录。
除了查询之外，还有很多集算器算法都采用了引用思维，比如排序、集合交并补、关联、归并。
回顾前面案例，可以看到集算器语句和SQL语句存在如下的对应关系：
计算 | SQL | 集算器 |
查询 | select | select |
条件 | Where….订单.客户ID=? | 订单ID.客户ID==pCustID |
分组汇总 | group by | groups
|
日期函数 | to_char(订单日期,'yyyy') | year(订单日期) |
别名 | AS 年份 | :年份 |
事实上，集算器支持完善的结构化数据算法，比如：
l GROUP BY…HAVING
A | ||
1 | =订单.groups(year(订单日期):年份;count(1):订单数量).select(订单数量>300) |
l ORDER BY…ASC/DESC
A | ||
1 | =订单.sort(客户ID,-订单日期) | /排序只是变换了记录指针的次序，并没有复制记录 |
l DISTINCT
A | ||
1 | =订单.id(year(订单日期)) | /取唯一值 |
2 | =A1.(客户ID) | /所有出现值 |
3 | =订单.([ year(订单日期),客户ID]) | /组合的所有出现值 |
l UNION/UNION ALL/INTERSECT/MINUS
A | ||
1 | =订单.select(运货费>100) | |
2 | =订单.select([2011,2012].pos(year(订单日期)) | |
3 | =A2|A3 | /UNION ALL |
4 | =A2&A3 | /UNION |
5 | =A2^A3 | /INTERSECTION |
6 | =A2\A3 | /DIFFERENCE |
与SQL的交并补不同，集算器只是组合记录指针，并不会复制记录。
l SELECT … FROM (SELECT …)
A | ||
1 | =订单.select(订单日期>date("2010-01-01")) | /执行查询 |
2 | =A1.count() | /对结果集再统计 |
l SELECT (SELECT … FROM) FROM
A | ||
1 | =订单.new(订单ID,客户.select(客户ID==订单.客户ID).客户名) | /客户表和订单表都是全局变量 |
l CURSOR/FETCH
游标有两种用法，其一是外部JAVA程序调用集算器，集算器返回游标，比如下面脚本：
A | ||
1 | =订单.select(订单日期>=date("2010-01-01")).cursor() |
JAVA获得游标后可继续处理，与JDBC访问游标的方法相同。
其二，在集算器内部使用游标，遍历并完成计算。比如下面脚本：
A | B | |||
1 | =订单.cursor() | |||
2 | for A1,100 | =A2.select(订单日期>=date("2010-01-01")) | /每次取100条运算 | |
3 | … |
集算器适合解决复杂业务逻辑的计算，但考虑到简单算法占大多数，而很多程序员习惯使用SQL语句，所以集算器也支持所谓“简单SQL”的语法。比如algorithm_1.dfx也可写作：
A | |
1 | $() select year(订单日期) AS 年份,month(订单日期) AS 月份,count(1) AS 订单数量 From {订单} where订单.客户ID='VINET' group by year(订单日期),month(订单日期) |
上述脚本通用于任意SQL，$()表示执行默认数据源（集算器）的SQL语句，如果指定数据源名称比如$(orcl)，则可以执行相应数据库（数据源名称是orcl的Oracle数据库）的SQL语句。
from {}语句可从任意集算器表达式取数，比如：from {订单.groups(year(订单日期):年份;count(1):订单数量)}
from 也可从文件或excel取数，比如：from d:/emp.xlsx
简单SQL同样支持join…on…语句，但由于SQL语句（指任意RDB）在关联算法上性能较差，因此不建议轻易使用。对于关联运算，集算器有专门的高性能实现方法，后续章节会有介绍。
简单SQL的详情可以参考：http://doc.raqsoft.com.cn/esproc/func/dbquerysql.html#db_sql_
SQL基于无序集合做运算，不能直接用序号取数，只能临时生成序号，效率低且用法繁琐。集算器与SQL体系不同，能够基于有序集合运算，可以直接用序号取数。例如：
A | ||
1 | =订单.sort(订单日期) | /如果加载时已排序，这步可省略 |
2 | =A1.m(1).订单ID | /第一条 |
3 | =A1.m(-1).订单ID | /最后一条 |
4 | =A1.m(to(3,5)) | /第3-5条 |
函数m()可按指定序号获取成员，参数为负表示倒序。参数也可以是集合，比如m([3,4,5])。而利用函数to()可按起止序号生成集合，to(3,5)=[3,4,5]。
前面例子提到过二分法查询select@b，其实已经利用了集算器有序访问的特点。
有时候我们想取前 N名，常规的思路就是先排序，再按位置取前N个成员，集算器脚本如下：
=订单.sort(订单日期).m(to(100)) |
对应SQL写法如下：
select top(100) * from 订单 order by 订单日期 --MSSQL select * from (select * from 订单 order by 订单日期) where rownum<=100 --Oracle |
但上述常规思路要对数据集大排序，运算效率很低。除了常规思路，集算器还有更高效的实现方法：使用函数top。
=订单.top(100;订单日期) |
函数top只排序出订单日期最早的N条记录，然后中断排序立刻返回，而不是常规思路那样进行全量排序。由于底层模型的限制，SQL不支持这种高性能算法。
函数top还可应用于计算列，比如拟对订单采取新的运货费规则，求新规则下运货费最大的前100条订单，而新规则是：如果原运货费大于等于1000，则运货费打八折。
集算器脚本为：
=订单.top(-100;if(运货费>=1000,运货费*0.8,运货费)) |
关联计算是关系型数据库的核心算法，在内存计算中应用广泛，比如：统计每年每月的订单数量和订单金额。
该算法对应Oracle的SQL语句为：
select to_char(订单.订单日期,'yyyy') AS 年份,to_char(订单.订单日期,'MM') AS 月份，sum(订单明细.单价*订单明细.数量) AS 销售金额，count(1) AS 订单数量 from 订单明细 left join 订单 on 订单明细.订单ID=订单.订单ID group by to_char(订单.订单日期,'yyyy'),to_char(订单.订单日期,'MM') |
用集算器实现上述算法时，加载数据的脚本不变，业务算法如下（algorithm_2.dfx）
A | |
1 | =join(订单明细:子表,订单ID;订单:主表,订单ID) |
2 | =A1.groups(year(主表.订单日期):年份, month(主表.订单日期):月份; sum(子表.单价*子表.数量):销售金额, count(1):订单数量) |
A1:将订单明细与订单关联起来，子表主表为别名，点击单元格可见结果如下
可以看到，集算器join函数与SQL join语句虽然作用一样，但结构原理大不相同。函数join关联形成的结果，其字段值不是原子数据类型，而是记录，后续可用“.”号表达关系引用，多层关联非常方便。
A2:分组汇总。
计算结果如下：
年份 | 月份 | 销售金额 | 订单数量 |
2012 | 7 | 28988 | 57 |
2012 | 8 | 26799 | 71 |
2012 | 9 | 27201 | 57 |
2012 | 10 | 37793.7 | 69 |
2012 | 11 | 49704 | 66 |
… | … | … | … |
关联关系分很多类，上述订单和订单明细属于其中一类：主子关联。针对主子关联，只需在加载数据时各自按关联字段排序，业务算法中就可用归并算法来提高性能。例如：
=join@m(订单明细:子表,订单ID;订单:主表,订单ID) |
函数join@m表示归并关联，只对同序的两个或多个表有效。
集算器的关联计算与RDB不同，RDR对所有类型的关联关系都采用相同的算法，无法进行有针对性的优化，而集算器采取分而治之的理念，对不同类型的关联关系提供了不同的算法，可进行有针对性的透明优化。
除了主子关联，最常用的就是外键关联，常用的外键表（或字典表）有分类、地区、城市、员工、客户等。对于外键关联，集算器也有相应的优化方法，即在数据加载阶段事先建立关联，如此一来业务算法就不必临时关联，性能因此提高，并发时效果尤为明显。另外，集算器用指针建立外键关联，访问速度更快。
比如这个案例：订单表的客户ID字段是外键，对应客户表（客户ID、客户名称、地区、城市），需要统计出每个地区每个城市的订单数量。
数据加载脚本（initData_3.dfx）如下：
A | |
1 | =connect("orcl") |
2 | =A1.query("select 订单ID,客户ID,订单日期,运货费 from 订单").keys(订单ID) |
3 | =A1.query@x(“select 客户ID,地区,城市 from 客户”).keys(客户ID) |
4 | =A2.switch(客户ID,A3:客户ID) |
5 | =env(订单,A2) |
6 | =env(客户,A3) |
A4：用函数switch建立外键关联，将订单表的客户ID字段，替换为客户表相应记录的指针。
业务算法脚本如下（algorithm_3.dfx）如下
A | |
1 | =订单.groups(客户ID.地区:地区 ,客户ID.城市:城市;count(1):订单数量) |
加载数据时已经建立了外键指针关联，所以A1中的“客户ID”表示：订单表的客户ID字段所指向的客户表记录，“客户ID.地区”即客户表的地区字段。
脚本中多处使用“.”号表达关联引用，语法比SQL直观易懂，遇到多表多层关联时尤为便捷。而在SQL中，关联一多如同天书。
上述计算结果如下：
地区 | 城市 | 订单数量 |
东北 | 大连 | 40 |
华东 | 南京 | 89 |
华东 | 南昌 | 15 |
华东 | 常州 | 35 |
华东 | 温州 | 18 |
… | … | … |
内存计算虽然快，但是内存有限，因此通常只驻留最常用、并发访问最多的数据，而内存放不下或访问频率低的数据，还是要留在硬盘，用到的时候再临时加载，并与内存数据共同参与计算。这就是所谓的内外混合计算。
下面举例说明集算器中的内外混合计算。
案例描述：某零售行业系统中，订单明细访问频率较低，数据量较大，没必要也没办法常驻内存。现在要将订单明细与内存里的订单关联起来，统计出每年每种产品的销售数量。
数据加载脚本（initData_4.dfx）如下：
A | |
1 | =connect("orcl") |
2 | =A1.query@x("select 订单ID,客户ID,订单日期,运货费 from 订单 order by 订单ID").keys(订单ID) |
4 | =env(订单,A2) |
业务算法脚本（algorithm_4.dfx）如下：
A | |
1 | =connect("orcl") |
2 | =A1.cursor@x("select 订单ID,产品ID,数量 from 订单明细order by 订单ID") |
3 | =订单.cursor() |
4 | =joinx(A2:子表,订单ID; A3:主表,订单ID) |
5 | =A4.groups(year(主表.订单日期):年份,子表.产品ID:产品 ;sum(子表.数量):销售数量) |
A2：执行SQL，以游标方式取订单明细，以便计算远超内存的大量数据。
A3：将订单表转为游标模式，下一步会用到。
A4：关联订单明细表和订单表。函数joinx与join@m作用类似，都可对有序数据进行归并关联，区别在于前者对游标有效，后者对序表有效。
A5：执行分组汇总。
数据库中的物理表总会变化，这种变化应当及时反映到共享的内存表中，才能保证内存计算结果的正确，这种情况下就需要更新内存。如果物理表较小，那么解决起来很容易，只要定时执行初始化数据脚本（initData.dfx）就可以了。但如果物理表太大，就不能这样做了，因为初始化脚本会进行全量加载，本身就会消耗大量时间，而且加载时无法进行内存计算。例如：某零售巨头订单数据量较大，从数据库全量加载到内存通常超过5分钟，但为保证一定的实时性，内存数据又需要5分钟更新一次，显然，两者存在明显的矛盾。
解决思路其实很自然，物理表太大的时候，应该进行增量更新，5分钟的增量业务数据通常很小，增量不会影响更新内存的效率。
要实现增量更新，就需要知道哪些是增量数据，不外乎以下三种方法：
方法A：在原表加标记字段以识别。缺点是会改动原表。
方法B：在原库创建一张“变更表”，将变更的数据记录在内。好处是不动原表，缺点是仍然要动数据库。
方法C：将变更表记录在另一个数据库，或文本文件Excel中。好处是对原数据库不做任何改动，缺点是增加了维护工作量。
集算器支持多数据源计算，所以方法B、C没本质区别，下面就以B为例更新订单表。
第一步，在数据库中建立“订单变更表”，继承原表字段，新加一个“变更标记”字段，当用户修改原始表时，需要在变更表同步记录。如下所示的订单变更表，表示新增1条修改2条删除1条。
订单ID(key) | 客户ID | 订单日期 | 运货费 | 变更标记 |
10247 | VICTE | 2012-07-08 | 101 | 新增 |
10248 | VINET | 2012-07-04 | 102 | 修改 |
10249 | TOMSP | 2012-07-05 | 103 | 修改 |
10250 | HANAR | 2012-07-08 | 104 | 删除 |
第二步，编写集算器脚本updatemem_4.dfx，进行数据更新。
A | B | |
1 | =connect("orcl") | |
2 | =订单cp=订单.derive() | |
3 | =A1.query("select 订单ID,客户ID,订购日期 订单日期,运货费,变更标记 from 订单变更") | |
4 | =订单删除=A3.select(变更标记=="删除") | =订单cp.select(订单删除.(订单ID).contain(订单ID)) |
5 | =订单cp.delete(B4) | |
6 | =订单新增=A3.select(变更标记=="新增") | =订单cp.insert@f(0:订单新增) |
7 | =订单修改=A3.select(变更标记=="修改") | =订单cp.select(订单修改.(订单ID).pos(订单ID)) |
8 | =订单cp.delete(B7) | |
9 | =订单cp.insert@f(0:订单修改) | |
10 | =env(订单,订单cp) | |
11 | =A1.execute("delete from 订单变更") | |
12 | =A1.close() |
A1：建立数据库连接。
A2：将内存中的订单复制一份，命名为订单cp。下面过程只针对订单cp进行修改，修改完毕再替代内存中的订单，期间订单仍可正常进行业务计算。
A3：取数据库订单变更表。
A4-B5：取出订单变更表中需删除的记录，在订单cp中找到这些记录，并删除。
A6-B6：取出订单变更表中需新增的记录，在订单cp中追加。
A7-B9：这一步是修改订单cp，相当于先删除再追加。也可用modify函数实现修改。
A10：将修改后的订单cp常驻内存，命名为订单。
A11-A12：清空“变更表”，以便下次取新的变更记录。
上述脚本实现了完整的数据更新，而实际上很多情况下只需要追加数据，这样脚本还会简单很多。
脚本编写完成后，还需第三步：定时5分钟执行该脚本。
定时执行的方法有很多。如果集算器部署为独立服务，与Web应用没有共用JVM，那么可以使用操作系统自带的定时工具（计划任务或crontab），使其定时执行集算器命令(esprocx.exe或esprocx.sh)。
有些web应用有自己的定时任务管理工具，可定时执行某个JAVA类，这时可以编写JAVA类，用JDBC调用集算器脚本。
如果web应用没有定时任务管理工具，那就需要手工实现定时任务，即编写JAVA类，继承java内置的定时类TimerTask，在其中调用集算器脚本，再在启动类中调用定时任务类。
其中启动类myServle4为：
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. // 定时刷新时间(5分钟)
33. Long delay = new Long(5);
34. // 启动定时器
35. timer1 = new Timer(true);
36. task1 = new Task(context);
37. timer1.schedule(task1, delay * 60 * 1000, delay * 60 * 1000);
38. }
39. }
定时任务类Task为：
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. //关闭数据集
34. if(con!=null) con.close();
35. }
36. }
37. }
38. }
下面，通过一个综合示例来看一下在数据源多样、算法复杂的情况下，集算器如何很好地实现内存计算：
案例描述：某B2C网站需要试算订单的邮寄总费用，以便在一定成本下挑选合适的邮费规则。大部分情况下，邮费由包裹的总重量决定，但当订单的价格超过指定值时（比如300美元），则提供免费付运。结果需输出各订单邮寄费用以及总费用。
其中订单表已加载到内存，如下：
Id | cost | weight |
Josh2 | 150 | 6 |
Drake | 100 | 3 |
Megan | 100 | 1 |
Josh3 | 200 | 3 |
Josh4 | 500 | 1 |
邮费规则每次试算时都不同，因此由参数“pRule”临时传入，格式为json字符串，某次规则如下：
[{"field":"cost","minVal":300,"maxVal":1000000,"Charge":0}, {"field":"weight","minVal":0,"maxVal":1,"Charge":10}, {"field":"weight","minVal":1,"maxVal":5,"Charge":20}, {"field":"weight","minVal":5,"maxVal":10,"Charge":25}, {"field":"weight","minVal":10,"maxVal":1000000,"Charge":40}] |
上述json串表示各字段在各种取值范围内时的邮费。第一条记录表示，cost字段取值在300与1000000之间的时候，邮费为0（免费付运）；第二条记录表示，weight字段取值在0到1（kg）之间时，邮费为10（美元）。
思路：将json串转为二维表，分别找出filed字段为cost和weight的记录，再对整个订单表进行循环。循环中先判断订单记录中的cost值是否满足免费标准，不满足则根据重量判断邮费档次，之后计算邮费。算完各订单邮费后再计算总邮费，并将汇总结果附加为订单表的最后一条记录。
数据加载过程很简单，这里不再赘述，即：读数据库表，并命名为“订单表”。
业务算法相对复杂，具体如下：
A | B | C | D | |
1 | = pRule.export@j() | /解析json，转二维表 | ||
2 | =免费=A1.select(field=="cost") | /取免费标准，单条 | ||
3 | =收费=A1.select(field=="weight").sort(-minVal) | /取收费阶梯，多条 | ||
4 | =订单表.derive(postage) | /复制并新增字段 | ||
5 | for A4 | if 免费.minVal < A5.cost | >A5. postage= 免费.Charge | |
6 | next | |||
7 | for 收费 | if A5.weight > B7.minVal | >A5.postage=B7.Charge | |
8 | next A5 | |||
9 | =A4.record(["sum",,,A4.sum(postage)]) |
A1:解析json，将其转为二维表。集算器支持多数据源，不仅支持RDB，也支持NOSQL、文件、webService。
A2-A3：查询邮费规则，分为免费和收费两种。
A4：新增空字段postage。
A5-D8：按两种规则循环订单表，计算相应的邮费，并填入postage字段。这里多处用到流程控制，集算器用缩进表示，其中A5、B7为循环语句，C6、D8跳入下一轮循环，B5、C7为判断语句
A9:在订单表追加新纪录，填入汇总值。
计算结果如下：
Id | cost | weight | postage |
Josh2 | 150 | 6 | 25 |
Drake | 100 | 3 | 20 |
Megan | 100 | 1 | 10 |
Josh3 | 200 | 3 | 20 |
Josh4 | 500 | 1 | 0 |
sum | 75 |
至此，本文详细介绍了集算器用作内存计算引擎的完整过程，同时包括了常用计算方法和高级运算技巧。可以看到，集算器具有以下显著优点：
l 结构简单实施方便，可快速实现内存计算；
l 支持多种调用接口，应用集成没有障碍；
l 支持透明优化，可显著提升计算性能；
l 支持多种数据源，便于实现混合计算；
l 语法敏捷精妙，可轻松实现复杂业务逻辑。
关于内存计算，还有个多机分布式计算的话题，将在后续文章中进行介绍。