使用开源计算引擎提升Excel格式文件处理效率

对Excel进行解析\生成\查询\计算等处理是Java下较常见的任务，但Excel的文件格式很复杂，自行编码读写太困难，有了POI\EasyExcel\JExcel等类库就方便多了，其中POI最为出色。

POI具有全面而细致的xls读写能力

POI可读写多种Excel文件格式，既支持古老的二进制格式（xls），也支持现代的OOXML格式（xlsx），既支持全内存一次性读写，也支持小内存流式读写。POI为大量Excel元素设计了相应的JAVA类，包括workbook、printer、sheet、row、cell，其中，与cell相关的类包括单元格样式、字体、颜色、日期、对齐、边框等。仅单元格样式类，方法就超过了四十个，可进行最全面最细致的读写操作。

POI的读写功能很底层

POI的读写功能全面而细致，但细致也意味着过于底层，开发者必须从头写起，自己处理每一处细节，即使简单的操作也要编写大量代码。比如，读入首行为列名的行式xls：

FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream("d:\\Orders.xls");
// get the excel book
Workbook workbook = new HSSFWorkbook(fileInputStream);
if (workbook != null) {
    // get the first sheet
    Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
    if (sheet != null) {
        //get the col name/first line
        Row rowTitle = sheet.getRow(0); // first line
        if (rowTitle != null) {
            int cellTitles = rowTitle.getPhysicalNumberOfCells(); // get column number
            for (int i = 0; i < cellTitles; i++) {
                Cell cell = rowTitle.getCell(i); //the cell!
                if (cell != null) {
                    System.out.print(cell.getStringCellValue() + " | ");
                }
            }
        }
        //get the value/other lines
        int rows = sheet.getPhysicalNumberOfRows(); // get line number
        for (int i = 1; i < rows; i++) {
            Row row = sheet.getRow(i); // get row i
            if (row != null) {
                int cells = row.getPhysicalNumberOfCells(); // get column number
                for (int j = 0; j < cells; j++) {
                    // line number and row number
                    System.out.print("[" + i + "-" + j + "]");
                    Cell cell = row.getCell(j); // the cell!
                    if (cell != null) {
                        int cellType = cell.getCellType();
                        Object value = "";
                        switch (cellType) {
                            case HSSFCell.CELL_TYPE_STRING: // string
                                value = cell.getStringCellValue();
                                break;
                            case HSSFCell.CELL_TYPE_BLANK: // 空
                                break;
                            case HSSFCell.CELL_TYPE_BOOLEAN: // boolean
                                value = cell.getBooleanCellValue();
                                break;
                            case HSSFCell.CELL_TYPE_NUMERIC: // number
                                if (HSSFDateUtil.isCellDateFormatted(cell)) { // date number
                                    Date date = cell.getDateCellValue();
                                    value = new DateTime(date).toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
                                }else { // normal number
                                    // change to string to avoid being too long
                                    cell.setCellType(HSSFCell.CELL_TYPE_STRING);
                                    value = cell;
                                }
                                break;
                            case HSSFCell.CELL_TYPE_ERROR:
                                throw new RuntimeException("data type mistaken");
                        }

                        System.out.println(value);
                    }
                }
            }
            System.out.println("end of the "+i+" line");
        }
        System.out.println("end of the value lines=======================================");
    }
}

行式xls是最常见的格式，但POI并没有为此提供方便的处理方法，只能按照workbook->sheet->line->cell的顺序进行循环解析，造成了如此繁琐的代码。

这还只是将数据简单读出来，如果下一步想再处理数据，还要事先转为结构化数据对象，比如ArrayList<实体类>或HashMap，代码就更繁琐了。

POI查询计算困难

解析Excel并不是目标，我们通常还要对这些文件进查询计算，但POI作为Excel的解析类，没有也不合适再提供相关的方法，只能用JAVA手工硬写。比如基础的分组汇总运算，JAVA代码大概这样：

Comparator<salesRecord> comparator = new Comparator<salesRecord>() {
    public int compare(salesRecord s1, salesRecord s2) {
        if (!s1.salesman.equals(s2.salesman)) {
            return s1.salesman.compareTo(s2.salesman);
        } else {
            return s1.ID.compareTo(s2.ID);
        }
    }
};
Collections.sort(sales, comparator);
ArrayList<resultRecord> result=new ArrayList<resultRecord>();
salesRecord standard=sales.get(0);
float sumValue=standard.value;
for(int i = 1;i < sales.size(); i ++){
    salesRecord rd=sales.get(i);
    if(rd.salesman.equals(standard.salesman)){
        sumValue=sumValue+rd.value;
    }else{
        result.add(new resultRecord(standard.salesman,sumValue));
        standard=rd;
        sumValue=standard.value;
    }
}
result.add(new resultRecord(standard.salesman,sumValue));

Java编码实现计算不仅繁琐，而且存在架构性缺陷。代码很难复用，数据结构和计算代码通常会耦合在一起，如果数据结构发生变化，代码就要重写。查询计算的要求灵活多变，而Java作为编译型语言，每次修改代码都要重启应用，维护工作量大，系统稳定性差。

POI成熟稳定，但读写能力过于底层，且未提供查询计算能力，直接基于POI完成Excel文件的处理（特别是查询计算）的开发效率很低。如果针对POI进行封装，形成简单易用的高级读写函数，并额外提供查询计算能力，就能大幅度提高开发效率了。

esProc SPL就是其中的佼佼者。

SPL内置高级读写函数

SPL是JVM下开源的计算引擎，它对POI也进行了封装，内置简单易用的高级函数，可解析\生成各类格式规则或不规则的xls，并自动生成结构化数据对象。

解析格式规则的行式Excel，SPL提供了T函数。比如解析前面的xls文件，用封装前的POI要几十行，封装后只要一句：

=T("d:\Orders.xls")

解析行式Excel是很常见的任务，SPL用T函数封装了POI的功能，接口简单易用。无论xls还是xlsx，T函数都可以统一解析。可自动进行类型转换，开发者无须在细节浪费时间。T函数可自动区分首行的列名和其他行的数据，并根据列名创建序表（SPL的结构化数据对象）并填入数据：

读入并解析成序表后，就可以使用SPL提供的丰富的结构化数据处理方法了：

取第3条记录：A1(3)

取后3条记录:A1.m([-1,-2,-3])

取记录的字段值：A1(3).Amount*0.05

修改记录的字段值：A1(3).Amount = A1(3). Amount*1.05

取一列，返回集合：A1.(Amount)

取几列，返回集合的集合：A1.([CLIENT,AMOUNT])

追加记录：A1.insert(200,"APPL",10,2400.4,date("2010-10-10"))

先按字段取再按记录序号取：A1.(AMOUNT)(2)；等价于先按记录序号取再按字段取：A1(2).AMOUNT

解析格式较不规则的行式xls，SPL提供了xlsimport函数，内置丰富而简洁的读取功能：

没有列名，首行直接是数据：file("D:\Orders.xlsx").xlsimport()

跳过前2行的标题区：file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(;,3)

从第3行读到第10行：file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(;,3:10)

只读取其中3个列：file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(OrderID,Amount,OrderDate)

读取名为"sales"的特定sheet：file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(;"sales")

函数xlsimport还具有读取倒数N行、密码打开文件、读大文件等功能，这里不再详述。

解析格式很不规则的xls，SPL提供了xlscell函数，可以读写指定sheet里指定片区的数据，比如读取第1个sheet里的A2格：

=file("d:/Orders.xlsx").xlsopen().xlscell("C2")

配合SPL灵活的语法，就可以解析自由格式的xls，比如将下面的文件读为规范的二维表（序表）：

这个文件格式很不规则，直接基于POI写Java代码是个浩大的工程，而SPL代码就简短得多：

生成规则的行式xls，SPL提供了xlsexport函数，用法也很简单。比如，上面例子的解析结果是个序表，存在SPL的A1格中，下面将A1写入新xls的第一个sheet，首行为列名，只要一句代码：=file("e:/result.xlsx").xlsexport@t(A1)

xlsexport函数的功能丰富多样，可以将序表写入指定sheet，或只写入序表的部分行，或只写入指定的列：=file("e:/scores.xlsx").xlsexport@t(A1,No,Name,Class,Maths)

xlsexport函数还可以方便地追加数据，比如对于已经存在且有数据的xls，将序表A1追加到该文件末尾，外观风格与原文件末行保持一致：=file("e:/scores.xlsx").xlsexport@a(A1)

不规则片区写入数据，可以使用前面的xlscell函数。比如，xls中蓝色单元格是不规则的表头，需要在相应的白色单元格中填入数据，如下图：

直接用POI要大段冗长的代码，而SPL代码就简短许多：

注意，第6、9、11行有连续单元格，SPL可以简化代码一起填入，POI只能依次填入。

SPL提供足够的查询计算能力

查询计算是Excel处理任务的重点，SPL提供了丰富的计算函数、字符串函数、日期函数，以及标准SQL语法，不仅支持日常的xls计算，也能计算内容不规则的xls和逻辑复杂的xls。

SPL提供了丰富的计算函数，可直接完成基础计算。比如前面的分组汇总，只要一句：

A1.groups(SellerId;sum(Amount))

更多计算：

条件查询：A1.select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,"S"))

排序：A1.sort(Client,-Amount)"

去重：A1.id(Client)"

关联两个xlsx：join(T("D:/Orders.xlsx"):O,SellerId; T("D:/Employees.xls"):E,EId).new(O.OrderID,O.Client,O.SellerId,O.Amount,O.OrderDate, E.Name,E.Gender,E.Dept)"

TopN：T("D:/Orders.xls").top(-3;Amount)

组内TopN （开窗函数）：T("D:/Orders.xls").groups(Client;top(3,Amount))

SPL支持大量日期函数和字符串函数，代码量更短，开发效率更高。比如：

时间类函数，日期增减：elapse("2020-02-27",5) //返回2020-03-03

星期几：day@w("2020-02-27") //返回5，即星期4

N个工作日之后的日期：workday(date("2022-01-01"),25) //返回2022-02-04

字符串类函数，判断是否全为数字：isdigit("12345") //返回true

取子串前面的字符串：substr@l("abCDcdef","cd") //返回abCD

按竖线拆成字符串数组："aa|bb|cc".split("|") //返回["aa","bb","cc"]

SPL还支持年份增减、求年中第几天、求季度、按正则表达式拆分字符串、拆出SQL的where或select部分、拆出单词、按标记拆HTML等功能。

SPL提供了标准SQL语法，可以像对数据库表一样直接对xls文件进行查询，极大地降低了数据库程序员的学习门槛：

filter：$select * from d:/sOrder.xlsx where Client like '%S%' or (Amount&gt;1000 and Amount&lt;=2000)sort：$select * from sales.xls order by Client,Amont descdistinct：$ select distinct(sellerid) from sales.xls group by…having：$select year(orderdate) y,sum(amount) s from sales.xls group by year(orderdate) having sum(amount)>=2000000join：$select e.name, s.orderdate, s.amount from sales.xls s left join employee.xlsx e on s.sellerid= e.eid

SPL支持SQL-92标准中大部分语法，包括集合计算、case when、with、嵌套子查询等，详见《没有 RDB 也敢揽 SQL 活的开源金刚钻 SPL》

内容不规则的xls，一般的类库都无能为力，SPL语法灵活函数丰富，可轻松解决处理。比如Excel单元格里有很多”key=value”形式的字符串，需要整理成规范的二维表，以进行后续计算：

逻辑复杂的计算，SQL和存储过程都难以实现，SPL的计算能力更强，可轻松解决此类问题。比如，计算某支股票最长的连续上涨天数：

SPL支持更优的应用架构

SPL是解释型语言，提供JDBC接口，可以用SQL或存储过程的形式被JAVA集成，不仅降低了架构的耦合性，还能支持热切换。SPL还支持多种数据源，并支持跨数据源计算。

SPL提供了JDBC接口，可被JAVA轻松调用。简单的SPL代码可以像SQL一样，直接嵌入JAVA，比如条件查询：

Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection connection =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
Statement statement = connection.createStatement();
String str="=T(\"D:/Orders.xls\").select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,\"*S*\"))";
ResultSet result = statement.executeQuery(str);

SPL支持计算外置，可降低计算代码和前端应用的耦合性。复杂的SPL代码可以先存为脚本文件，再以存储过程的形式被JAVA调用：

Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
CallableStatement statement = conn.prepareCall("{call scriptFileName(?, ?)}");
statement.setObject(1, "2020-01-01");
statement.setObject(2, "2020-01-31");
statement.execute();

SPL是解释型语言，通过外置代码可实现热切换。解释型语言无须编译，修改后可立即执行，无须重启JAVA应用，可降低维护工作量，提高系统稳定性。

SPL支持多种文件数据源，除了xls外，SPL还能读写csv\txt\XML\Json等文件，比如对txt进行条件查询：

T("sOrders.txt").groups(SellerId;sum(Amount))

$select * from d:/sOrders.txt where Client like '%S%' or (Amount>1000 and Amount<=2000)

SPL支持跨数据源计算，比如xls和txt的关联计算：

=join(T("D:/Orders.xlsx"):O,SellerId; T("D:/Employees.txt"):E,EId).new(O.OrderID,O.Client,O.SellerId,O.Amount,O.OrderDate, E.Name,E.Gender,E.Dept)"

SPL还能访问各类关系型数据库，WebService、Restful等网络服务， Hadoop、redis、Kafka、Cassandra等NoSQL。

POI只适合简单的xls解析\生成任务，且未提供查询计算能力。SPL对POI进行了封装，内置高级读写函数，不仅可以大幅简化代码，还能进行较不规则甚至很不规则的xls解析\生成任务。SPL额外提供了强大的计算能力，不仅支持日常的Excel查询计算，还可计算内容不规则的xls和逻辑复杂的xls。SPL支持更优的应用架构，可实现代码低耦合和热切换，支持多种数据源和跨数据源计算。

## SPL资料

• SPL官网
• SPL下载
• SPL源代码

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