能嵌入JAVA程式碼被呼叫，又能進行資料計算的開源庫，資料庫類的有HSQLDB/Derby/H2等。這幾個和SQLite的毛病一樣，入庫過程非常繁瑣，要檢查表名是否重複、建表結構、讀檔案、解析欄位、插入記錄、建索引等，而且沒法處理不規則的文字和特殊資料來源；至於近年來計算庫逐漸被重視的功能－－JSON計算，雖然內嵌資料庫也是趕鴨子上架，但這幾個還不如內嵌資料庫。DataFrame類的計算庫有Tablesaw/ Joinery/ Morpheus等，在多層JSON（半結構化資料）的讀取和計算上，它們比資料庫要方便多了，但二維結構化資料的計算又遠不如資料庫。
二維結構化資料和多層JSON的計算都足夠強，又支援多種資料來源，可處理不規則文字的嵌入式JAVA開源庫，集算器SPL是個更好的選擇。
JAVA呼叫SPL只需
JDBC
介面
，基本看一遍就會。比如把tab分隔的文字檔案Orders。txt按Client列順序排序，按Amount列逆序排序：
一個T函式就相當於內嵌資料庫入庫那一整套過程，比那些內嵌的資料庫方案要方便多了。
為了資料庫程式設計師的方便，SPL也支援
SQL
語句
，比如上面的排序可改寫為：
再講講剛才的sort函式，這樣的基本計算函式SPL有上百個，可以直接
完成大多數常規計算
。下面試舉一些：
處理過的資料還可以
持久化
為btx集檔案，不僅計算效能高，而且體積更小。比如將兩個同構的文字檔案寫在一個btx裡，並去掉兩者重複的行：
之後就可以像普通檔案那樣使用：
btx還可以預先進行有序化處理，從而獲得更高計算效能，比如進行二分查詢，詳情參考官網。
為了降低耦合性，
SPL
演算法可外置於JAVA
程式碼
。比如，找出銷售額累計佔到一半的前n個大客戶，並按銷售額從大到小排列。先將SPL指令碼存為檔案bigCustomer。dfx：
再在JAVA程式碼中以儲存過程的方式呼叫指令碼檔案：
有些運算較複雜，比如涉及分組後計算、有序計算、集合計算，即使用儲存過程也難以解決，更別說連儲存過程都不支援的內嵌資料庫了。SPL提供了
強大的語法和豐富的庫函式
，可以大幅簡化複雜運算邏輯。比如：計算某支股票最長的連續上漲天數，SPL只需兩行：
有些運算程式碼較長，或有分支和迴圈，SPL提供了專用的IDE，可以方便地
跟蹤除錯，觀察每一步的計算結果
：
對於
不規則的文字
， SPL同樣可以處理。簡單的比如以雙豎線||為分隔符，可用如下SPL語句讀取：
複雜些的不規則的文字，參考《未結構化文字的讀寫和解析處理》（底部原文中檢視連結）
SPL
支援多種資料來源
，除了文字檔案，還有Excel、資料庫、各類NoSQL、webService、restful等。比如：restful返回多層JSON，用來描述多個員工和員工的多個訂單，需要查詢出所有價格在500-2000，且客戶名包含bro字樣的訂單。SPL程式碼如下：
集算器SPL是優秀的JAVA嵌入式開源計算庫，在結構化計算方面比資料庫更強，在多層資料的計算方面比Dataframe更方便，在多資料來源支援方面更是全面超過兩者。
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