可以在Java应用中嵌入的数据引擎看起来比较丰富，但其实并不容易选择。Redis计算能力很差，只适合简单查询的场景。Spark架构复杂沉重，部署维护很是麻烦。H2\HSQLDB\Derby等内嵌数据库倒是架构简单，但计算能力又不足，连基本的窗口函数都不支持。
相比之下，SQLite在架构性和计算能力上取得了较好的平衡，是应用较广的Java嵌入数据引擎。
SQLite适应常规基本应用场景
SQLite架构简单，其核心虽然是C语言开发的，但封装得比较好，对外呈现为一个小巧的Jar包，能方便地集成在Java应用中。SQLite提供了JDBC接口，可以被Java调用：
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite::memory:");
Statement st = connection.createStatement();
st.execute("restore from d:/ex1");
ResultSet rs = st.executeQuery("SELECT * FROM orders");
SQLite提供了标准的SQL语法，常规的数据处理和计算都没有问题。特别地，SQLite已经能支持窗口函数，可以方便地实现很多组内运算，计算能力比其他内嵌数据库更强。
SELECT x,y,row_number() OVER (ORDER BY y) AS row_number FROM t0 ORDER BY x;
SELECT a,b,group_concat(b,'.') OVER ( ORDER BY a ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS group_concat FROM t1;
SQLite面对复杂场景尚有不足
SQLite的优点亮眼，但对于复杂应用场景时还是有些缺点。
Java应用可能处理的数据源多种多样，比如csv文件、RDB、Excel、Restful，但SQLite只处理了简单情况，即对csv等文本文件提供了直接可用的命令行加载程序：
.import --csv --skip 1 --schema temp /Users/scudata/somedata.csv tab1
对于其他大部分数据源，SQLite都没有提供方便的接口，只能硬写代码加载数据，需要多次调用命令行，整个过程很繁琐，时效性也差。
以加载RDB数据源为例，一般的做法是先用Java执行命令行，把RDB库表转为csv；再用JDBC访问SQLite，创建表结构；之后用Java执行命令行，将csv文件导入SQLite；最后为新表建索引，以提高性能。这个方法比较死板，如果想灵活定义表结构和表名，或通过计算确定加载的数据，代码就更难写了。
类似地，对于其他数据源，SQLite也不能直接加载，同样要通过繁琐地转换过程才可以。
SQL接近自然语言，学习门槛低，容易实现简单的计算，但不擅长复杂的计算，比如复杂的集合计算、有序计算、关联计算、多步骤计算。SQLite采用SQL语句做计算，SQL优点和缺点都会继承下来，勉强实现这些复杂计算的话，代码会显得繁琐难懂。
比如，某只股票最长的上涨天数，SQL要这样写：
select max(continuousDays)-1
from (select count(*) continuousDays
from (select sum(changeSign) over(order by tradeDate) unRiseDays
from (select tradeDate,case when price>lag(price) over(order by tradeDate) then 0 else 1 end changeSign from AAPL) )
group by unRiseDays)
这也不单是SQLite的难题，事实上，由于集合化不彻底、缺乏序号、缺乏对象引用等原因，其他SQL数据库也不擅长这些运算。
业务逻辑由结构化数据计算和流程控制组成，SQLite支持SQL，具有结构化数据计算能力，但SQLite没有提供存储过程，不具备独立的流程控制能力，也就不能实现一般的业务逻辑，通常要利用Java主程序的判断和循环语句。由于Java没有专业的结构化数据对象来承载SQLite数据表和记录，转换过程麻烦，处理过程不畅，开发效率不高。
前面提过，SQLite内核是C程序，虽然可以被集成到Java应用中，但并不能和Java无缝集成，和Java主程序交换数据时要经过耗时的转换才能完成，在涉及数据量较大或交互频繁时性能就会明显不足。同样因为内核是C程序，SQLite会在一定程度上破坏Java架构的一致性和健壮性。
对于Java应用来讲，原生在JVM上的esProc SPL是更好的选择。
SPL全面支持各种数据源
esProc SPL是JVM下开源的嵌入数据引擎，架构简单，可直接加载数据源，可以通过JDBC接口被Java集成调用，并方便地进行后续计算。
SPL架构简单，无须独立服务，只要引入SPL的Jar包，就可以部署在Java环境中。
直接加载数据源，代码简短，过程简单，时效性强。比如加载Oracle：
| A | |
| 1 | =connect("orcl") |
| 2 | =A1.query@x("select OrderID,Client,SellerID,OrderDate,Amount from orders order by OrderID") |
| 3 | >env(orders,A2) |
对于SQLite擅长加载的csv文件，SPL也可以直接加载，使用内置函数而不是外部命令行，稳定且效率高，代码更简短：
=T("/Users/scudata/somedata.csv")
多种外部数据源。除了RDB和csv，SPL还直接支持txt\xls等文件，MongoDB、Hadoop、redis、ElasticSearch、Kafka、Cassandra等NoSQL，以及WebService XML、Restful Json等多层数据。比如，将HDSF里的文件加载到内存：
| A | ||
| 1 | =hdfs_open(;"hdfs://192.168.0.8:9000") | |
| 2 | =hdfs_file(A1,"/user/Orders.csv":"GBK") | |
| 3 | =A2.cursor@t() | |
| 4 | =hdfs_close(A1) | |
| 5 | >env(orders,A4) | |
JDBC接口可以方便地集成。加载的数据量一般比较大，通常在应用的初始阶段运行一次，只须将上面的加载过程存为SPL脚本文件，在Java中以存储过程的形式引用脚本文件名：
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
CallableStatement statement = conn.prepareCall("{call init()}");
statement.execute();
SPL的计算能力更强大
SPL提供了丰富的计算函数，可以轻松实现日常计算。SPL支持多种高级语法，大量的日期函数和字符串函数，很多用SQL难以表达的计算，用SPL都可以轻松实现，包括复杂的有序计算、集合计算、分步计算、关联计算，以及带流程控制的业务逻辑。
丰富的计算函数。SPL可以轻松实现各类日常计算：
| A | B | |
| 1 | =Orders.find(arg_OrderIDList) | //多键值查找 |
| 2 | =Orders.select(Amount>1000 && like(Client,\"*S*\")) | //模糊查询 |
| 3 | = Orders.sort(Client,-Amount) | //排序 |
| 4 | = Orders.id(Client) | //去重 |
| 5 | =join(Orders:O,SellerId; Employees:E,EId).new(O.OrderID,O.Client,O.Amount,E.Name,E.Gender,E.Dept) | //关联 |
标准SQL语法。SPL也提供了SQL-92标准的语法，比如分组汇总：
$select year(OrderDate) y,month(OrderDate) m,sum(Amount) s,count(1) c
from {Orders}
Where Amount>=? and Amount<? ;arg1,arg2
函数选项、层次参数等方便的语法。功能相似的函数可以共用一个函数名，只用函数选项区分差别，比SQL更加灵活方便。比如select函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第1条记录，可使用选项@1：
T.select@1(Amount>1000)
二分法排序，即对有序数据用二分法进行快速过滤，使用@b：
T.select@b(Amount>1000)
有序分组，即对分组字段有序的数据，将相邻且字段值相同的记录分为一组，使用@b：
T.groups@b(Client;sum(Amount))
函数选项还可以组合搭配，比如：
Orders.select@1b(Amount>1000)
结构化运算函数的参数有些很复杂，比如SQL就需要用各种关键字把一条语句的参数分隔成多个组，但这会动用很多关键字，也使语句结构不统一。SPL使用层次参数简化了复杂参数的表达，即通过分号、逗号、冒号自高而低将参数分为三层：
join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId)
更丰富的日期和字符串函数。除了常见函数，比如日期增减、截取字符串，SPL还提供了更丰富的日期和字符串函数，在数量和功能上远远超过了SQL，同样运算时代码更短。比如：
季度增减：elapse@q(“2020-02-27”,-3) //返回2019-05-27
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等大量函数。
简化有序运算。涉及跨行的有序运算，通常都有一定的难度，比如比上期和同期比。SPL使用"字段[相对位置]"引用跨行的数据，可显著简化代码，还可以自动处理数组越界等特殊情况，比SQL窗口函数更加方便。比如，追加一个计算列rate，计算每条订单的金额增长率：
=T.derive(AMOUNT/AMOUNT[-1]-1: rate)
综合运用位置表达式和有序函数，很多SQL难以实现的有序运算，都可以用SPL轻松解决。比如，根据考勤表，找出连续 4 周每天均出勤达 7 小时的学生：
| A | |
| 1 | =Student.select(DURATION>=7).derive(pdate@w(ATTDATE):w) |
| 2 | =A1.group@o(SID;~.groups@o(W;count(~):CNT).select(CNT==7).group@i(W-W[-1]!=7).max(~.len()):weeks) |
| 3 | =A2.select(weeks>=4).(SID) |
简化集合运算，SPL的集合化更加彻底，配合灵活的语法和强大的集合函数，可大幅简化复杂的集合计算。比如，在各部门找出比本部门平均年龄小的员工：
| A | |
| 1 | =Employees.group(DEPT; (a=~.avg(age(BIRTHDAY)),~.select(age(BIRTHDAY)<a)):YOUNG) |
| 2 | =A1.conj(YOUNG) |
计算某支股票最长的连续上涨天数：
| A | |
| 1 | =a=0,AAPL.max(a=if(price>price[-1],a+1,0)) |
简化关联计算。SPL支持对象引用的形式表达关联，可以通过点号直观地访问关联表，避免使用JOIN导致的混乱繁琐，尤其适合复杂的多层关联和自关联。比如，根据员工表计算女经理的男员工：
=employees.select(gender:"male",dept.manager.gender:"female")
方便的分步计算，SPL集合化更加彻底，可以用变量方便地表达集合，适合多步骤计算，SQL要用嵌套表达的运算，用SPL可以更轻松实现。比如，找出销售额累计占到一半的前n个大客户，并按销售额从大到小排序：
| A | B | |
| 2 | =sales.sort(amount:-1) | /销售额逆序排序，可在SQL中完成 |
| 3 | =A2.cumulate(amount) | /计算累计序列 |
| 4 | =A3.m(-1)/2 | /最后的累计即总额 |
| 5 | =A3.pselect(~>=A4) | /超过一半的位置 |
| 6 | =A2(to(A5)) | /按位置取值 |
流程控制语法。SPL提供了流程控制语句，配合内置的结构化数据对象，可以方便地实现各类业务逻辑。
分支判断语句：
| A | B | |
| 2 | … | |
| 3 | if T.AMOUNT>10000 | =T.BONUS=T.AMOUNT*0.05 |
| 4 | else if T.AMOUNT>=5000 && T.AMOUNT<10000 | =T.BONUS=T.AMOUNT*0.03 |
| 5 | else if T.AMOUNT>=2000 && T.AMOUNT<5000 | =T.BONUS=T.AMOUNT*0.02 |
循环语句：
| A | B | |
| 1 | =db=connect("db") | |
| 2 | =T=db.query@x("select * from sales where SellerID=? order by OrderDate",9) | |
| 3 | for T | =A3.BONUS=A3.BONUS+A3.AMOUNT*0.01 |
| 4 | =A3.CLIENT=CONCAT(LEFT(A3.CLIENT,4)," co.,ltd.") | |
| 5 | … | |
与Java的循环类似，SPL还可用break关键字跳出（中断）当前循环体，或用next关键字跳过（忽略）本轮循环，不展开说了。
计算性能更好。在内存计算方面，除了常规的主键和索引外，SPL还提供了很多高性能的数据结构和算法支持，比大多数使用SQL的内存数据库性能好得多，且占用内存更少，比如预关联技术、并行计算、指针式复用。
优化体系结构
SPL支持JDBC接口，代码可外置于Java，耦合性更低，也可内置于Java，调用更简单。SPL支持解释执行和热切换，代码方便移植和管理运营，支持内外存混合计算。
外置代码耦合性低。SPL代码可外置于Java，通过文件名被调用，既不依赖数据库，也不依赖Java，业务逻辑和前端代码天然解耦。
对于较短的计算，也可以像SQLite那样合并成一句，写在Java代码中：
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
Statement statement = conn.createStatement();
String arg1="1000";
String arg2="2000"
ResultSet result = statement.executeQuery(=Orders.select(Amount>="+arg1+" && Amount<"+arg2+"). groups(year(OrderDate):y,month(OrderDate):m; sum(Amount):s,count(1):c)");
解释执行和热切换。业务逻辑数量多，复杂度高，变化是常态。良好的系统构架，应该有能力应对变化的业务逻辑。SPL是基于Java的解释型语言，无须编译就能执行，脚本修改后立即生效，支持不停机的热切换，适合应对变化的业务逻辑。
方便代码移植。SPL通过数据源名从数据库取数，如果需要移植，只要改动配置文件中的数据源配置信息，而不必修改SPL代码。SPL支持动态数据源，可通过参数或宏切换不同的数据库，从而进行更方便的移植。为了进一步增强可移植性，SPL还提供了与具体数据库无关的标准SQL语法，使用sqltranslate函数可将标准SQL转为主流方言SQL，仍然通过query函数执行。
方便管理运营。由于支持库外计算，代码可被第三方工具管理，方便团队协作；SPL脚本可以按文件目录进行存放，方便灵活，管理成本低；SPL对数据库的权限要求类似Java，不影响数据安全。
内外存混合计算。有些数据太大，无法放入内存，但又要与内存表共同计算，这种情况可利用SPL实现内外存混合计算。比如，主表orders已加载到内存，大明细表orderdetail是文本文件，下面进行主表和明细表的关联计算：
| A | |
| 1 | =file("orderdetail.txt").cursor@t() |
| 2 | =orders.cursor() |
| 3 | =join(A1:detail,orderid ; A2:main,orderid) |
| 4 | =A3.groups(year(main.orderdate):y; sum(detail.amount):s) |
SQLite使用简单方便，但数据源加载繁琐，计算能力不足。SPL架构也非常简单，并直接支持更多数据源。SPL计算能力强大，提供了丰富的计算函数，可以轻松实现SQL不擅长的复杂计算。SPL还提供多种优化体系结构的手段，代码既可外置也可内置于Java，支持解释执行和热切换，方便移植和管理运营，并支持内外存混合计算。
SPL资料
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