原文鏈接：http://c.raqsoft.com.cn/article/1576562814244?r=CGQ
原文鏈接可以查看更多更詳細的sql優化示例
問題
先看數據：deliver 表是主表，一個客戶會發生多次投遞行爲：
deliverItem 表是從表，一個投遞行爲有多個投遞項，delivered 是投遞狀態（1 表示未完成，2 表示投遞完成）：
需求是統計每個客戶下，全部完成的投遞行爲有幾次，未完成（只要存在未完成的投遞項，就算作未完成）的投遞行爲有幾次。
解答
自然思路的解題步驟：
1、 在deliverItem表裏統計每個投遞行爲下未完成投遞的項目數notDelivered；
2、 上一步結果和deliver表連接在一起，得到新的結果集[customer，notDelivered]
3、 按照customer分組，統計每個customer裏notDelivered=0（已完成）個數 / notDelivered>0（未完成）個數
SQL:
select r1.customer,r1.complete,r2.notComplete
from
(select customer, count(*) as complete
from
(select d.customer, d2.notDelivered
from deliver d
left join
(select deliverID,count(*) as notDelivered
from deliverItem
where delivered==1
group by deliverID) d2
on d.deliverID=d2.deliverID)
where notDelivered is null
group by customer
) r1
join
(select customer, count(*) as notComplete
from
(select d.customer, d2.notDelivered
from deliver d
left join
(select deliverID,count(*) as notDelivered
from deliverItem
where delivered==1
group by deliverID) d2
on d.deliverID=d2.deliverID)
where notDelivered <> null
group by customer
) r2
on r1.customer=r2.customer
按照開始的自然思路編寫SQL的時候，發現會遇到各種困難，通過尋找符合SQL語法的替代思路逐一解決，就得到上面的結果。需要繞行的邏輯複雜時，不同的程序員思維方式不一樣，考慮的SQL性能優化方案不同，最終利用各種技巧實現的繞行方案也會千差萬別。最終SQL的思路變成了這樣：
1、 在deliverItem表裏過濾出所有未完成的投遞項，按照deliverID分組，統計每個分組未完成項的個數netDlivered；
2、 deliver表通過左連接方式連接第一步的結果集得到新結果集[customer，notDelivered]；
3、 按照customer分組，統計出每個客戶下全部完成（notDlivered=null）的投遞行爲的個數complete，得到結果集[customer,commplete]；
4、 重複第1步；
5、 重複第2步；
6、 重複第3步，但稍有改動，把notDlivered=null條件變成notDlivered>0，統計出每個客戶下未完成的投遞行爲個數notComplete，得到結果集[customer, notComplete]；
7、 兩個結果集連接，得到答案[customer,complete,notComplete]。
集算器SPL腳本：
| A | |
| 1 | =connect("mysqlDB") |
| 2 | =A1.query(“select * from deliver”) |
| 3 | =A1.query(“select * from deliverItem”) |
| 4 | =A3.group(deliverID;~.select(delivered==1).len():notDelivered) |
| 5 | =A2.switch(deliverID,A4:deliverID) |
| 6 |
=A5.group(customer; ~.select(deliverID.notDelivered>0).len():notComlete, ~.select(deliverID.notDelivered==0).len():comlete) |
| 7 | =A1.close() |
A1連接數據庫；
A2/A3加載兩個表的數據（如果換成excel或csv文本等等數據，也有方便的加載函數）；
A4/A5/A6是該查詢的功能語句，基本能按照自然思路完成編程；
A4把deliverItem表按deliverID分組，彙總出每個投遞行爲下未完成投遞項的個數notDelivered，包括notDelivered=0的組；
A5把A4結果集和deliver表連接起來，把deliver表的deliverID字段值用switch函數替換成A4結果集裏相對應的記錄，注意SQL表裏無法表達這種嵌套，更無法支持這種嵌套結構帶來的便捷計算操作。在下面的運行結果截圖裏能清楚的看到這種結構；
A6以customer分組，查找notDelivered>0的個數得到未完成投遞行爲個數notComplete，查找notDelivered=0的個數得到完成投遞行爲個數complete。
總結
稍微複雜點的查詢需求，寫SQL就會是個燒腦的過程，除了證明我們人腦很聰明，邏輯思維能力強之外，剩餘的就全是缺點，每個人經常用不同於其他人思路的方式繞行到同一個結果上，個性化這麼強的編程方式，導致編寫SQL、閱讀SQL、調試SQL都很困難，維護成本也大大增高。
在程序員編程描述計算這件事上，集算器 SPL 語言通過創新的數學理論模型《離散數據集》，大大改善《關係代數》（SQL背後的數學模型）在描述計算時的困難。簡單的說是對有序計算、更徹底的集合運算、提倡分步等多方面創新，達到提高程序員描述計算效率的目的。而提高描述計算效率的效果，除了降低開發、維護成本，還有個副作用是提高性能，因爲高性能算法的程序也更容易被編寫出來了。