Source: Dev.to

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厌倦了 ETL 瓶颈？使用 SPL 构建逻辑数据仓库

在现代数据驱动的企业中，ETL（提取、转换、加载）流程经常成为性能和可维护性的瓶颈。传统的批处理作业往往需要大量的调度、监控和资源投入，而且在面对不断变化的数据模型时，维护成本会急剧上升。本文将介绍如何使用 SPL（Structured Programming Language） 来构建一个 逻辑数据仓库（Logical Data Warehouse），从而摆脱传统 ETL 的限制，实现更灵活、更高效的数据集成。

目录

1. ETL 瓶颈的根本原因
2. 什么是逻辑数据仓库？
3. SPL 的核心特性
4. 使用 SPL 实现数据抽取与转换
5. 示例：构建一个简单的逻辑数据仓库
6. 最佳实践与常见陷阱
7. 结论

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ETL 瓶颈的根本原因

• 批处理延迟：传统 ETL 作业通常以每日或每小时为单位调度，导致数据在进入分析层之前就已经过时。
• 资源争用：大量的抽取和转换任务会占用同一套计算资源，尤其在高峰期容易出现 CPU、内存或 I/O 饱和。
• 代码碎片化：不同团队使用不同的脚本语言（Python、SQL、Shell），导致代码难以统一管理和复用。
• 模式硬编码：当源系统的表结构发生变化时，ETL 脚本往往需要手动修改，维护成本高。

解决思路：将数据抽取、转换、加载的逻辑抽象为 声明式 的视图或查询，让底层引擎负责优化执行计划，从而消除上述瓶颈。

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什么是逻辑数据仓库？

逻辑数据仓库（Logical Data Warehouse，LDW）是一种 虚拟化 的数据层，它不在磁盘上持久化数据，而是通过 即时查询 将多个源系统的数据统一呈现为统一的业务视图。其核心优势包括：

1. 实时性：查询时即时拉取最新数据，避免批处理延迟。
2. 统一语义：业务层面只需要关注 业务视图，而不必关心底层表的具体实现。
3. 弹性扩展：底层计算资源可以按需伸缩，支持大规模并发查询。
4. 简化治理：数据血缘、访问控制等可以在逻辑层统一管理。

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SPL 的核心特性

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使用 SPL 实现数据抽取与转换

下面展示一个典型的 抽取‑转换 流程，使用 SPL 定义了三个算子：source_reader、transformer、sink_writer。

-- 定义源读取算子
operator source_reader {
    input: {
        conn_str: "postgresql://user:pwd@host:5432/source_db"
        table: "orders"
    }
    output: stream
    impl: {
        SELECT *
        FROM ${input.table}
        WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
    }
}

-- 定义转换算子
operator transformer {
    input: stream
    output: stream
    impl: {
        SELECT
            order_id,
            customer_id,
            total_amount * 1.08 AS total_amount_with_tax,
            DATE_TRUNC('day', order_date) AS order_day
        FROM ${input}
        WHERE total_amount > 0
    }
}

-- 定义写入算子
operator sink_writer {
    input: stream
    impl: {
        INSERT INTO analytics.orders_daily_snapshot
        SELECT *
        FROM ${input}
    }
}

说明

• operator 是 SPL 中的基本构建块，类似于函数或存储过程。
• ${input}、${input.table} 等占位符会在运行时自动解析为前置算子的输出。
• 以上算子可以通过 工作流（workflow）进行编排，实现端到端的数据管道。

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示例：构建一个简单的逻辑数据仓库

1. 定义业务视图

我们希望在分析层看到 每位客户的每日销售额，而源系统的数据分布在两个不同的数据库：sales_db（PostgreSQL）和 events_db（ClickHouse）。

-- 业务视图：customer_daily_sales
view customer_daily_sales as
SELECT
    c.customer_id,
    DATE_TRUNC('day', s.order_date) AS sales_day,
    SUM(s.total_amount) AS daily_sales,
    COUNT(*) AS order_count
FROM
    (SELECT * FROM postgresql://user:pwd@host:5432/sales_db.orders) AS s
JOIN
    (SELECT * FROM clickhouse://user:pwd@host:9000/events_db.customers) AS c
ON s.customer_id = c.customer_id
GROUP BY
    c.customer_id,
    sales_day;

2. 查询业务视图

SELECT *
FROM customer_daily_sales
WHERE sales_day = CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day'
ORDER BY daily_sales DESC
LIMIT 10;

结果：返回昨天销售额最高的前 10 位客户，且查询在几秒钟内完成（取决于底层引擎的并行度）。

3. 将视图持久化为物化表（可选）

如果某些报表需要极低的延迟，可以将视图 物化（materialize）到专用的 OLAP 表中：

materialize view customer_daily_sales
into clickhouse://user:pwd@host:9000/analytics.customer_daily_sales
refresh interval '1 hour';

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最佳实践与常见陷阱

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结论

通过 SPL 将 抽取‑转换‑加载 的过程重新抽象为 声明式算子 与 业务视图，我们可以：

1. 消除批处理延迟：查询时即时拉取最新数据。
2. 降低维护成本：算子和视图的复用性大幅提升，模式变更只需修改声明。
3. 提升资源利用率：统一执行引擎能够自动进行查询下推和并行调度。
4. 实现可观测性：血缘、统计与日志统一管理，便于审计和调优。

如果你的组织仍在为传统 ETL 的瓶颈苦恼，不妨尝试 SPL + 逻辑数据仓库 的组合，快速构建一个既 实时 又 可维护 的数据平台。

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本文作者： esproc_spl
发布于： 2023‑12‑05
标签： ETL、Data Warehouse、SPL、Real‑time Analytics

Logical Data Warehouse (DW)

Logical DW 为用户提供 逻辑集成 各类数据源 而不移动原始数据 的能力，呈现为物理 DW。它可以解决传统 DW 因数据移动导致的长链路而无法响应实时数据处理需求的问题。因此，Logical DW 能够满足快速变化的业务场景，并提供跨源计算能力。

然而，由于缺乏物理存储，Logical DW 必须 将每个源的数据映射为 SQL 表，以实现多源混合计算。

1. 当前实现问题

• SQL 为中心的接口 – 大多数 Logical DW 暴露 SQL 接口，因为传统 DW 基于 SQL。SQL 通用且降低了学习/使用门槛。
• 逻辑能力薄弱 – SQL 不能完全支持多样化的数据源。
• 映射限制 – 许多数据源不满足 DW（SQL）约束，因而难以映射为 SQL 表。物理 DW 将数据加载到数据库中以满足约束；Logical DW 必须直接处理多样性。

1.1. 源支持受限

大多数 Logical DW 只在 RDBMS 上表现出色，对其他源类型的支持极差。

1.2. 功能缺口

• 不同 RDBMS 有 方言，提供独特的能力。
• 仅懂通用 SQL 的 Logical DW 无法利用这些方言特性。
• 非 SQL 数据库（如 MongoDB）使用完全不同的查询语法，SQL 无法表达。
• 理想情况下，Logical DW 应当在提供自动翻译的同时，允许 直接使用源的原生语法。

1.3. 物理计算不足

• 从多样化源读取大规模数据会产生高 I/O 成本，导致不可接受的延迟。
• 为保证性能，Logical DW 有时会提供 物理计算能力（例如临时存储），但由于习惯根深蒂固和自适应存储机制有限，与物理 DW 之间的差距仍然很大。

结论： 纯粹的 Logical DW 只能在小数据量和低性能需求的场景下工作。它必须结合 物理计算（提升性能）与 逻辑数据源灵活性。

2. 解决方案构想：基于 SPL 的 Logical DW

SPL（开源计算引擎）提供：

• 开放、可扩展的计算能力 – 能集成多种数据源类型，实现混合计算。
• 强大的物理计算 – 高性能保障和自适应存储。
• 逻辑跨源计算 – 实现真正的 Logical DW 功能。

2.1. SPL 中的数据源处理

• SPL 将源视为 表序列（小数据）或 游标（大数据），而不是映射为数据库表。
• 表序列/游标的生成由数据源自行负责（任何源都可以暴露此类接口，即使它不能提供统一的 SQL 访问层）。
• 这种方式充分利用了每个源的原生能力。

2.2. 跨源混合计算示例

-- Example: mixed computation across different databases
-- (pseudo‑code; actual SPL syntax may vary)

-- Load a small‑size relational table as a sequence
seq_orders = source("jdbc:mysql://host/db1", "orders")

-- Load a large‑size NoSQL collection as a cursor
cur_events = source("mongodb://host/db2", "events")

-- Perform a join using SPL’s native operators
result = join(seq_orders, cur_events,

The code demonstrates how SPL can seamlessly combine a relational table and a MongoDB collection without forcing either into a traditional SQL table.
该代码演示了 SPL 如何无缝地将关系表和 MongoDB 集合结合起来，而无需将任一数据源强制转换为传统的 SQL 表。

2.3. Translation vs. Native Syntax

2.3. 翻译 vs. 原生语法

• SPL provides a SQL‑to‑native translation layer, similar to existing DWs, to handle dialect differences.

• SPL 提供了一个 SQL‑到‑原生翻译 层，类似于现有的数据仓库，用于处理方言差异。

• More importantly, SPL supports direct use of each data source’s native syntax, allowing developers to exploit source‑specific features (e.g., MongoDB’s aggregation pipeline) while still participating in cross‑source workflows.

• 更重要的是，SPL 支持直接使用每个数据源的原生语法，使开发者能够利用特定源的功能（例如 MongoDB 的聚合管道），同时仍能参与跨源工作流。

跨数据库计算

SPL 可以与 任何 数据源一起工作——无论是 SQL 方言还是 NoSQL 存储。除了跨数据库计算，SPL 还能在任意类型的数据源之间执行混合计算。

示例 – 将存储在文件系统中的冷数据与保存在数据库中的热数据进行实时查询：

/* SPL code goes here – example omitted for brevity */

SPL 还集成了非关系型源。它对多层数据结构提供了强大的支持，便于处理来自 Web 界面、物联网设备和 NoSQL 存储的数据。

示例 – 读取 JSON 多层数据并与数据库进行关联查询：

/* SPL code for JSON → DB association */

示例 – 使用 MongoDB（NoSQL 数据库）：

/* SPL code for MongoDB integration */

示例 – RESTful 数据与纯文本数据的混合计算：

/* SPL code for RESTful + text data */

因此，SPL 提供了 独立的计算能力，对数据源保持中立，同时仍可利用源特定的功能。用户可以决定计算发生在数据源端还是在逻辑数据仓库（SPL）中，这正是 SPL 灵活性的核心。

物理计算能力

SPL 引入了一种名为 table sequence 的专业结构化数据对象，并在其上提供了丰富的操作库，使 SPL 具备完整且简洁的结构化数据处理能力。

常用 SPL 计算片段

通过过程式计算和表序列，SPL 可以实现更多计算，例如有序操作、保留子集的分组（集合‑的‑集合），以及对分组结果的进一步处理。与 SQL 相比，SPL 的语法差异显著——这些差异成为 优势（后文讨论）。

高性能保障机制

SPL 将 逻辑 DW（抽象层）与 物理 DW（执行引擎）相结合。以下高性能算法已内置于 SPL：

• 内存计算 – 二分查找、序号定位、位置索引、哈希索引、多层序列定位，…
• 外部存储搜索 – 二分查找、哈希索引、排序索引、带值索引、全文检索，…
• 遍历计算 – 延迟游标、多用途遍历、并行多游标、有序分组与聚合、序号分组，…
• 外键关联 – 外键地址化、外键序号化、索引复用、对齐序列、单侧分区，…
• 合并与连接 – 有序合并、分段合并、关联定位、附属表，…
• 多维分析 – 部分预聚合、时间段预聚合、冗余排序、布尔维度序列、标签位维度，…
• 集群计算 – 集群多区复合表、重复维度表、分段维度表、冗余模式容错、备胎模式容错、负载均衡，…

面向存储的优化

逻辑计算和物理计算离不开数据存储。为计算目标组织数据（例如按特定字段排序）可以显著提升性能，许多高性能算法也依赖存储的支持。

因此，SPL 提供 高性能文件存储——区别于传统数据库的封闭存储。从逻辑角度看，SPL 的高性能文件表现如同其他数据源，但 SPL 额外加入了工程方法（压缩、列式存储、索引）以提升速度。大量高性能算法正是基于此文件存储构建的。

物理存储赋予 SPL 纯逻辑 DW 所不具备的计算能力，形成对其他物理 DW 的 显著性能优势。在实际场景中，SPL 常能实现 数倍至数十倍 的性能提升。

性能提升案例

• 开源 SPL 将银行移动账户系统中的预关联查询转变为 实时关联。

总体而言，SPL 完整的高性能计算能力——结合对多种数据源的丰富接口——使其成为构建逻辑数据仓库的有力候选方案。

更轻量化

• 低硬件需求 – SPL 可在任何带有 JVM（JDK 1.8+）的操作系统上运行，包括常见的虚拟机和容器。
• 占用空间小 – 安装大小为 **

一种在网格中进行编码的编程语言 – (link to documentation)

更大的图景

逻辑数据仓库必须在以下方面取得平衡：

1. 逻辑能力 – 表达性强、功能完整的语言特性。
2. 物理计算能力 – 在底层存储上高效执行。
3. 数据源集成 – 与各种来源的无缝连接。
4. 数据类型支持 – 处理结构化、半结构化和时间序列数据。
5. 性能保证 – 可预测、可扩展的查询执行。
6. 易用性 – 学习曲线低，工具直观。
7. 开发与运维成本 – 最小化开销和运维复杂度。

SPL 满足所有这些要求，是构建逻辑 DW 的有力候选者。

入门

SPL 是 开源 的。 从 GitHub 获取源代码，免费试用。

https://github.com/your‑org/spl