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從 2015 年阿里提出“大中臺”的數(shù)據(jù)中臺戰(zhàn)略，到 2019 年大廠及中臺服務商“大興”數(shù)據(jù)中臺，再到 2021 年大廠又開始拆中臺。數(shù)據(jù)中臺從小甜甜變成牛夫人僅僅用了 2 年時間，為什么這么快數(shù)據(jù)中臺就不香了？（說明：數(shù)據(jù)中臺的概念比較模糊，有些人說是業(yè)務概念，有些人說是技術概念，這里我們僅從技術的角度討論，即認為數(shù)據(jù)中臺是技術概念）
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數(shù)據(jù)中臺為什么難搞？
從技術上講，中臺的架構挺合理的。在前臺和后臺之間夾一個中臺，屏蔽后臺的數(shù)據(jù)存儲，應對前面沒完沒了的變化需求。前臺跟著界面走，天生就穩(wěn)定不了，總是有五花八門的數(shù)據(jù)請求，這是必然的事情。后臺應該主要負責數(shù)據(jù)存儲，把不同形式和規(guī)模的數(shù)據(jù)以合適的方式整理好，大數(shù)據(jù)倒騰起來動靜太大，要求有一定的穩(wěn)定性。如果前臺的請求都要求后臺直接做，那后臺管的事就太多了。應對靈活請求和規(guī)整數(shù)據(jù)存儲在一定程度上是兩個優(yōu)化目標不同的需求，同一個團隊在同一套硬件上同時對付這兩件事，容易發(fā)生精神分裂。而且，后臺是被許多前臺共享的，如果直接向前臺提供靈活數(shù)據(jù)服務，還可能導致各個前臺之間的耦合程度太高，維護成本立即陡增。同樣的，把這些數(shù)據(jù)處理放在前臺也不合適，一方面不太安全，另一方面，前臺團隊也是忙著讓界面如何更好看使用更流暢，沒太多工夫琢磨數(shù)據(jù)的事情。有了中臺就好很多了，后臺專心管存儲，前面專心管界面，前后臺之間的差距由中臺負責抹平。分工明確，各司其職，效率自然提高。
既然架構合理，那為啥搞不下去？
原因呢，說啥的都有，不過大都沒說到點子上。因為說這些話的大都不寫代碼，寫代碼的又大都輪不到來說話。技術上的根本原因在于，業(yè)界就沒有準備好能讓數(shù)據(jù)中臺落地的技術！
中臺向前臺提供數(shù)據(jù)服務。啥是數(shù)據(jù)服務呢？就是收到請求后返回一些合適的數(shù)據(jù)回去，那咋弄出返回的數(shù)據(jù)呢？計算！就是把以前在后臺讓數(shù)據(jù)庫做的事搬到中臺完成。
那么，你打算讓我用什么技術來寫這些計算代碼呢？
Java？開玩笑呢？寫個稍復雜些的分組匯總就可能好幾百行，你讓我怎么提高效率？還想迅速應對前臺變化？這代碼我連寫帶調(diào)得好幾天，下禮拜再見吧。
中臺要干的這些任務，也是之前數(shù)據(jù)庫干的事，絕大多數(shù)都是結構化數(shù)據(jù)相關的計算。而 Java 這些高級語言基本上沒什么好用的結構化數(shù)據(jù)計算類庫，原先用 SQL 幾句幾十句話能搞定的事，現(xiàn)在用 Java 就得幾百甚至上千行代碼了。代碼長了，不僅難寫，還容易錯。而且，Java 程序員的成本也挺高啊，效率沒提高，錢倒花多了，那又何苦？
你可能會說，Java 支持 Stream 以后這些問題就都能解決啊。Stream 看著挺好，但實際用起來完全不是那么回事。Stream 的中間計算結果和最終結果都要事先定義，而結構的定義和賦值都很麻煩，如果不定義，閱讀和使用又不直觀。而且 Stream 雖然支持 lambda 語法，但接口規(guī)則比較復雜，代碼沒短多少閱讀障礙卻顯著增加。Stream 的結構化對象如 record\entiry\Map 都不方便，根本原因還是在于 Java 缺乏專業(yè)的結構化數(shù)據(jù)對象，缺少來自底層的有力支持。
與 Stream 類似，Kotlin 計算能力不足也是由于缺乏專業(yè)的結構化數(shù)據(jù)對象導致的。無法支持動態(tài)數(shù)據(jù)結構、難以真正簡化 Lambda 語法、無法直接引用字段等等。同時 Kotlin 也缺乏一些重要的基本函數(shù)，比如關聯(lián)計算，開發(fā)者仍然要硬編碼完成計算，對于多個基本計算組合而成的業(yè)務算法，開發(fā)過程仍然困難。
但是，貌似有些大廠的中臺架構實施得不錯，這又咋解釋？
可能是大廠人才多，Java 代碼積累豐富吧，搞起這些計算就容易一點了。而且，事實是這些互聯(lián)網(wǎng)大廠雖然大，業(yè)務復雜度卻遠遠趕不上傳統(tǒng)行業(yè)，大廠能搞得通的事，你可未必能搞得通。更何況大廠又開始拆中臺了不是？
不用 Java，那咱還繼續(xù)用 SQL 行不？
嗯，那得在中臺也放個數(shù)據(jù)庫，把一堆數(shù)據(jù)從后臺搬出來再移到中臺來。搬多少數(shù)據(jù)呢？貌似所有的數(shù)據(jù)都有可能用于計算，那得把整個后臺的數(shù)據(jù)都搬過來。然則這玩意兒還能叫中臺？不就是把后臺挪了個位置而已，純粹吃飽了撐的嘛。
在沒有不依賴于數(shù)據(jù)庫的、可被集成嵌入的、支持多樣數(shù)據(jù)源、簡單方便且豐富強大的結構化數(shù)據(jù)計算能力之時，數(shù)據(jù)中臺就是空想，架構好看，但無法落地。強行上中臺，除非你的業(yè)務足夠簡單，否則就是只會讓開發(fā)成本上升而效率下降，靈活性一點沒增加，麻煩事卻一大堆。
數(shù)據(jù)中臺受制于計算能力。必須要具有上述特征的計算引擎之后，才能讓數(shù)據(jù)中臺的合理架構真正發(fā)揮作用，也才能讓數(shù)據(jù)中臺實打實地落地、開花、結果。
開源 SPL：數(shù)據(jù)中臺計算引擎
開源計算引擎 SPL 具備數(shù)據(jù)中臺需要的所有特性，不僅提供了不依賴數(shù)據(jù)庫的完備計算能力，開放的計算體系還可以直接基于多樣數(shù)據(jù)源進行計算，同時豐富的計算類庫和敏捷語法可以很方便完成復雜結構化數(shù)據(jù)計算，SPL 優(yōu)秀的集成性確保了可以方便地被分布到數(shù)據(jù)中臺的各個環(huán)節(jié)以處理數(shù)據(jù)，助力數(shù)據(jù)中臺發(fā)揮應有的效力。
邏輯上 SPL 介于應用和數(shù)據(jù)源之間實施數(shù)據(jù)處理，對上提供計算服務，對下屏蔽多樣性數(shù)據(jù)源差異，完美貼合數(shù)據(jù)中臺的結構。SPL 提供了標準 JDBC/ODBC/RESTful 接口，可以像調(diào)用存儲過程一樣請求 SPL 計算結果。JDBC 調(diào)用 SPL 代碼示例：
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
CallableStatement st = conn.prepareCall("{call splscript(?, ?)}");
st.setObject(1, 3000);
st.setObject(2, 5000);
ResultSet result=st.execute();
熱切換能力
SPL 采用解釋執(zhí)行機制，天然支持熱切換。這樣對于穩(wěn)定性差、經(jīng)常需要新增修改的中臺數(shù)據(jù)處理需求非常友好。SPL 服務腳本與 Java 程序獨立，外置在 Java 之外，修改和維護都可以獨立進行，腳本修改上傳后就能實時生效，保證中臺可以不中斷地提供服務。
使用 SPL 實現(xiàn)中臺中的數(shù)據(jù)處理邏輯，可以有效地降低數(shù)據(jù)服務和框架之間的耦合性。整個中臺架構也更為合理。
敏捷語法
作為專業(yè)的數(shù)據(jù)計算引擎，SPL 為結構化數(shù)據(jù)處理設計了專門的敏捷計算語法，通過 SPL 語法可以快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理任務，及時響應前臺多變的數(shù)據(jù)請求。在敏捷語法與過程計算的支持下，即使原來使用 SQL 難以完成的復雜計算（更不用說 Java 了），用 SPL 也可以輕松實現(xiàn)。比如要根據(jù)股票記錄查詢某只股票最長連續(xù)上漲天數(shù)，SQL（oracle）的寫法如下：
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)
可以嘗試一下讀懂這句 SQL，是不是很繞？這是由 SQL 的特性（缺乏離散性、集合化不徹底等）決定的。同樣的思路，SPL 寫起來就簡單多了，不用繞來繞去了：
數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中取出（數(shù)據(jù)源是什么都可以，下面會說到 SPL 的開放性），計算在計算引擎 SPL 中完成，符合數(shù)據(jù)中臺的目標。
SPL 還提供了簡潔易用的 IDE 環(huán)境，在 IDE 中不僅可以很方便編碼調(diào)試，過程計算的每步計算結果都可以實時查看，網(wǎng)格式編碼代碼天然整齊，通過格子名稱引用中間計算結果無需定義變量，十分方便。
強計算
數(shù)據(jù)中臺的計算引擎需要獨立的計算能力。SPL 作為獨立的計算引擎，計算能力不依賴數(shù)據(jù)庫，提供了十分豐富的結構化計算類庫，擁有完備的計算能力。分組匯總、循環(huán)、過濾、集合運算、有序計算等應有盡有。
SPL 還提供了很多高性能算法來保證計算效率，內(nèi)外存計算、索引機制、遍歷復用等很多在業(yè)界內(nèi)首次使用的算法，同時支持并行計算進一步提升計算性能。
開放性
SPL 還具備非常開放的計算能力，可以對接多種數(shù)據(jù)源，RDB、NoSQL、CSV、Excel、JSON/XML、Hadoop、RESTful、Webservice 都可以直接對接并進行混合計算，不需要借助數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)實時性和計算實時性都可以很好保障。
我們知道，不同數(shù)據(jù)源有各自的優(yōu)勢，RDB 計算能力較強，但 IO 吞吐能力弱；NoSQL 的 IO 效率高，但計算能力很弱；而文本等文件數(shù)據(jù)完全沒有計算能力，但使用非常靈活。SPL 不僅可以基于這些數(shù)據(jù)源混合計算，在實施計算時還可以充分保留原有數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢。除了原生計算語法，SPL 也提供 SQL 支持（相當 SQL92 標準），可以使用 SQL 查詢文本、Excel、NoSQL 等非 RDB 數(shù)據(jù)源，這樣就極大方便了熟悉 SQL 的應用開發(fā)人員。
總結一下，數(shù)據(jù)中臺落地的關鍵在于計算引擎，而計算引擎需要具備獨立且完備的計算能力、應對多樣性數(shù)據(jù)源的開放性、開發(fā)的高效性以應對不停變化的前臺需求，還能支持熱切換以確保中臺持續(xù)提供服務。從這些方面來看，SPL 的確是數(shù)據(jù)中臺計算引擎的不二之選。
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