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除了以上常见数据源，还有 NoSQL、MQ 等数据源，其中以 MongoDB 最为常用。我们用 SPL 连接 MongoDB 做计算。

导入 MongoDB 数据。

外部库

SPL 支持的多种数据源大概分两类，一类是像 RDB 有 JDBC 直接使用，或者文件等直接读取；另一类是像 MongoDB 等非关系数据源是在官方驱动上进行了简单封装，具体以“外部库”的形式提供。

外部库列表包括以下数十种非常规数据源及函数：

外部连接器放在外部库中，外部库是 SPL 提供的外部函数扩展库，将一些在普遍场景使用频率不高的专门用途函数以外部库形式提交，这样可以根据需要临时加载。

外部数据源种类繁多，也不是每种数据源都很常用，所以将这些连接器以外部库的形式提供会更为灵活，以后发现有新的数据源也可以及时补充而不影响现有的数据源。

具体使用时，需要先下载外部库驱动：https://download.raqsoft.com.cn/esproc/ext/extlib/extlib-20250508.zip

然后放置到任意目录，比如 [安装目录] \esProc\extlib。接着在 IDE 中加载外部库目录，并勾选要用到的外部库。

计算用例

Orders 集合存储了订单相关信息，其结构和内容如下：

{"_id": {"$oid": "6826ade0cbc0428d8335b0bb"},"order_id": "ORD1001","customer": "C001","order_date": {"$date": "2025-01-15T00:00:00.000Z"},"order_details": [{"product_id": "P001","product_name": "Laptop","quantity": 1,"price": 899.99},{"product_id": "P005","product_name": "Wireless Mouse","quantity": 2,"price": 19.99}]
}

现在要查询：orders 集合中订单金额前 3 的客户

SPL 脚本：

	A
1	=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2	=mongo_shell@d(A1,"{'find':'orders'}")
3	=A2.groups(customer; order_details.sum(quantity*price):amount)
4	=A3.top(3,-amount)

A1：连接 MongoDB

A2：查询 orders 数据，@d 表示返回成序表。

这是一个多层结构，其中一个 order_details 展开，与之前处理的 JSON 结构是类似的。

A2 执行的命令完全是 MongoDB 的原生语法，我们在 MongoShell 中执行看：

成功返回了游标。取出 1 条看看：

A3：按客户分组汇总订单金额，后续的计算就都一样了。

A4：使用 top 函数取前 3 大客户

我们再做个过滤，查询 2025-02-01 之前的订单。

A2 改成：

=mongo_shell@d(A1,"{'find':'orders',filter: {order_date: { $lt: new ISODate('2025-02-01T00:00:00Z') } }}")

运行结果：

在 MongoDB 中执行同样的命令，可以得到相同的结果。

这里以 MongoDB 来举例说明 SPL 连接特殊数据源时的处理方式。其他数据源也是类似配置外部库，然后使用对应的原生语法访问即可。

比如读取 Kafka 数据：

	A
1	=kafka_open("/kafka/my.properties", "topic1")
2	=kafka_poll(A1)
3	=A2.derive(json(value):v).new(key, v.fruit, v.weight)
4	=kafka_close(A1)

访问 Elasticsearch：

	A
1	>apikey="Authorization:ApiKey a2x6aEF……KZ29rT2hoQQ=="
2	'{"counter": 1,"tags": ["red"] ,"beginTime":"2022-01-03","endTime":"2022-02-15"}
3	=es_rest("https://localhost:9200/index1/_doc/1", "PUT",A2;"Content-Type: application/x-ndjson",apikey)
4	=json(A3.Content)

访问 HDFS：

	A
1	=hdfs_open("hdfs://192.168.0.8:9000", "root")
2	=hdfs_file(A1,"/user/root/orders.txt":"UTF-8")
3	=A2.read()
4	=A2.import@t()

SPL 这种 Native 接口 + 简单封装的方式简单方便，可以保留数据源的特点，充分利用其存储和计算能力，不需要先把数据做“某种”入库动作，实时访问就可以；用户想要扩展也不难。但读数是写在 SPL 脚本里的，而且使用了原生接口，这就意味着如果数据源变化时还要修改脚本，没法做到像逻辑数仓那样对底层数据源完全透明。

逻辑数仓的数据源接入依赖的专用连接器，可以做到完全对底层透明。但连接器要针对每种数据源单独开发，复杂度很高，导致可用 Connector 数量明显不多，用户自行基于开源代码再开发的难度也很大，往往要等厂商支持。

逻辑数仓专用 Connector 和 SPL 使用 Native 接口简单封装没有好坏之分，前者可以做更深层次的支持和优化，可以做到一定程度的透明化；后者则更加灵活，支持的数据源丰富且扩展灵活，要根据具体需要选择。

至此我们已经学会了用 SPL 查询数据库、CSV/XLS、Restful/JSON、MongoDB，这些数据接入后都可以进行混合计算了。

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