大多数JAVA程序猿都选择使用POI或者HSSFWorkbook等第三方类库来实现Excel自动化合并，这样一来不仅需要噼里啪啦的敲好多代码，费事费力，而且用起来灵活度也不高，对Excel的格式要求也很严格。如果能有一个专用的外部数据工具，写简单类似SQL的脚本来实现，然后在JAVA中直接调用并返回结果集，就再好不过了。润乾集算器就是这样的机制，通过使用JDBC调用SPL脚本，使用起来方便快捷，下面就来学习下具体如何使用。
常规合并：
下面的例子是一个包含了销售数据的 excel 文件，其中包含了按月划分的 3 个结构相同的 sheet 工作表，数据如下：
January_2013:
February_2013:
March_2013:
在合并3个Sheet的同时，我们还可以同时从每个sheet中筛选出字段Customer Name, Sale Amount。最后的效果如下：
SPL 脚本：
A | |
1 | =file(”D:/sales_2013.xlsx”).xlsopen() |
2 | =A1.conj(A1.xlsimport@t('Customer Name','Sale Amount';~.stname)) |
3 | >file(“D:/result_2013.xlsx”). xlsexport@t(A2;"merge_sheets") |
保存脚本文件oneExcel.dfx(嵌入Java会用到)
脚本说明：
A1: 打开指定的 excel 文件，创建一个由多个 sheet 工作表组成的序列。
A2：利用 conj 函数遍历 A1 序列中所有的成员工作表，导入每个工作表中指定列'Customer Name','Sale Amount'，并将数据并合并。其中 xlsimport 函数导入指定列，最后一列用分号; 隔开。 参数~.stname表示指定当前工作表，由于在 conj 函数的循环中，所以就可以逐个导入所有工作表。同时，xlsimport 使用选项@t指明将工作表的第一行记录作为字段名。
A3: 将序表 A2 作为一个新的工作表“merge_sheets”保存到原来的 excel 文件中，同样用选项 @t 指明首行记录为标题。
这段脚本只有三句话，短小精干之余，逻辑清晰，也比较容易理解。下面我们再看看如何合并多个文件中的多个工作表。
下面是要合并的多个 excel 文件，它们都具有和上面例子相同的表结构，每个文件记录了当年的数据：
SPL 脚本：
A | B | |
1 | for directory@p(”d:/excel/*.xlsx“) | =file(A1).xlsopen() |
2 | =B1.conj(B1.xlsimport@t('Customer Name','Sale Amount','Purchase Date';~.stname)) | |
3 | =@|B2 | |
4 | >file(“d:/result.xlsx”). xlsexport@t(B3;"merge_data") |
合并后的结果如下：
保存脚本文件MergeExcels.dfx(嵌入Java会用到)
脚本说明：
A1: 通过 for 循环，遍历指定目录下的 excel 文件，在 B1 到 B3 之间进行循环内处理。
B1：打开目录下的一个 excel 文件，生成序列。
B2：导入当前文件中的每个 sheet 工作表中指定列'Customer Name','Sale Amount'，'Purchase Date'的数据，然后合并这些数据，与前面例子中的 A2 类似。
B3：将序表 B2 的数据与 @表示的本网格的值进行合并。
A4：将序表 B3 保存到result.xlsx文件中的 merge_data 工作表中。
上面程序用两个循环就实现了多个 excel 文件数据合并，外循环 for 遍历了目录下所有的 excel 文件，内循环B1.conj则合并每个excel文件中的多个sheet工作表的数据。
前面第一个例子中的 A2、第二个例子中的 B3 都是在内存中装载了合并后的 Excel 的所有数据，然后一次性写出。如果文件太多太大，那么对内存的占用也会很大，甚至超出内存允许的范围。为此，我们可以在SPL脚本中采用流式追加的方式生成大文件。
SPL脚本：
A | B | |
1 | =file("D:/out.xlsx") | |
2 | for directory@p(”d:/excel/*.xlsx“) | =file(A2).xlsopen() |
3 | =if(A1.exists(),B2.xlsimport@t(),B2.xlsimport()) | |
4 | >A1.xlsexport@s(B3;"merger") |
合并后的效果如下：
保存脚本文件BigExcel.dfx(嵌入Java会用到)
脚本说明：
A1：打开指定输出的文件。
A2：遍历目录下需要合并的 excel 文件。
B2：打开一个需要合并的 excel 文件。
B3：如果输出文件不存在，读取 sheet 工作表的所有数据，包括标题行；如果输出文件已经有了，就通过 @t 选项指明第一行是标题，从第二行开始读取数据。
B4：将 B3 读取的数据以流式追加到 A1 指定的输出文件的 merger 工作表中。
通过流式逐个读取文件数据后追加写入，这个方式适合将大量小的 excel 文件合并成一个大的 excel 文件。
SPL嵌入到Java应用程序十分方便，通过JDBC调用存储过程方法加载，用同一个excel中的多个Sheet表合并保存的文件OneExcel.dfx，示例调用如下：
...
Connection con = null;
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");//调用存储过程，其中OneExcel是dfx的文件名
st =(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call OneExcel()");//执行存储过程
st.execute();//获取结果集
ResultSet rs = st.getResultSet();
......
Connection con = null;
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");//调用存储过程，其中OneExcel是dfx的文件名st =(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call OneExcel()");//执行存储过程st.execute();//获取结果集ResultSet rs = st.getResultSet();
...替换成MergeExcels.dfx/BigExcel.dfx是同样的道理，只需call MergeExcels()或者call BigExcel()即可。这里只用 Java 片段粗略解释了如何嵌入 SPL，详细步骤请参阅Java 如何调用 SPL 脚本，也非常简单，不再赘述。同时，SPL 也支持 ODBC 驱动，集成到支持 ODBC 的语言，嵌入过程类似。
关于Excel文件的处理除了像上面讲的普通合并外，还可以在SPL脚本中对汇总后的结果分组去重，然后再将结果集导出。
下面继续以前面的销售数据 excel 文件为例。
根据某个字段或多个字段实现分组计算，SPL 脚本如下：
A | |
1 | =file(”D:/sales_2013.xlsx”).xlsopen() |
2 | =A1.conj(A1.xlsimport@t(;~.stname)) |
3 | =A2.groups('Customer ID';sum('Sale Amount'):Total,avg('Sale Amount'):Average) |
4 | =A2.groups('Customer ID','Purchase Date';sum('Sale Amount'):Total) |
A3的效果：
A4的效果：
脚本说明：
A1: 打开指定的 excel 文件。
A2：读取并合并文件中所有 sheet 工作表的数据。
A3：在合并后的数据上按字段 'Customer ID' 分组求销售额、平均值。
A4：在合并后的数据上按字段 'Customer ID', 'Purchase Date' 分组求销售额。
集算器在进行分组聚合时还可以和相邻数据行对比，在原数据已经有序时可以不再排序，从而节省时间，并保持原有的次序。假设原数据已经按日期排序，我们想按月份分组统计时，代码如下。
SPL 脚本：
A | B | |
1 | for directory@p(”d:/excel/*.xlsx“) | =file(A1).xlsopen() |
2 | =B1.conj(B1.xlsimport@t(;~.stname)) | |
3 | =@|B2 | |
4 | =B3.derive(year('Purchase Date'):Year,month('Purchase Date'):Month) | |
5 | =A4.groups (month('Purchase Date'):Month;sum('Sale Amount'):Total,avg('Sale Amount'):Average) | |
6 | =A4.groups@o (month('Purchase Date'):Month;sum('Sale Amount'):Total,avg('Sale Amount'):Average) |
A5 分组效果：
A6 分组效果：
脚本说明：
A1至B3: 在前面的例子中已经介绍，将同一目录下所有相同结构的 excel 文件的工作表进行合并。
A4：在序表 B3 的基本上重新构造了一个序表 A4，将日期拆分，新增年、月字段。
A5：groups 跨年度按月分组汇总销售额、平均值。
A6：groups@o 按年月分组汇总销售额、平均值, 带参数 @o 实现分组归并处理。
其中，A4 为数据记录明细；A5 按月统计, 不区分年；A6 则按年月统计。这三个单元格中的数据展现出了不同层次的合并汇总结果。
将要统计的数据按条件分成几段，统计各组的情况。
SPL 脚本：
A | B | |
1 | for directory@p(”d:/excel/*.xlsx“) | =file(A1).xlsopen() |
2 | =B1.conj(B1.xlsimport@t(;~.stname)) | |
3 | =@|B2 | |
4 | =B3.groups(if ('Sale Amount'<1000,"1::<1000",if ('Sale Amount'<1500,"2::1000~~1500",if ('Sale Amount'<2000,"3::1500~~2000",if ('Sale Amount'<2500,"4::2000~~2500","5::>=2500")))):Segment;count(1):Number,sum('Sale Amount'):Total) |
分组效果：
代码说明：
步骤A1到 B3 之间参考前面例子的说明。
A4：字段'Sale Amount'金额的范围分成 5 段，然后累计求出各段的数量及总数。
不过，这样的写法不够方便，如果我们想调整分段方案，就需要修改 groups 函数的参数，而这个参数表达式还是比较复杂的。这时，我们还可以利用集算器中另一个 pseg 函数，更方便地实现这个功能，脚本如下：
A | B | |
1 | [0,1000,1500,2000,2500] | |
2 | for directory@p(”d:/excel/*.xlsx“) | =file(A1).xlsopen() |
3 | =B1.conj(B1.xlsimport@t(;~.stname)) | |
4 | =@|B2 | |
5 | =B4.groups(A1.pseg(~.'Sale Amount'):Segment;count(1):Number,sum('Sale Amount'):Total) |
当然，我们也可以根据需要，按不同字段不同要求进行分组，然后进行统计处理。例如，在统计班级考生成绩时，各科成绩可划分成优、良、中、差、及格的分数区段，一次为条件进行统计。groups 用法还有很多，可以参考函数手册中相应的章节。
前面的例子中，要读取的 excel 文件都不能很大，也就是都能一次读进内存。手工处理大文件，也会有类似的要求，因为同时打开多个文件，意味着把这些文件都装入内存，很可能会超过机器的物理内存，而用 VBA 读取的情况也差不多。这时，我们就需要用流式的方法读取数据，不需一次读进内存，而是边读取边合并。
SPL 脚本：
A | B | |
1 | =file(“d:/tdata.xlsx”).xlsopen@r() | |
2 | for A1.count() | =A1.xlsimport@ct(;A1(A2). stname) |
3 | =@|B2 | |
4 | = B3.conjx() | =A4.groups('Customer ID';sum('Sale Amount'):SaleTotal) |
5 | >file(“d:/out.xlsx”).exportxls@bt(B4;"Customer&Sales") |
筛选分组的效果：
代码说明：
A1: 使用 @r 选项指明以流式打开 excel 文件。
A2：遍历 excel 中的 sheet 工作表。
B2：使用 @c 选项指明以游标方式导入数据。
B3：将游标B2汇集到B3序列中。
A4：将游标序列B3的成员合并到一起组成新的游标。
B4：序列A4按‘Customer ID’分组累计‘Sale Amount’。
A5：将结果保存。
通过游标以流的方式循环从大文件中读取一段段数据，实现对数据的分组合并。
实际数据合并过程中，往往会出现数据重复的现象，重复数据肯定会影响到我们对数据的计算分析。下面介绍使用集算器 SPL 脚本去除重复数据的几种主要解决方法。
sales_2013中的数据，设其主键为’Invoice Number’，则根据主键去掉重复记录。
A | |
1 | =file(“d:/sales_2013.xlsx”).xlsopen() |
2 | =A1.conj(A1.xlsimport@t('Customer Name', 'Invoice Number', 'Sale Amount';~. stname)) |
3 | =A2.group@1('Invoice Number') |
4 | >file(“d:/out.xlsx”). xlsexport@t(A3;"result") |
合并去重后的数据：
代码说明：
A1: 打开指定的 excel 文件。
A2：导入 sheet 工作表中指定列的数据。
A3：将序表 A2 按主键'Invoice Number'分组去重处理, 其中参数 @1 表示取每一个分组的第一条记录组成排列后返回（注意是数字 1，不是字母 l）。
A4：将结果保存。
各个 sheet> 中的数据是唯一的，但合并的数据不一定是唯一的，因此采用主键方式去掉重复数据。
根据数据表 sales_2013 中的某字段去重处理, 查看不同姓名的雇员记录.
A | |
1 | =file(“d:/sales_2013.xlsx”).xlsopen() |
2 | =A1.conj(A1.xlsimport@t('Customer ID', 'Customer Name';~. stname)) |
3 | =A2.id('Customer Name') |
4 | =A2.group@1(' Customer Name') |
5 | >file(“d:/out.xlsx”). xlsexport@t(A4;"result") |
代码说明：
A1: 打开指定的 excel 文件。
A2：导入 sheet 工作表中指定列的数据。
A3：从序表 A2 中获取不重复姓名的记录。
A4：从序表 A2中获取不重复姓名的记录列表。
A5：将序表 A4 另存，首行记录为标题。
A3 数据去重结果：
A4 数据去重结果：
有的记录虽然有主键，但判断是否为重复的记录，需要用其它几个字段来确定，此时用多个字段联合来确定是否有重复记录.
A | |
1 | =file(“d:/sales_2013.xlsx”).importxls@t() |
2 | =file(“d:/sales_2014.xlsx”).importxls@t() |
3 | =[A1,A2].merge('Customer ID', 'Purchase Date') |
4 | =A3.group@1('Customer ID', 'Purchase Date') |
5 | >file(“d:/out.xlsx”). xlsexport@t(A4;"result") |
代码说明：
A1: 导入指定 excel 文件的数据。
A2：同上。
A3：按字段 'Customer ID', 'Purchase Date' 合并序表 A1，A2，返回序表 A3。
A4：序表 A3 按 'Customer ID', 'Purchase Date' 分组去重。
A5：将结果保存。
当然，也可以根据需要，参考更多的字段进行分组合并，去掉重复记录。
解决要合并的每个文件中的记录本身是不重复的，但合并后可能存在重复记录。
A | B | |
1 | =file(“d:/sales_2013.xlsx”).importxls@t() | =A1.group@1('Invoice Number') |
2 | =file(“d:/sales_2014.xlsx”).importxls@t() | =A2.group@1('Invoice Number') |
3 | =[B1,B2].merge@u() | =A3.count() |
代码说明：
A1: 导入 excel 文件的数据。
B1：根据字段'Invoice Number'去掉序表 A1中的重复数据。
A2、B2：同上
A3：合并序表 B1，B2 的数据，并去掉重复数据记录返回序表 A3。选项 @u 表示序表成员按顺序合并到一起组成新的序表, 去掉重复的记录。
B3：查看合并后的数据记录数。
merge@u适合对多序表合并处理, 其中序表内部有序且无重复数据。
使用SPL处理同构/异构excel 多文件合并、分组汇总数据及数据去重时，都是只要把需要合并的字段读成集算器的集合对象就可以了。学会了用这种专业数据处理工具，不仅能合并 Excel 文件, 合并其他文本数据方法也是一致的，再也不用担心合并数据中的多文件、大文件和结构差异问题了。
有库写 SQL，没库写 SPL
用Java程序直接汇总计算数据，还是比较累的，代码很长，并且不可复用，很多情况数据也不在数据库里，有了SPL，就能像在Java中用SQL一样了，十分方便。
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