在数据库应用开发中，我们经常需要面对复杂的SQL式计算，固定分组就是其中一种。固定分组的分组依据不在待分组的数据中，而是来自于外部，比如另一张表、外部参数、条件列表等。对于特定类型的固定分组，用SQL实现还算简单（比如：分组依据来自另一张表，且对分组次序没有要求），但对于比较通用、灵活的要求，实现起来就困难了。
而对于SPL来说，完全可以轻松解决固定分组中的各类难题，下面就用几个例子来说明。
表sales存储着订单记录，其中CLIENT列是客户名，AMOUNT列是订单金额。表sales的部分数据如下：
| OrderID | Client | SellerId | OrderDate | Amount |
| 10248 | VINET | 5 | 2013/7/4 | 2440 |
| 10249 | TOMSP | 6 | 2013/7/5 | 1863.4 |
| 10250 | HANAR | 4 | 2013/7/8 | 1813 |
| 10251 | VICTE | 3 | 2013/7/8 | 670.8 |
| 10252 | SUPRD | 4 | 2013/7/9 | 3730 |
| 10253 | HANAR | 3 | 2013/7/10 | 1444.8 |
| 10254 | CHOPS | 5 | 2013/7/11 | 625.2 |
| 10255 | RICSU | 9 | 2013/7/12 | 2490.5 |
| 10256 | WELLI | 3 | 2013/7/15 | 517.8 |
要求将sales按照“潜力客户列表”进行分组，并对各组的AMOUNT列汇总求和。这里的“潜力客户”就是一种固定分组，可能来自于外部不同的条件设定：
案例一：潜力客户列表来自于另外一张表potential的Std字段，只有四条记录，依次为：ANATR、BERGS、LACOR、ZTOZ，并且客户ZTOZ不在sales表中。在输出结果时，要求按照上述记录顺序来分组汇总。
如果我们对分组的顺序没有要求，那么SQL可以较简单地实现本案例：
select potential.std as client, sum(sales.amount) as amount from potential left join client on potential.std=sales.client group by potential.std。
但如果像本案例中要求的那样，按照特定的顺序来分组，那么用SQL实现的话就必须制造一个用于排序的字段，最后还要用子查询去掉这个字段。而用SPL实现则会简单很多，代码如下：
| A | |
| 1 | =sales=db.query ("select * from sales") |
| 2 | =potential=db.query("select * from potential") |
| 3 | =sales.align@a(potential:STD,CLIENT) |
| 4 | =A3.new(potential(#).STD:CLIENT,~.sum(AMOUNT):AMOUNT) |
A1、B1：从数据库检索数据，分别命名为sales和potential，如下所示：
A3：=sales.align@a(potential:STD,CLIENT)
这句代码使用了函数align，它将sales的Client字段按照potentail的Std字段顺序对位分为四个组，如下：
可以看到，前三个组是sales中已有的数据，而第四个组不在sales中，因此是空值。另外，函数align的参数选项@a表示取出分组中的所有数据，如果不用这个函数选项，则只取每组的第一条。
A4：=A3.new(potential(#).STD:CLIENT,~.sum(AMOUNT):AMOUNT)
这句代码用函数new产生新的序表，成员一个是potential.STD，即potential的Std字段；另一个是~.sum(AMOUNT)，即对A3中每组数据的Amount字段的求和结果。最终结果如下：
案例二：潜力客户列表是固定值，但客户的数量较多。
如果客户的数量较少，用SQL时可以用union语句将所有的客户拼成一个假表，如果客户数量较多，这么做就可不取了，必须新建一张表持久保存数据才行。而用SPL实现却可以省去建表的麻烦，代码如下：
| A | |
| 1 | =sales=db.query ("select * from sales") |
| 2 | =potential=["ALFKI","BSBEV","FAMIA","GALED","HUNGC","KOENE","LACOR","NORTS","QUICK","SANTG","THEBI","VINET","WOLZA"] |
| 3 | =sales.align@a(potential,CLIENT) |
| 4 | =A3.new(potential(#):CLIENT,~.sum(AMOUNT):AMOUNT) |
上述代码中，A2是个字符串组成的序列，并命名为potential。A3、A4可以像案例一那样对potential访问，直接引用其成员。
案例三：潜力客户列表是外部参数，形如："BSBEV","FAMIA","GALED"。
外部参数经常变化，在SQL中用union来制造假表就更不方便了，只能创建一个临时表，将参数解析后一条条插入临时表，再进行后续的计算。而用SPL实现则不必建立临时表，具体实现过程如下：
首先定义一个参数clients，如下：
然后修改脚本文件，如下：
| A | |
| 1 | =sales=db.query ("select * from sales") |
| 2 | =potential=clients.array() |
| 3 | =sales.align@a(potential,CLIENT) |
| 4 | =A3.new(potential(#):CLIENT,~.sum(AMOUNT):AMOUNT) |
运行脚本，并输入的参数值，假设参数值为"BSBEV","FAMIA","GALED"，如下：
分组依据输入不同，最终计算结果也不一样。上面输入对应的结果如下：
案例四：固定分组的分组依据可以是数值，也可以是条件，比如：将订单金额按照1000、2000、4000划分为四个区间，每个区间一组订单，统计各组订单的总额。
如果条件是已知，那就可以将这些条件写死在SQL里，如果条件是动态的外部参数，则需要用JAVA等高级语言拼凑SQL，过程非常复杂。而由于SPL支持动态表达式，因此可以轻松实现本案例，代码如下：
| A | |
| 1 | =sales=db.query ("select * from sales") |
| 2 | =byFac=["?<=1000" ,"?>1000 && ?<=2000","?>2000 && ?<=4000","?>4000"] |
| 3 | =sales.enum(byFac,AMOUNT) |
| 4 | =A18.new(byFac(#):byFac,~.sum(AMOUNT):AMOUNT) |
上述代码中，变量byFac是本案例的分组依据，包含四个条件。byFac也可以是外部参数，或者来自于数据库中的视图或表。A4中的最终结果如下：
案例五：
上述条件分组中，条件恰好都没有发生重叠，但实际情况中发生重叠的情况也很常见，比如将订单金额按照如下规则分组：
1000至4000：常规订单r14
2000以下：非重点订单r2
3000以上：重点订单r3
这时，r2和r3都会和r14发生条件重叠。条件发生重叠时，我们有时希望数据不重叠，即先取出符合r14的数据，再从剩下的数据中筛选出r2，以此类推。
SPL的函数enum支持数据重叠的条件分组，如下：
| A | |
| 1 | =sales=db.query ("select * from sales") |
| 2 | =byFac=["?>=1000 && ?<=4000" ,"?<=2000","?>=3000"] |
| 3 | =sales.enum(byFac,AMOUNT) |
| 4 | =A3.new(byFac(#):byFac,~.sum(AMOUNT):AMOUNT) |
A3中的分组结果如下：
A4计算结果如下：
而有时，我们希望分组结果中包含重叠数据，即先从sales中取出符合r14的数据，再从完整的sales中取出符合r2的数据，以此类推。此时，只需要在函数enum中使用函数选项@r，即将A3中的代码改为：=sales.enum@r(byFac,AMOUNT)，此时分组结果如下：
如图中红框所标注的，第二组数据中出现了满足1000~4000条件的数据。最后的计算结果如下：
对于计算结果，除了导出数据，SPL还可以以被调用的方式向报表工具或java程序提供数据，调用方法和普通数据库相似，使用它提供的JDBC接口即可向java主程序返回ResultSet形式的计算结果，具体方法可参考相关文档。【Java如何调用SPL脚本】
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