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。
esProc SPL是开源免费的，下载试用~