在进行文本处理时，经常会遇到对大文件进行集合运算的情况，比如找出两个文件不同的行数据。用命令行的grep\cat命令处理此类问题时，写法很简单，但效率太低，用高级语言处理此类问题虽然可以获得较高的运行效率，但代码编写复杂度确相当高。
用集算器来进行大文件的集合运算和多线程并行计算，不仅代码简洁，而且性能优异。
文件file1.txt和file2.txt存储着大量的字符串，找出两者共同的行数据（交集）。部分数据如下：
两个大文件
两个文件都超出内存时，可以使用集算器的游标归并来实现交集运算，代码如下：
A1、B1：以游标的形式打开文件。函数cursor并不会将数据全部读入内存，而是以游标（流）的方式打开文件，因此不会占据内存空间。函数cursor使用了默认参数，即：以tab为列分割符读入全部的字段，自动命名为_1、_2、_3…_n。对于本案例来说，只有一个字段_1。
A2=[A1.sortx(_1),B1.sortx(_1)].merge@xi(_1)
使用归并算法找出两者共同的行数据，也就是求交集。归并算法要求数据有序，因此要先用sortx函数对游标进行排序，即A1.sortx(_1)和A2.sortx(_1)，这里的_1是文件默认字段名。函数merge表示对多组数据进行归并（本案例是两组），没有参数选项时，可以对内存中的集合进行归并，使用参数选项@x表示对游标进行归并，使用参数选项@i表示归并的结果是交集。
注意，A2的运算结果仍然是游标，仍然不会占据内存空间。只有遇到export/fetch/groups等函数时，集算器引擎才会分配合适的内存缓冲区，并将前面的游标计算自动转化为内存计算。
A3=file("E:\\result.txt").export(A2)
将游标A2写入文件。函数export既支持将内存数据写入文件，也支持将游标写入文件。这里使用了默认参数，即：无列名，列分割符为Tab，覆盖文件而不是追加，写成文本文件而不是二进制。打开result.txt，可以看到部分数据如下：
值得注意的是，前面的集算器代码是分步计算，事实上可以将它们合为一句：A1=file("e:\\result.txt").export([file("E:\\file1.txt").cursor().sortx(_1),file("E:\\file2.txt").cursor().sortx(_1)].merge@xi(_1)).
另外，本案例只实现了交集，其实还有并集、合集、差集，只需要修改单元格A2中函数merge的选项即可。比如，将file1.txt和file2.txt合并，并去除两者重复的成员（并集）。求并集应当使用函数选线@u，代码是：[A1.sortx(_1),B1.sortx(_1)].merge@xu(_1)，并集的结果如下：
如果不去除重复成员（和集），则代码是：[A1.sortx(_1),B1.sortx(_1)].merge@x(_1)，这也是归并的本意，计算结果如下：
如果想找到在file1.txt，但不在file2.txt中的数据（差集），则应当使用函数选项@d，代码是[A1.sortx(_1),B1.sortx(_1)].merge@xd(_1)，计算结果如下：
注意：差集不满足交换律，所以想获得在file2.txt，但不在file1.txt的数据时，应当使用代码[B1.sortx(_1),A1.sortx(_1)].merge@xd(_1)，计算结果如下：
文件一大一小
如果只有一个文件超出内存，那就可以将小文件读入内存，再用Hash查找的方法来进行集合运算，这样可以显著提高效率。集算器代码如下：
A1：用游标的方式打开文件。
A2=file("e:\\file2.txt").import()，这句代码直接将小文件file2.txt读入内存。函数import和cursor类似，默认的字段名也是_1、_2。在IDE中点击B1可以看到当前格的计算结果：
B2>B1.primary(_1).index()
上述代码用来给B1设置主键，并建立Hash索引，这样可以大大提高查询速度。B1和B2可以合为一句：B1=file("E:\\ file2.txt").import().primary(_1).index().
A3=A1.select(B1.find(~._1))
这句代码用来查询出游标A1和B1相同的数据，即求交集。函数select用来执行查询，符合条件的数据将被取出。函数select内可以使用~来代表当前记录。
查询条件是B1.find(~._1)，这表示从B1中找到A1中当前记录的_1字段。
注意，这句代码的计算结果仍然是游标。
A4=file("E:\\result.txt").export(A3)，这句代码将最终计算结果写入文件。
计算差集时，可以将A3单元格中的代码改成A1.select(!B1.find(~._1))，也就是从A1中找出不在B1里的那些行数据。
计算file1和file2的并集时，可以先计算出file1和file2的差集，再和file2做合并。
A4格的表达式[A3,B1.cursor()].conj@x()，函数conj可以进行多个集合的合并（合集），比如[[1,2,3],[2,3],[]]=[1,2,3,2,3]。函数选项@x可以合并多个游标里的数据。由于B1不是游标，因此要用函数cursor将B1变换为游标，即B1.cursor()，这要比从文件里再读一遍来得快。
一大一小文件并行计算
前面的算法是串行，改成并行可以进一步提高性能，具体做法是用多个线程并行读取文件，每个线程都用游标访问文件的一部分，并同时进行集合计算，最后再将每个游标的结果合并。
在相同的硬件环境下对2.77G大文件和39.93M的小文件进行测试，串行时平均耗时85秒，并行时平均耗时47秒，性能提高接近一倍。由于集合运算的复杂度较小，瓶颈会产生在硬盘读取上，如果进一步加大运算的复杂度，性能提升的幅度将会更大。
集算器并行计算的代码如下：
B1：将小文件读入内存，设置主键并创建索引。
A2=4，A2是分段数量，即将文件分成4段。分段数量不宜过多，一般不能超过CPU的核数，否则会排队等待，而没有实质提速效果。具体的最大并行数可以在环境选项中配置。
A3=A2.(file("e:\\file1.txt").cursor@z(;, ~:A2))
上面的代码按照分段数量生成4个游标。其中A2.(express)表示按照括号内的表达式依次计算A2的成员，括号内可用“~”来表示当前成员。A2一般是集合，比如["file1", " file2"]或[2,3]，A2如果是从1开始的连续数字，比如[1,2,3,4]，则可以简写成4.( express)，案例中的代码就是这种情况。
括号内的表达式是file("e:\\file1.txt").cursor@z(;, ~:A2)，其中函数cursor使用了选项@z，这表示将文件分段，用游标取其中的某一段。~:A2，这表示文件会被大致分为4段(A2=4)，“~”是A2的当前成员，因此每个游标依次对应第1、第2、第3、第4段文件。
另外，之所以是“大致分”，是因为精确分会出现半行数据的情况，而集算器会去头补位，自动取出整行数据。JAVA要实现这种处理要麻烦得多。
A4=A3.(~.select(B1.find(~._1)))，这句代码针对A3中的每个游标计算交集，计算结果是游标的集合。
A5=A4.conj@xm()，将A4中的多个游标进行并行合并。
A6=file("e:\\result.txt”).export(A5)，将计算结果输出到文件中。到此为止，交集已经计算完成，差集和并集的计算可以参考之前的案例。
集算器可以独立使用，也可以和JAVA集成。下面通过JDBC将集算器脚本集成在JAVA里。JAVA代码如下：
//建立esProc jdbc连接
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
//调用esProc，其中test.dfx是脚本文件名
st =(com.esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call test()");
st.execute();//执行esProc存储过程，也可以传入参数并传出计算结果。
对于第一个案例中的简单脚本，可以嵌入JAVA代码中直接执行，而不必编写脚本文件（text.dfx）。相应的JAVA代码如下：
ResultSet set=st.executeQuery("file(\"e:\\result.txt\").export([file(\"E:\\file1.txt\").cursor().sortx(_1),file(\"E:\\file2.txt\").cursor().sortx(_1)].merge@xi(_1))");