比如，一年中污染最严重三天的 PM2.5 涨幅，了解这个涨幅，就能观察出严重污染是突然出现的，还是逐渐积累起来的。用 SQL 语句找出污染最严重的三天，不算难：
select top 3 * from T order by pm25 desc
但后面的步骤比较麻烦，要找到这三天的前一天，还要和前一天的数值做计算，如果不是 SQL 高手，还真不能随手把这个 SQL 写正确。
如果用集算器 SPL 语言描述这个计算过程，就比较清晰，从数据库得到原始数据：
>T=connect(”mysqlDB”).query(“select * from T”)
然后一行代码搞定整个计算需求：
>t3=T.ptop(-3, pm25),t3=t3.run(~=T(~).pm25/T(~-1).pm25-1)
这主要得益于 SPL 语言支持有序集合计算，容易得到数据在集合中的位置，也容易通过相对 / 绝对位置反查数据。
SPL在做有序集合计算时，对 SQL 里的 TopN 进行了变种，可以取 TopN 的值 / 记录 / 记录在集合中的位置，以应对更广泛的计算需求；可以应用到分组子集，增强分组后续操作的能力，参考《TopN 及变种》
当数据不在数据库里时，SPL 加载数据仍然方便：
=file(“d:/t.csv”).import(;,",")
SPL能很方便地嵌入到JAVA应用，可参考《Java 如何调用 SPL 脚本》。
具体使用方法可参考 《如何使用集算器》。
