很多演算法都會產生落地的中間結果，從而影響效能，尤其是資料量較大的時候。這種情況下通常可用程式游標來避免資料落地，下面舉例說明。
計算目標：訂單表原來已按時間排序，需要將資料按日期、產品去除重複，再統計記錄條數。
由於去重後結果集較大，記憶體放不下，因此一般會用groupx去重，spl指令碼如下：a1
=file("sales.btx").cursor@b()
/從集檔案讀入訂單記錄
2=a1.groupx(date(orderdate),productid)
/按日期、產品分組去重
3=a2.skip()
/對游標計數
但函式groupx會導致資料落地，因此效能不高。
要使去重的中間結果不落地，可以先生成程式游標，distinctproduct.dfx指令碼如下：ab
1=file("sales.btx").cursor@b()
2for a1;date(orderdate)
=a2.id(productid)
3return b2
a2：迴圈訂單表。由於資料已按時間排序，因此每次取日期相同的一批數。
b2：按產品去重。注意，全量資料雖大，但按天取數相對較少，記憶體可以放下，所以這裡用id去重。
主程式可通過cursor函式呼叫程式游標，用法與普通游標類似：a1
=cursor("distinctproduct.dfx")
/呼叫程式游標
2=a1.skip()
可以看到，程式游標可減少資料落地，從而提公升計算效能。
資料庫進行集合運算時要先排序，如果資料量太大，則排序會耗費大量時間，遲遲不能輸出結果。在這種情況下，適合用程式游標生成不落地的有序中間結果集，從而實現快速輸出。
比如兩張結構相同表：callrecorda、callrecordb。兩張表在時間欄位calltime上建立了索引，每秒資料量萬級，現在對2015-01-01這一天的資料做並集運算，需要快速輸出前500條（比如在報表上快速呈現）。
這次將程式游標和呼叫**寫在同乙個指令碼中，如下：ab
c1func
=connect("orcl")
2for 60*60*24
=elapse(datetime("2015-01-01 00:00:00"),a2-1)
3=a1.query("select calltime,outid,inid,duration,charge from"+a1+"where calltime=?",b2)
4=b3.sort(outid,inid,duration,charge)
5return b4
6=a1.close()
7=cursor@c(a1,"callrecorda")
8=cursor@c(a1,"callrecordb")
9=[a7,a8].mergex@u()
10=a9.fetch@x(500)
a1：用func定義程式游標，相應的呼叫語法為cursor@c。
b2：迴圈一天中的每一秒。
c3：從資料庫查詢一秒的資料，因為是按索引取數，所以速度很快，而且對資料庫影響很小。注意a1是表名變數，程式游標既可以從callrecorda取數，也可以從callrecordb取數。
c4：對一秒資料進行記憶體排序，以便形成有序結果集。由於資料在同一秒，所以只需對其他字段排序。
a7a8：以表名為引數，取出2個程式游標。
a9：對兩個游標進行有序歸併，@u表示取並集。類似地，可以用@i和@d分別進行並交集、差集運算。
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