逆分组也是我们经常遇到的一种计算，即将每条记录拆成多条，实现分组汇总的逆运算。SQL可以实现这种算法，但必须转换思路绕个大弯才能实现，代码很复杂，也不易理解。
集算器实现这种逆分组较为容易，代码简单易懂，下面用一个例子来说明。
表packGather记录着多种产品的包裹汇总数据，字段productID是产品编号，字段packing是包裹件数，每个包裹里的产品数量相同，字段quantitiySum是产品总量。部分数据如下：
现在需要将表packGather拆分成包裹列表，即将多件包裹均分成单件包裹，并给每个包裹设定相对序号。以产品b为例，拆分后是3条记录：
集算器代码：
A1：从数据库取数。计算结果如下：
A2= A1.conj(packing.new(~:seq, productID:product, quantitiySum/packing:quan))
这句代码表示将A1中的每条记录拆成多条，形成二维表，每个二维表的记录数不同但结构相同，都有三个字段：seq、product、quantity，最后将这些二维表纵向拼成一张大二维表。
函数conj的作用是拼合，比如单独拆分A1的第一条记录，代码和结果分别是：
A1(1).(packing.new( ~:seq,productID:product,quantitiySum/packing:quan))
A1.conj(…)等价于[A1(1),A1(2),A1(3)…].conj(…)，最终结果如下：
注意表达式packing.new(…)，这表示根据A1中每条记录的packing字段建立新序表。函数new可以根据已有的序列/序表创建新序表，比如["a","b","c"].new()或[1,2,3…N].new()，后者可以简化成N.new()。比如第一条记录packing=2，则本表达式会被解析为[1,2].new(…)。用函数new建立新序表时，可以用符号“~”来表示原序列中的成员，因此表达式中的~:seq就表示将原序列作为新序表的第一个字段，字段名是seq。
A2就是本案例的最终计算结果。
下面再看一个数据仓库中计算每日违约金额的例子，contract表有若干字段，其中合同编号、到期日、合同金额分别是：ID、enddate、amount，请计算到目前为止，违约的那些合同每天所需要交纳的违约金。假设每天所需交纳的违约金是合同金额的千分之一。
表contract的部分数据如下：
集算器代码：
这段代码使用了函数periods来生成从合同到期日到当天的日期序列，#代表时间序列的当前序号。最终计算结果如下：
另外，集算器可被报表工具或java程序调用，调用的方法也和普通数据库相似，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。