有时我们不能使用数据库而采用文件系统存储数据，这时就需要自行完成基于文件的数据计算。但JAVA本身缺少相应的类库，需要硬编码才能实现结构化文件计算，代码复杂且可读性差。
使用免费的集算器可以弥补这一不足。集算器封装了丰富的结构化文件计算函数，并提供JDBC接口。JAVA应用程序可以将集算器脚本文件当做数据库存储过程执行，传入参数并用JDBC获得返回结果，详情参考集算器用作Java计算类库的应用结构。
下面举例说明JAVA中常见的结构化计算，以及集算器对应的解法。
文本查询
sOrder.txt是tab分割的文本，现在要用JAVA查询出指定时间段内的订单。
源数据如下：
集算器代码：
读入文件，默认分隔符是tab，@t表示将第一行读为列头。之后执行条件查询。startDate和endDate是输入参数，比如2010-01-01至2010-12-31。结果：
文本排序
针对sOrder.txt，请在JAVA中按照客户代码降序排序，按照年、月升序排序。
集算器代码：=A1.sort(-Client,year(OrderDate),month(OrderDate))
解释：降序排列使用“-”，年、月需要计算获得。
引申：如果要在查询的基础上排序，可以写作=A2.sort(…)，或者=A1.select(…).sort(…)
结果：
分组汇总：计算出每个销售员每年的销售额和订单数
代码：=A1.groups(SellerId,year(OrderDate);sum(Amount),count(~))
解释：函数group可在分组的同时进行汇总，~表示每组或当前组，count(~)等于count(OrderID)。
结果：
获得唯一值：
列出sOlder中的客户名单。
代码：=A1.id(Client)
结果：
去除重复
保留sOlder中每个客户每个销售的第一条记录。
代码：=A1.group@1(Client,SellerId)
解释：函数group用来分组（可以不汇总），@1表示每组取第1条记录。
结果：
TopN
找到每个销售员销售额最大的3笔订单。
代码：=A1.group(SellerId;~.top(-Amount;3):t).conj(t)
解释：函数top过滤出TopN，”-”表示逆序，函数conj用于合并。
引申：如果只取最大的一笔订单，可以用maxp函数。
计算结果：
关联计算
emp.txt是tab分割的文本，其EId字段对应sOrder中的SellerId字段，请在JAVA中将emp.txt的Name、Dept、Gender这三个字段对齐到sOrder.txt。
源数据如下：
集算器代码：
函数join执行连接运算，并将两个表改名为s和e，@1表示左连接。之后从连接的表中取得需要的字段，组成新的结构化二维表格。结果：
引申：@1表示左链接，@f表示全连接，内连接无选项。
前面的例子假定文件较小，如果文件较大无法放入内存，可用集算器游标进行计算，详情参考相关文档。