SPL的特征之一是数据有序，适当地利用位置，可以显著提高性能。让我们先从一个典型场景开始，逐步掌握利用位置的各种技巧。
快速查询
对排序后的数据进行二分查找，可以获得较高的性能，但有些算法需用到原始顺序，看上去似乎不该再排序。比如下面的案例：
PerformanceRanking.txt有三个字段，分别是empID(销售员编号)、dep(部门名称)、amount（销售额）。该文件记录着各部门各销售员本季度的业绩排名，已按销售额逆序存放，现在需根据指定的销售员ID，计算出：他应当再增加多少销售额，才能提高业绩排名。如果该员工已经是第1名，则无需增加销售额。
本算法需要用排名高一位的销售员的销售额，减去该销售员的销售额，即对原始数据做相对位置计算。既然要用到原始顺序，似乎就不该再排序，否则两者难以互转，而且其他算法可能用到原始数据。这种思路下会把脚本写成这样：
| A | B | |
| 1 | =file("PerformanceRanking.txt").import@t() | /读取数据 |
| 2 | =A1.pselect(empID:10) | /不利用位置，按empID查询记录序号 |
| 3 | =A1.calc(A2,if(#>1,amount[-1]-amount,0)) | /在原始数据中做相对位置计算 |
上述脚本没有对数据排序，所以不能进行二分查找，性能不高。
事实上，我们可以在保留原始数据的前提下，利用位置进行排序，从而提高查询性能。脚本如下：
| A | B | |
| 5 | =oPos=A1.psort(empID) | /排序后记录在原数据中的位置 |
| 6 | =index=A1(oPos) | /利用位置制造排序数据 |
| 7 | =oPos(index.pselect@b(empID: 10)) | /二分查找，获得序号 |
| 8 | =A1.calc(A7,if(#>1,amount[-1]-amount,0)) | /在原始数据中做相对位置计算 |
A5：函数psort只获得排序后记录在原数据中的位置，并不会对原数据真正排序。
A6：利用oPos制造一份排序后的数据。注意，此时原数据不受影响，而且oPos可以作为排序后数据index和原始数据之间互转的桥梁。
A7：对排序后的数据做二分查找，并转回原始数据中对应的记录序号。
为了验证利用位置之前、之后两种算法的性能差别，可以随机取出销售员编号做参数，用循环模拟大量访问，并分别执行两种算法。如下：
| A | B | |
| 10 | =100000.(A1(rand(A1.len())+1).empID) | /制造1万个empID |
| 11 | =now() | |
| 12 | for A10 | =A1.pselect(empID:A12) |
| 13 | =A1.calc(B12,if(#>1,amount[-1]-amount,0)) | |
| 14 | =interval@ms(A11,now()) | /不利用位置，耗时：13552毫秒 |
| 15 | ||
| 16 | =now() | |
| 17 | for A10 | =oPos(index.pselect@b(empID: A17)) |
| 18 | =A1.calc(B17,if(#>1,amount[-1]-amount,0)) | |
| 19 | =interval@ms(A16,now()) | /利用位置，耗时：165毫秒 |
可以看到，利用位置后性能提高几十倍。例子中数据量较少，随着数据量的增加，性能差距会急剧拉大，这是因为遍历查找的时间复杂度为线性，而二分查找为对数。
快速对齐
函数align可将数据按序列对齐，比如输入条件：=pOrderList= [10250,10247,10248,10249,10251]，将订单明细按该列表对齐，求每个订单的金额小计。代码如下：
| A | |
| 1 | =connect("demo").query@x("select orderID,productID,price,quantity from orderDetail") |
| 2 | =A1.align@a(pOrderList,orderID).new(orderID,~.sum(price * quantity):小计) |
但上述写法没有利用位置，性能因此不高。要想提高性能，可以将序列排序（手工建立索引表），再用二分法对齐，最后恢复为原顺序，代码如下：
| A | |
| 1 | =connect("demo").query@x("select orderID,productID,price,quantity from orderDetail") |
| 2 | =oPos= pOrderList.psort() |
| 3 | =index= pOrderList (oPos) |
| 4 | =A1.align@ab(index,orderID).new(orderID,~.sum(price * quantity):total) |
| 5 | =A4.inv(oPos) |
A2-A3：手工建立索引表。
A4：将订单明细表与订单列表对齐，求出金额小计。由于索引表有序，因此可用二分法对齐，即@b选项。
A5：将A4按原位置调整，与pOrderList的顺序保持一致。函数inv可按指定位置调整成员，这里按原位置调整成员，相当于恢复成原位置。
对利用位置前后的两种算法，模拟大访问量测试，可以看到性能提升显著：
| A | B | |
| 8 | =now() | |
| 9 | for A9 | =A1.align@a(A12,orderID).new(orderID,~.sum(price*quantity):total) |
| 10 | =interval@ms(A11,now()) | /不利用位置，耗时43456毫秒 |
| 11 | ||
| 12 | =now() | |
| 13 | for A9 | =oPos=A16.psort() |
| 14 | =index=A16(oPos) | |
| 15 | =A1.align@ab(index,orderID).new(orderID,~.sum(price*quantity):total) | |
| 16 | =B18.inv(oPos) | |
| 17 | =interval@ms(A15,now()) | /利用位置，耗时7313毫秒 |
| 18 | =now() | |
| 19 | for A9 | =A1.align@a(A12,orderID).new(orderID,~.sum(price*quantity):total) |
| 20 | =interval@ms(A11,now()) | /不利用位置，耗时43456毫秒 |
有序数据批量查询
有时要对有序数据进行批量查询，比如pOrderList=[10877,10588,10611,11037,10685]，请统计符合该列表的订单的运货费合计，代码可以这样写：
| A | B | |
| 1 | =connect("demo").query@x("select orderID,customerID,orderDate,shippingCharge from order order by orderID") | |
| 2 | =pOrderList=[10877,10588,10611,11037,10685] | /列表参数 |
| 3 | =A1.select(pOrderList.pos(OrderID)).sum(shippingCharge) | /不利用位置，单次代码 |
解释：函数pos和select配合，可实现批量查询。其中函数pos可返回某个值在序列中的位置，如该值不在序列中，则返回null。函数select用于查询，当条件非null且非false时，可返回当前记录。
但上述代码没有利用位置，所以性能不高。
应当注意到，订单记录是有序的，所以可以用二分法取得符合条件的订单位置，再用位置取记录并计算。具体代码如下：
| A | B | |
| 5 | =A1.(orderID).pos@b(pOrderList) | |
| 6 | =A1(A5).sum(shippingCharge) | /利用位置，单次代码 |
A1.(orderID)可取得orderID列，pos@b可针对有序数据，用二分法快速取得成员位置。A6按位置取数据。
对利用位置前后的两种算法，模拟大访问量测试，可以看到性能提升显著：
| A | B | |
| 8 | =A1.(OrderID) | /性能测试准备 |
| 9 | =100000.(A1.(OrderID).sort(rand()).to(rand(100))) | /随机生成100000个列表 |
| 10 | ||
| 11 | =now() | |
| 12 | for A9 | =A1.select(A12.pos(OrderID)).sum(shippingCharge) |
| 13 | =interval@ms(A11,now()) | /不利用位置，85166毫秒 |
| 14 | ||
| 15 | =now() | |
| 16 | for A9 | =A1.(OrderID).pos@b(A16) |
| 17 | =A1(B16).sum(shippingCharge) | |
| 18 | =interval@ms(A15,now()) | /利用位置，3484毫秒 |