很多算法都会产生落地的中间结果，从而影响性能，尤其是数据量较大的时候。这种情况下通常可用程序游标来避免数据落地，下面举例说明。
前半排序
计算目标：订单表原来已按时间排序，需要将数据按日期、产品去除重复，再统计记录条数。
由于去重后结果集较大，内存放不下，因此一般会用groupx去重，SPL脚本如下：
| A | ||
| 1 | =file("sales.btx").cursor@b() | /从集文件读入订单记录 |
| 2 | =A1.groupx(date(ORDERDATE),PRODUCTID) | /按日期、产品分组去重 |
| 3 | =A2.skip() | /对游标计数 |
但函数groupx会导致数据落地，因此性能不高。
要使去重的中间结果不落地，可以先生成程序游标，distinctProduct.dfx脚本如下：
| A | B | |
| 1 | =file("sales.btx").cursor@b() | |
| 2 | for A1;date(ORDERDATE) | =A2.id(PRODUCTID) |
| 3 | return B2 |
A2：循环订单表。由于数据已按时间排序，因此每次取日期相同的一批数。
B2：按产品去重。注意，全量数据虽大，但按天取数相对较少，内存可以放下，所以这里用id去重。
B3：返回本批次的去重结果。注意，程序游标并非一次性返回所有数据，而是每次循环之后，先等待调用者的请求，如果调用者继续要数据，程序游标才会进行下一次循环，期间数据不落地。
主程序可通过cursor函数调用程序游标，用法与普通游标类似：
| A | ||
| 1 | =cursor("distinctProduct.dfx") | /调用程序游标 |
| 2 | =A1.skip() |
可以看到，程序游标可减少数据落地，从而提升计算性能。
集合运算
数据库进行集合运算时要先排序，如果数据量太大，则排序会耗费大量时间，迟迟不能输出结果。在这种情况下，适合用程序游标生成不落地的有序中间结果集，从而实现快速输出。
比如两张结构相同表：callRecordA、callRecordB。两张表在时间字段callTime上建立了索引，每秒数据量万级，现在对2015-01-01这一天的数据做并集运算，需要快速输出前500条（比如在报表上快速呈现）。
这次将程序游标和调用代码写在同一个脚本中，如下：
| A | B | C | |
| 1 | func | =connect("orcl") | |
| 2 | for 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) | ||
| 5 | return 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定义程序游标，相应的调用语法为cursor@c。
B2：循环一天中的每一秒。
C3：从数据库查询一秒的数据，因为是按索引取数，所以速度很快，而且对数据库影响很小。注意A1是表名变量，程序游标既可以从callRecordA取数，也可以从callRecordB取数。
C4：对一秒数据进行内存排序，以便形成有序结果集。由于数据在同一秒，所以只需对其他字段排序。
A7A8：以表名为参数，取出2个程序游标。
A9：对两个游标进行有序归并，@u表示取并集。类似地，可以用@i和@d分别进行并交集、差集运算。
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