數據引擎作為面向開發人員使用的動態程序設計語言，專注于（半）結構化數據計算，具有語法簡單、類庫豐富、集成性好、支持分步計算等特點，可以幫助用戶實現提升開發效率、優化應用結構、提升運算性能等目標。

降低開發難度從而提高開發效率是數據引擎的設計初衷。用戶通過內置的敏捷語法體系編寫簡單的代碼即可完成原來在SQL或JAVA中需要復雜編碼的計算，達到讓編碼簡單化的效果。

優化應用結構是數據引擎的重要作用。數據引擎是解釋執行的語言，使用其實現數據算法可以降低應用的耦合度；通過數據引擎將算法外置減少存儲過程數量，將數據外置減少中間表數量，從而優化數據庫結構；數據引擎天然支持多樣性數據源，避免統一數據來源帶來的繁重工作，進而優化應用結構。

提升運算性能是數據引擎的顯著效果。數據引擎的敏捷語法體系和內置的（半）結構化計算類庫讓大部分計算的實現變得簡單的同時獲得更高性能。此外，數據引擎還提供了分步式計算功能，通過多機（PC）集群達到甚至超過小型機的性能，整體造價和維護成本更低。

支持多源混算

熱切換

SPL解釋執行，支持不停機熱切換

多線程并行

方便地針對單任務實施多線程計算

ETL復雜計算

傳統ETL往往先L再ET，費時費力；通過集算器可以實現真正的ETL過程