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  • 按段分组是常见的需求,如成绩段(优秀,良好,…)、年龄段(青年、中年、…)等。 SQL实现分段一直很繁琐,段数不多的静态分段,可以用case when条件比较实现;而段数很多或规则变化的动态分段,一般则要建立临时...

    非等值分组

    按段分组是常见的需求,如成绩段(优秀,良好,…)、年龄段(青年、中年、…)等。

    SQL实现分段一直很繁琐,段数不多的静态分段,可以用case when条件比较实现;而段数很多或规则变化的动态分段,一般则要建立临时表用非等值JOIN实现了。无论哪种情况的处理方法都很繁琐。

    集算器中用penum函数即可返回枚举条件的序号:

    [”?<60”,”?>=60&&?<75”, ”?>=75&&?<90”, “?>=90”].penum(成绩)

    如果分段是连续的,还可以用pseg函数更简单地获得分段序号:

    [60,75,90].pseg(成绩)

    这里的条件和分段都是普通数组,可作为参数传递进来,长度也不限制。基于分段号即可将枚举分组和按段分组转变成普通的等值分组:

            

    A

    1

    [”?<60”,”?>=60&&?<75”, ”?>=75&&?<90”, “?>=90”]

    条件段,可以是参数

    2

    [60,75,90]

    区间段,可以是参数

    3

    =db.query("select * from 成绩表")

     

    4

    =A3.groups(A1.penum(成绩);count(1):人数)

    按条件段分组

    5

    =A3.groups(A2.pseg(成绩);count(1):人数)

    按区间段分组

     

    与非等值分组相关的问题还有固定排序:统计结果呈现时经常要求按指定的次序而不是数据本身排序,比如中国省份排列时一般要将北京放在第一个。SQL处理方法和分段类似,对于条目较少且静态的规则可以用decode转码成序号,而条目较多或规则动态时也需要建立临时表用JOIN生成序号。

    集算器提供了align@s函数专门用于对齐排序:

             T.align@s([“北京”,”河北”,”山东”,…],地区)

    即可将表T以字段地区按指定的次序排序,同样的,排序依据是个普通数据,可以作为参数传递:

            

    A

     B

    1

    [“北京”,”河北”,”山东”,…]

    排序依据,可以是参数

    2

    =db.query("select * from T")

     

    3

    =A2.align@s(A1,地区)

    按指定次序排列

     

    与不产生空子集的等值分组不同,有时我们要求分组的结果是连续区间,要补齐中间缺省的空子集。SQL实现这个过程非常麻烦,要手工先造出连续不断的分组区间再left join要统计的数据表,复杂的子查询将不可避免。而集算器有专门的对齐函数,基准区间准备也很方便,实现该运算要简单得多。

    简化的交易记录表结构为:序号、日期、金额。现需要按周统计累计的交易金额,没有交易记录的周也要列出。

            

    A

    1

    =db.query("select * from 交易记录表 order by 日期")

     

    2

    >start=A1(1).日期

     

    3

    =interval(start,A1.m(-1).日期)\7+1

    计算总周数

    4

    =A1.align@a(A2,interval(start,日期)\7)

    按周分组,可能有空集

    5

    =A4.new(#:周,累计金额[-1]+~.sum(金额):累计金额)

    汇总并计算累计

     

    分组子集

    由于没有显式的集合数据类型,SQL在分组时会强迫计算出聚合值。但有时我们感兴趣的不只是聚合值,还有分组子集,这时用SQL就很难处理,要用子查询反复计算。

    集算器有集合数据,也提供了返回子集的分组函数。这样就能方便地处理分组后运算。

    比如找出总分500分以上的学生的各科成绩记录。SQL需要先分组计算出各学生总分,从中过滤出500分以上的,再用这个名单与原成绩记录JOIN或用IN判断,较麻烦且要重复取数。而集算器则可以按自然思路写出来:

            

    A

    1

    =db.query("select * from 成绩表")

    2

    =A1.group(学生).select(~.sum(成绩)>=500).conj()

    这种分组后却要返回子集明细记录的情况很多,分组聚合是用来实现某种过滤的中间步骤而不是结果。事实上,后面要讲到的报表按分组汇总值排序的例子也是类似的运算。

     

    有时即使是只要返回聚合值,但聚合计算较为特别,难以用简单聚合函数表示时,也需要保留分组子集用于再计算。

    这类计算在现实中并不少见,但因为计算复杂,常常涉及较多的业务背景,不适合举例说明,这里改造了一个简化后的例子:

    设有用户登录表结构为:user(帐号),login(登录时刻);现要计算出每个帐号最后登录时刻以及该时刻前三天内的登录次数。

    找出最后登录时刻很容易,但如果不保留分组子集时则很难计算出那个时间段登录次数。用SQL需要先分组计算出最后登录时间,与原表JOIN后过滤相应时间段的记录再次分组汇总,不仅麻烦而且记录效率很低。而使用集算器保留了分组子集则容易实现分步式计算:

            

    A

    1

    =db.query("select * from 登录表")

    2

    =A1. .group(user;~.max(login):last,~.count(interval(login,last)<=3):num)

    其中~就是按user分组后的子集。

    如果数据有序还可以用高效的方法计算:

            

    A

    1

    =db.query("select * from 登录表 order by login desc")

    2

    =A1. .group(user;~(1).login:last,~.pselect@n(interval(login,last)>3)-1:num)

    有序聚合

    取出每组的前N条、最大值对应记录等也是较常见的运算。显然,这些都可以用保留分组子集的方法实现,但由于这类运算较常见,集算器将其理解成某种聚合而提供了专门的函数,这样就可以采用和普通的分组汇总基本一致的处理方式。

     

    先看最简单的情况,用户登录表结构为:用户、登录时刻、IP地址、…;列出每个用户首次登录的记录。

    SQL可以用窗口函数生成组内排序序号,并取出所有序号为1的记录,但窗口函数是在结果集上再计算的,因而必须用子查询再过滤的形式,写法有些复杂。而不支持窗口函数的数据库写起来就会更困难了。

    集算器提供了group@1方法可直接取出每个分组的第一个成员。

            

    A

    1

    =db.query("select * from 登录表 order by 登录时刻")

    2

    =A1.group@1(用户)

    这类日志数据经常存在文件中,且已经对时刻有序,用集算器就可以直接取出第一条而不必再排序。数据量大到内存放不下时也可以基于游标实现类似的运算。

     

    股价表的结构为:股票、交易日、收盘价;计算每支股票最近的涨幅。

    计算涨幅涉及到最后两个交易日的记录,需要用两重窗口函数分别实施组内跨行计算再取出结果的第一行,写法很繁琐。集算器提供了topN聚合函数,利用集合数据直接返回多条记录作为汇总值参与进一步计算。

            

    A

     B

    1

    =db.query("select * from 股价表")

     

    2

    =A1.groups(股票;top(2,-交易日))

    最后2个交易日的数据

    3

    =A2.new(股票,#2(1).收盘价-#2(2).收盘价:涨幅)

    计算涨幅

    聚合函数并不会先计算出分组子集,而是直接在已有结果上累积,这样可获得更高的性能,而且在数据量大到内存放不下时还可以基于游标工作。

    如果数据已有序,则可以更高效地用位置取出相应记录:

            

    A

    1

    =db.query("select * from 股价表 order by 交易日 desc")

     

    2

    =A1.groups(股票;top(2,0))

    直接取前2条

    3

    =A2.new(股票,#2(1).收盘价-#2(2).收盘价:涨幅)

     

    取出最大值对应记录、第1条最后1条等类似计算都是topN聚合的特例了。 

    逆分组

    与分组汇总相反,逆分组指将汇总数据拆分成多条明细数据。这种情况不多见,但碰到了用SQL很难处理,这里仅举一例。

    分期付款表结构为:编号、总金额、起始日、总期数;要将每笔贷款拆分成多期记录,结构为:编号、期数、还款日、金额。总金额将简单地平均分配到每一期,一期为一个月。

    从明细到汇总很容易,反过来就困难很多,用SQL将记录数变多一般是和一个序号表JOIN或用递归查询,思路都不直接。而用集算器则按常规思路写出来即可:

            

    A

    1

    =db.query("select * from 分期付款表")

    2

    =A1.news(总期数;编号,~:期数,after@m(起始日,~-1):还款日,总金额/总期数:金额)

    转载于:https://www.cnblogs.com/raqsoft/p/4941563.html

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    markdown编辑的试用 特殊符号的用法 #加一个空格是写标题的用法,几个#号就是几级标题 *是用于无序列表的用法,注意都需要在符号后面加上空格来使用 1.是用来展示有序列表的,但是同样要空格哦 表格的展示则需要|...

    markdown编辑器的试用

    特殊符号的用法

    • #加一个空格是写标题的用法,几个#号就是几级标题
    • *是用于无序列表的用法,注意都需要在符号后面加上空格来使用
    • 1.是用来展示有序列表的,但是同样要空格哦
    • 表格的展示则需要|来分割,表头和数据部分用–来划分开,下面就试用一下
    用户 年龄 专业
    sakura 24 物联网
    永乐大帝 23 计算机

    表格试用注意点

    1.表格都是用|来隔开,两边都需要|来作为边界
    2. 第二行是|--|--|--|这样的形式来隔开数据栏和表头栏
    3.第三点没啥说了,试用一下有序列表的嵌套,用Tab键来缩进
    	1.貌似也灭什么特好看的感觉啊
    	2.我晕了
    

    然后就是关键代码的书写了

    可以用三个反引号了标记,下面试用一下
    
    $.(function(){
    	console.log("代码区试验成功");
    	});
    
    就是上面这样,顶格打三个反引号,写完时也要换行顶格打三个反引号。
    

    貌似也没啥常用的了,图片貌似CSDN是直接可以进行拖动显示了,

    over!

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