sqlalchemy 求总数

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mob64ca1415f0ab 2025-01-07 13:00:28

文章标签 sqlalchemy 求总数数据库 sql oracle SQL 文章分类 机器学习人工智能

删除记录：T.delete(T.select(ORDERID209 || ORDERID208))

丰富的序表计算函数，可进行完整的SQL式计算。

过滤：T.select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,“bro”))

排序：T.sort(-Client,Amount)

去重：T.id(Client)

汇总：T.max(Amount)

分组汇总后过滤： T.groups(year(OrderDate),Client; avg(Amount):amt).select(amt>2000)

关联：join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId).groups(e.Dept; sum(o.Amount))

交集：T1.id(Client) ^ T2.id(Client)

TopN：T.top(-3;Amount)

分组topN：T.groups(Client;top(3,Amount))

支持动态数据结构，可根据上一步的计算结果推断出新数据结构，并自动生成新序表，新序表可直接进行计算。比如先分组汇总，再过滤，最后排序：

T.groups(SellerId, Client; sum(Amount):amt, count(1):cnt).select(amt>10000 && amt<=30000 && like(Client,“*bro*”)).sort(amt)

使用支持动态数据结构的序表，开发者可以更加关注计算本身，而不是思考如何事先定义结果集。这样的编码风格不仅简短易懂，而且更符合自然思维，开发效率可以显著提升。在多步骤的复杂业务逻辑中，动态数据结构带来的优势更加明显。

强大的结构化数据计算能力

SPL提供了多种方便易用的语法，内置大量功能强大的函数，可以简化复杂的有序运算、集合运算、分布计算、关联计算。很多用SQL和存储过程难以表达的计算，用SPL都可以轻松实现。

函数选项、层次参数等方便的语法，功能相似的函数可以共用一个函数名，只用函数选项区分差别，比SQL更加灵活方便。比如select函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第1条记录，可使用选项@1：

T.select@1(Amount>1000)

并行过滤，适合数据量较大的情况，使用选项@m：

T.select@m(Amount>1000)

二分法排序，即对有序数据用二分法进行快速过滤，使用@b：

T.select@b(Amount>1000)

有序分组，即对分组字段有序的数据，将相邻且字段值相同的记录分为一组，使用@b：

T.groups@b(Client;sum(Amount))

函数选项还可以组合搭配，比如：

Orders.select@1b(Amount>1000)

结构化运算函数的参数有些很复杂，比如SQL就需要用各种关键字把一条语句的参数分隔成多个组，但这会动用很多关键字，也使语句结构不统一。SPL使用层次参数简化了复杂参数的表达，即通过分号、逗号、冒号自高而低将参数分为三层：

join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId)

内置大量日期函数和字符串函数，在数量和功能上远远超过其他技术甚至SQL，同样的运算代码量更短。比如：

时间类函数，日期增减：elapse(“2020-02-27”,5) //返回2020-03-03

星期几：day@w(“2020-02-27”) //返回5，即星期4

N个工作日之后的日期：workday(date(“2022-01-01”),25) //返回2022-02-04

字符串类函数，判断是否全为数字：isdigit(“12345”) //返回true

取子串前面的字符串：substr@l(“abCDcdef”,“cd”) //返回abCD

按竖线拆成字符串数组：“aa|bb|cc”.split(“|”) //返回[“aa”,“bb”,“cc”]

SPL还支持年份增减、求年中第几天、求季度、按正则表达式拆分字符串、拆出SQL的where或select部分、拆出单词、按标记拆HTML等功能。

简化复杂的有序运算。涉及跨行的有序运算，通常都有一定的难度，比如比上期和同期比。SPL使用"字段[相对位置]"引用跨行的数据，可显著简化代码，还可以自动处理数组越界等特殊情况，经常比SQL更方便。比如，追加一个计算列rate，计算每条订单的金额增长率：

=T.derive(AMOUNT/AMOUNT[-1]-1: rate)

综合运用位置表达式和有序函数，很多SQL难以实现的有序运算，都可以用SPL轻松解决。比如，根据考勤表，找出连续 4 周每天均出勤达 7 小时的学生：


	A
1	=connect(“mysql”)
2	=A1.query@x(“SELECT SID,ATTDATE,DURATION,null AS W FROM STUTEST WHERE DURATION>=7 ORDER BY SID,ATTDATE”).run(W=pdate@w(ATTDATE))
3	=A2.group@o(SID;_{.groups@o(W;count(}):CNT).select(CNT==7).group@i(W-W[-1]!=7).max(~.len()):weeks)
4	=A3.select(weeks>=4).(SID)

简化复杂的集合运算，SPL序表的集合化更加彻底，配合灵活的语法和强大的集合函数，可大幅简化复杂的集合计算。比如，在各部门找出比本部门平均年龄小的员工：


	A
1	…//省略序表Employees的生成过程
2	=Employees.group(DEPT; (a=_{.avg(age(BIRTHDAY)),}.select(age(BIRTHDAY)<a)):YOUNG)
3	=A2.conj(YOUNG)

计算某支股票最长的连续上涨天数：


	A
1	…//省略序表AAPL的生成过程
2	=a=0,AAPL.max(a=if(price>price[-1],a+1,0))

SPL可以方便地实现分步计算，序表的集合化更加彻底，可以用变量方便地表达集合，适合多步骤计算，很多SQL难以表达的集合运算，用SPL都可以轻松实现。比如，找出销售额累计占到一半的前n个大客户，并按销售额从大到小排序：


	A	B
1	//省略取数据的过程
2	=A1.sort(amount:-1)	/销售额逆序排序，可在SQL中完成
3	=A2.cumulate(amount)	/计算累计序列
4	=A3.m(-1)/2	/最后的累计即总额
5	=A3.pselect(~>=A4)	/超过一半的位置
6	=A2(to(A5))	/按位置取值

简化复杂的关联计算。序表的专业性体现在多方面，其中之一是支持对象引用的形式表达关联，开发者可以通过点号直观地访问关联表，从而提高开发效率。很多SQL难以表达的关联计算，用SPL都可以轻松实现。比如，根据员工表计算女经理的男员工：

=employees.select(gender:“male”,dept.manager.gender:“female”)

灵活的流程控制能力

SPL提供了灵活易用的分支判断语句、循环语句，配合专业的结构化数据对象，可以方便地实现各类业务逻辑。

分支判断语句：


	A	B
2	…
3	if T.AMOUNT>10000	=T.BONUS=T.AMOUNT*0.05
4	else if T.AMOUNT>=5000 && T.AMOUNT<10000	=T.BONUS=T.AMOUNT*0.03
5	else if T.AMOUNT>=2000 && T.AMOUNT<5000	=T.BONUS=T.AMOUNT*0.02

循环语句：


	A	B
1	=db=connect(“db”)
2	=T=db.query@x(“select * from sales where SellerID=? order by OrderDate”,9)
3	for T	=A3.BONUS=A3.BONUS+A3.AMOUNT*0.01
4		=A3.CLIENT=CONCAT(LEFT(A3.CLIENT,4), " co.,ltd.")
5		…

与Java的循环类似，SPL还可用break关键字跳出（中断）当前循环体，或用next关键字跳过（忽略）本轮循环，不展开说了。

流程控制语句配合序表，可以用统一的语法风格实现业务逻辑，包括数据库读写、事务处理、流程处理、数据计算。比如，根据一定的规则计算奖金：


	A	B	C
1	=db=connect@e(“dbName”)		/连接数据库，开启事务
2	=db.query@1(“select sum(Amount) from sales where sellerID=? and year(OrderDate)=? and month(OrderDate)=?”, p_SellerID,year(now()),month(now()))		/查询当月销售额
3	=if(A2>=10000 :200, A2<10000 && A2>=2000 :100, 0)		/本月累计奖金
4	=p_Amount*0.05		/本单固定奖金
5	=BONUS=A3+A4		/总奖金
6	=create(ORDERID,CLIENT,SELLERID,AMOUNT,BONUS,ORDERDATE)		/创建订单的数据结构
7	=A6.record([p_OrderID,p_Client,p_SellerID,p_Amount,BONUS, date(now())])		/生成一条订单记录
8	>db.update@ik(A7,sales;ORDERID)		/尝试写入库表
9	=db.error()		/入库结果
10	if A9==0	>A1.commit()	/成功，则提交事务
11	Else	>A1.rollback()	/失败，则回滚事务
12	>db.close()		/关闭数据库连接
13	return A9		/返回入库结果