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結構化文本是很常見的文件格式,對結構化文本的計算也是很常見的需求。在實現這種計算時,一種很容易想到的辦法是將文件導入數據庫后再計算,但這會消耗大量時間以及昂貴的數據庫資源,而且有的場合下并沒有合適的數據庫可用。這樣一來,我們就會有一個自然的想法,如果能夠直接計算就會方便多了。可惜的是,一般高級語言都沒有提供針對結構化文本的基本運算類庫,而想要通過硬編碼完成這些運算又非常繁瑣,不僅代碼復雜,可維護性還很差。
作為專業的結構化數據計算類庫,集算器SPL封裝了豐富的結構化計算函數,支持集合運算、關聯運算、有序運算,因此可輕松實現結構化文本的運算。此外,SPL還可以通過JDBC調用接口向Java應用提供運算結果(可參考【Java 如何調用 SPL 腳本】),極大地方便集成工作。
下面我們就來看一下常見的結構化文本計算案例,以及SPL對應的解法。
???????? 在sales.txt的第2行插入1條記錄。源文件如下:
OrderID | Client | SellerId | Amount | OrderDate |
26 | TAS | 1 | 2142.4 | 2009-08-05 |
33 | DSGC | 1 | 613.2 | 2009-08-14 |
84 | GC | 1 | 88.5 | 2009-10-16 |
133 | HU | 1 | 1419.8 | 2010-12-12 |
32 | JFS | 3 | 468 | 2009-08-13 |
39 | NR | 3 | 3016 | 2010-08-21 |
43 | KT | 3 | 2169 | 2009-08-27 |
???????? 代碼
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.insert(2,200,"MS",20,2000,date("2015-02-02")) |
3 | =file("D:\\sales.txt").export@t(A1) |
?????????
結果????
OrderID | Client | SellerId | Amount | OrderDate |
26 | TAS | 1 | 2142.4 | 2009-08-05 |
200 | MS | 20 | 2000 | 2015-02-02 |
33 | DSGC | 1 | 613.2 | 2009-08-14 |
84 | GC | 1 | 88.5 | 2009-10-16 |
133 | HU | 1 | 1419.8 | 2010-12-12 |
32 | JFS | 3 | 468 | 2009-08-13 |
39 | NR | 3 | 3016 | 2010-08-21 |
43 | KT | 3 | 2169 | 2009-08-27 |
函數insert插入記錄,第1個參數是插入位置,當該參數為0時,表示追加記錄。
???????? 如果只是向文件追加記錄,那么不必讀入文件,只需用函數export@a,代碼如下:
A | |
1 | =create(OrderID,Client,SellerId,Amount,OrderDate).record([200,"MS",20,2000,date("2015-02-02")]) |
2 | =file("D:\\sales.txt").export@a(A1) |
函數create新建二維表,函數record向二維表追加記錄。
另外,可以通過insert@r批量插入記錄,代碼如下:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =create(OrderID,Client,SellerId,Amount,OrderDate) |
3 | =A2.record([200,"MS",20,2000,date("2015-02-02"), 300,"Ora",30,3000,date("2015-03-03")]) |
4 | =A1.insert@r(2:A2) |
???????? 為節省篇幅起見,下文都將省略導出文件的代碼。
???????? 刪除sales.txt中的第2條記錄。代碼如下:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.delete(2) |
???????? 函數delete支持批量刪除,比如刪除第2,3,5,6,7條記錄:A1.delete([2,3]|to(5,7))
???????? 也可以按條件刪除,比如刪除Amount小于1000的記錄:A1.delete(A1.select(Amount<1000))
???????? 修改sales.txt的第2條記錄,將SellerId改為100,Amount改為1000,代碼如下:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.modify(2,100:SellerId,1000:Amount) |
???????? 也可以批量修改,比如將前10條記錄的Amount增加10:
???????? A1.modify(1:10,Amount+10:Amount)
???????? 在sales.txt增加列year,填入訂單日期OrerDate中的年份。代碼:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.derive(year(OrderDate):year) |
???????? 結果:
???????? 物理上刪除列效率較低,通常用“取出保留列”來代替。比如sales.txt中刪除Client、SellerId,相當于保留OrderID、Amount、OrderDate,代碼如下:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.new(OrderID,Amount,OrderDate) |
???????? 結果:
???????? 將sales.txt的Amount列增加10%,代碼如下:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.run(Amount*1.1:Amount) |
結果:
???????? 注意函數run跟函數modify的區別:修改整列(所有記錄的對應字段)需要用run,只修改指定記錄的某列(特定字段)用modify。
?
???????? 指定時間段,按參數查詢sales.txt。代碼:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.select(OrderDate>=startDate ? && OrderDate<=endDate) |
???????? startDate和endDate是輸入參數,比如2010-01-01至2010-12-31。結果:
針對sales.txt,按照客戶代碼(Client)降序排序,按照訂單日期(OrderDate)升序排序。
代碼:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.sort(-Client,OrderDate) |
注意:降序時在字段前面使用英文的減號來表示,即“-”,默認按照升序。
結果:
計算出每個銷售員每年的銷售額和訂單數,即按照銷售員分組,對銷售額求和,對記錄計數。
代碼:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.groups(SellerId,year(OrderDate);sum(Amount),count(~)) |
函數groups可在分組的同時進行匯總,其中,~表示每組或當前組,count(~)等于count(OrderID)。
結果:
列出sales.txt中的客戶名單,即獲取所有Client的唯一值。
代碼:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.id(Client) |
結果:
保留sales.txt中每個客戶每個銷售員的第一條記錄。獲取唯一值也是一種去重,這里是另外一種通過分組來去除重復的方式。
代碼:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.group@1(Client,SellerId) |
通過函數group進行分組(和groups不同,這里可以不匯總),@1表示取每組第1條記錄。
結果:
?
???????? 找到每個銷售員銷售額最大的3筆訂單。
代碼:
A | |
1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
2 | =A1.group(SellerId;~.top(3;-Amount):t).conj(t) |
函數top過濾出TopN,”-”表示逆序,函數conj用于合并結果。
計算結果:
如果只取最大的一筆訂單,還可以用maxp函數,不過 maxp直接返回表達式描述的最大記錄,因此不用再加符號”-”來描述排序方式。由于分組后的字段t的內容是記錄,因此不能用conj(t)來合并,而是需要使用A.(t)方式直接取出t字段。所以取每個銷售的最大一筆訂單表達式為:=A1.group(SellerId;~.maxp(Amount):t).(t)
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