非常规聚合问题举例

【摘要】
    聚合运算是指对数据进行计算,返回聚合结果。聚合运算经常伴随着分组运算,除了常见的求和、最大值、最小值、计数等聚合运算,还有一些逻辑运算等等。如何简便快捷的处理聚合问题,这里为你全程解析,并提供 esProc 示例代码。非常规聚合问题举例

 

1.     枚举分组后聚合求和

【例 1】 从城市 GDP 表中,分别统计直辖市、一线城市和二线城市的人均 GDP。城市 GDP 表部分数据如下:

ID City GDP Population
1 Shanghai 32679 2418
2 Beijing 30320 2171
3 Shenzhen 24691 1253
4 Guangzhou 23000 1450
5 Chongqing 20363 3372

【SPL 脚本】

  A B
1 =connect("db") /连接数据库
2 =A1.query("select * from GDP") /查询城市 GDP 表
3 [["Beijing","Shanghai","Tianjing","Chongqing"].pos(?)>0,["Beijing","Shanghai","Guangzhou","Shenzhen"].pos(?)>0,["Chengdu","Hangzhou","Chongqing","Wuhan","Xian","Suzhou","Tianjing","Nanjing","Changsha","Zhengzhou","Dongguan","Qingdao","Shenyang","Ningbo","Kunming"].pos(?)>0] /枚举直辖市、一线城市和二线城市
4 [email protected](A3,City) /按城市枚举分组
5 =A4.new(A3(#):Area,~.sum(GDP)/~.sum(Population)*10000:CapitaGDP) /统计每组的人均 GDP。其中用到了函数 sum() 求和

    A5的执行结果如下:

Area CapitaGDP
["Beijing","Shanghai","Tianjing","Chongqing"].pos(?)>0 107345.03
["Beijing","Shanghai","Guangzhou","Shenzhen"].pos(?)>0 151796.49
["Chengdu","Hangzhou","Chongqing","Wuhan","Xian","Suzhou","Tianjing","Nanjing","Changsha","Zhengzhou","Dongguan","Qingdao","Shenyang","Ningbo","Kunming"].pos(?)>0 106040.57

 

2.     合并重叠的时间区间

【例 2】 将客户 ANATR 有重复时间段的订单记录合并。客户表部分数据如下:

OrderID Customer SellerId OrderDate FinishDate
10308 ANATR 7 2012/09/18 2012/10/16
10309 ANATR 3 2012/09/19 2012/10/17
10625 ANATR 3 2013/08/08 2013/09/05
10702 ANATR 1 2013/10/13 2013/11/24
10759 ANATR 3 2013/11/28 2013/12/26

【SPL脚本】

  A B
1 =connect("db") /连接数据源
2 =A1.query("select * from Orders where   Customer='ANATR'order by OrderDate") /选出客户 ANATR 的订单信息,按订单日期排序
3 [email protected](OrderDate>max(FinishDate[,-1])) /当订单日期大于前面所有订单的完成日期时分到新组
4 =A3.new(Customer,~.min(OrderDate):OrderDate,~.max(FinishDate):FinishDate) /使用函数 min() 计算每组最早的订单日期作为订单日期,使用函数 max 计算最晚的订单日期作为完成日期

    A4的执行结果如下:

Customer OrderDate FinishDate
ANATR 2012/09/18 2012/10/17
ANATR 2013/08/08 2013/09/05
ANATR 2013/10/13 2013/11/24
ANATR 2013/11/28 2013/12/29

 

3.     在分组聚合中统计满足条件的数量

【例 4】 求一班各科不及格人数。成绩表部分数据如下:

CLASS STUDENTID SUBJECT SCORE
Class   one 1 English 84
Class   one 1 Math 77
Class   one 1 PE 69
Class   one 2 English 81
Class   one 2 Math 80

【SPL 脚本】

  A B
1 =connect("db") /连接数据库
2 =A1.query("select * from Scores where   CLASS='Class one'") /查询一班学生成绩
3 =A2.groups(SUBJECT;   count(SCORE<60):FailCount) /分组汇总,其中用到了函数 count() 统计不及格人数

    A3的执行结果如下:

SUBJECT FailCount
English 2
Math 0
PE 2

 

4.     在布尔值构成的集合中,聚合时执行逻辑与运算

【例 5】 根据一系列某小学在线教学终端调查表,查看是否所有学生都能够使用手机。各班问卷及汇总目录如下:

..

ID STUDENT_NAME TERMINAL
1 Rebecca   Moore Phone
2 Ashley   Wilson Phone,PC,Pad
3 Rachel   Johnson Phone,PC,Pad
4 Emily   Smith Phone,Pad
5 Ashley   Smith Phone,PC
6 Matthew   Johnson Phone
7 Alexis   Smith Phone,PC
8 Megan   Wilson Phone,PC,Pad

【SPL 脚本】

  A B C
1 [email protected]("D:/Primary   School")   /递归遍历目录,列出所有文件
2 for A1 =file(A2)[email protected]() /循环导入各班级问卷 excel 文件
3   =B2.([TERMINAL,"Phone"].ifn()[email protected]().pos("Phone")   > 0)|@ /当问卷中终端未填写时不认为不支持手机终端,使用函数 ifn() 保证此项为 true。
4 =B3.cand()   /使用函数 A.cand() 计算 B3 的成员是否都是 true

    A4的执行结果如下:

Value
false

 

5.     在布尔值构成的集合中,聚合时执行逻辑或运算

【例 6】 查询客户 RATTC,在 2014 年是否排进过单月销售额的前三名。销售表部分数据如下:

OrderID Customer SellerId OrderDate Amount
10400 EASTC 1 2014/01/01 3063.0
10401 HANAR 1 2014/01/01 3868.6
10402 ERNSH 8 2014/01/02 2713.5
10403 ERNSH 4 2014/01/03 1005.9
10404 MAGAA 2 2014/01/03 1675.0

【SPL脚本】

  A B
1 =connect("db").query("select   * from sales") /连接数据源,读取销售表
2 =A1.select(year(OrderDate)==2014) /选出 2014 年数据
3 =A2.group(month(OrderDate)) /将 2014 年的数据按照月份分组
4 =A3.(~.groups(Customer;   sum(Amount):Amount)) /分组后的成员按照客户分组汇总销售额
5 =A4.new(~.top(-3; Amount):Top3) /循环每个月的数据,计算每月销售额前 3 的客户
6 =A5.(Top3.(Customer).pos("RATTC")>0) /判断每个月前三名是否包含客户 RATTC
7 =A6.cor() /使用函数 A.cor() 计算 A6 的成员是否存在 true

    A7的执行结果如下:

Value
false

 

SPL CookBook》中还有更多相关计算示例。