在文件上使用 SQL 查询的示例


【摘要】
本文介绍直接用 SQL 查询文件数据的各种情况,并用 esProc SPL 举例实现。请点击在文件上使用 SQL 查询的示例了解详情

 

在数据分析业务中经常要处理数据文件。我们知道,对于数据库中的数据,使用SQL来查询是非常方便快捷的,所以很容易想到把文件数据先导入到数据库再用SQL来查询。但是文件数据导入数据库本身也是很繁琐的工作,那么有没有直接对数据文件使用SQL查询的办法呢?本文将介绍这样的办法,列举出用 SQL 查询文件数据的各种情况,并提供用 esProc SPL 编写的代码示例。esProc 是专业的数据计算引擎,SPL 中提供了完善的用 SQL 查询文件数据的方法。

本文用文本文件举例,但同时也适用于Excel文件。

1.  过滤

使用SQL从文本文件中筛选满足条件的记录。

示例:从学生成绩表Students_scores.txt中筛选出10班的学生成绩,文件中第一行是列名,第二行开始是数据,如下图所示。

..


A

1

$select * from   E:/txt/Students_scores.txt where

2.  汇总

使用SQL对文本文件中的数据进行汇总。

示例:计算学生成绩表中全体学生的语文平均分、数学最高分、英语总分。


A

1

$select   avg(Chinese),max(Math),sum(English) from E:/txt/Students_scores.txt

 

3.  跨列计算

使用SQL对文本文件中的数据进行跨列计算。

示例:计算学生成绩表中每位学生的总分。


A

1

$select   *,English+Chinese+Math as total_score from E:/txt/students_scores.txt

A1中结果如下,增加了一个新的计算列total_score

..

 

4.  CASE语句

SQL中可以使用CASE语句进行复杂条件计算。

示例:计算学生成绩表中每位同学的英语成绩是否及格。


A

1

$select   *, case when English>=60 then 'Pass' else 'Fail' end as English_evaluation   from E:/txt/students_scores.txt

A1中结果如下,增加了一个新的计算列English_evaluation

..

 

5.  排序

使用SQL对文本文件中的数据进行升/降序排序。

示例:将学生成绩表按照班号升序、总分降序的顺序排列。


A

1

$select *   from E:/txt/students_scores.txt order by CLASS,English+Chinese+Math desc

 

6.  TOP-N

使用SQL对文本文件中的数据求TOP-N

示例:查看英语成绩最高的3个同学成绩。


A

1

$select   top 3 * from E:/txt/students_scores.txt order by English desc

 

7.  分组汇总

使用SQL对文本文件中的数据进行分组汇总。

示例:查询各班的英语最低分、语文最高分、数学总分。


A

1

$select   CLASS,min(English),max(Chinese),sum(Math) from E:/txt/students_scores.txt   group by CLASS

 

8.   分组后过滤

使用SQL对文本文件中的数据分组汇总后再过滤。

示例:找出英语平均分低于70分的班级。


A

1

$select   CLASS,avg(English) as avg_En from E:/txt/students_scores.txt group by CLASS having   avg(English)<70

A1中查询结果如下:

..

 

9.  去重

使用SQL对文本文件中的数据进行去重查询。

示例:查询所有班级编号。


A

1

$select   distinct CLASS from E:/txt/students_scores.txt

 

10.   去重计数

使用SQL对文本文件中的数据进行去重计数。

示例:在产品数据文件中,统计共有多少种不同产品。文件部分数据如下所示:

..

 


A

1

$select   count(distinct PID) from E:/txt/PRODUCT_SALE.txt

 

11.  分组去重计数

使用SQL分组对文本文件中的数据分组后进行去重计数。

示例:根据产品销售数据文件,统计每个产品有销售记录的天数。


A

1

$select   PID,count(distinct DATE) as no_sdate from E:/txt/PRODUCT_SALE.txt group by   PID

 

12.   两个文件关联查询

使用SQL对两个文本文件中的数据进行关联查询。

示例:产品信息和销售信息分别存储在两个文本文件中,计算每次销售数量小于10的产品的总销售额。两个文件数据结构如下图:

..


A

1

$select   sum(S.quantity*P.Price) as total
from E:/txt/Sales.txt as S   join E:/txt/Products.txt as P on S.productid=P.ID
where S.quantity<=10

 

13.  多个文件关联查询

使用SQL对多个文本文件中的数据进行关联查询。

示例:州信息,部门信息和员工信息分别存储在3个文本文件中,查询California州的HR部门的员工。


A

1

$select   e.NAME as NAME
from  E:/txt/EMPLOYEE_J.txt  as e
      join E:/txt/DEPARTMENT.txt as d on   e.DEPTID=d.DEPTID
      join E:/txt/STATE.txt as s on   e.STATEID=s.STATEID
where
      d.NAME='HR' and s.NAME='California'

 

14.  多个文件多级关联查询

使用SQL对多个文本文件中的数据进行多级关联查询。

示例:州信息,部门信息和员工信息分别存储在3个文本文件中,查询经理在California州的New York州员工。


A

1

$select   e.NAME as ENAME
from   E:/txt/EMPLOYEE.txt  as e
     join E:/txt/DEPARTMENT.txt as d on   e.DEPT=d.NAME
     join E:/txt/EMPLOYEE.txt  as emp on d.MANAGER=emp.EID
where   e.STATE='New York' and emp.STATE='California'

 

15.   嵌套子查询

支持复杂SQL作为子查询。

示例:员工信息和部门信息分别存储在2个文本文件中,找出部门经理最年轻的部门。文件部分数据如下图所示:

..

..


A

1

$select   emp.BIRTHDAY as BIRTHDAY,emp.DEPT as DEPT
         from E:/txt/DEPARTMENT.txt as dept
            join  E:/txt/EMPLOYEE.txt emp
            on  dept.MANAGER=emp.EID
where
    emp.BIRTHDAY=(select   max(BIRTHDAY)
            from ( select emp1.BIRTHDAY as BIRTHDAY
                    from E:/txt/DEPARTMENT.txt as   dept1
                        join E:/txt/EMPLOYEE.txt as   emp1
                        on  dept1.MANAGER=emp1.EID
                   )
             )

 

16.   公用表表达式

使用SQLwith子句对文本文件中的数据进行计算。

示例:从部门数据文件中找出指定部门HRR&DSales,再计算这几个部门女员工人数和平均工资。数据文件同上例。


A

1

$with A   as
(select   NAME as DEPT from E:/txt/DEPARTMENT.txt
where   NAME='HR' or NAME='R&D' or NAME='Sales')
 
select   A.DEPT DEPT,count(*) NUM,avg(B.SALARY) AVG_SALARY from
A left   join E:/txt/EMPLOYEE.txt B
on   A.DEPT=B.DEPT
where   B.GENDER='F' group by A.DEPT

 

 

SPL CookBook》中还有更多敏捷计算示例。

 


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