结构化数据中的存在判断问题

【摘要】
    从数据表中选出数据时,有时候需要判断成员在某些条件下是否存在,这些条件可能是从其他的数据表中查询的。例如分数是成绩表的字段,怎样从学生表中选出各科分数都高于 80 分的学生?如何简便快捷的处理结构化数据中的存在判断问题,这里为你全程解析,并提供 esProc 示例代码。结构化数据中的存在判断问题

1. 外键映射的存在性检测

在两个表中,根据外键映射的存在性查找记录。

【例 1】 统计一班男生的平均分。成绩表和学生表如下:

..

【解题思路】

从分数表选出数据时,判断是否存在班级的名称是一班且学生性别是男性的记录,如果存在则选出。

【SPL 脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据库

2

=A1.query("select * from Score")

/查询学生表

3

=A1.query("select * from   Student")

/查询学生成绩表

4

=A3.select(Class=="Class 1"   && Gender=="Male")

/选出一班男生

5

=A2.join@i(Class:StudentID, A4:Class:ID)

/使用函数 A.join@i() 连接过滤

6

=A5.groups(StudentID; avg(Score):Score)

/分组汇总每个学生的平均分

A6的执行结果如下:

StudentID

Score

1

76

3

74

 

当外键表数据量大时,可以使用游标的有序归并来解决。

【例 2】 查询 2014 年每月没有使用折扣的订单数量。订单表和订单明细表如下:

..

【解题思路】

从订单表选出数据时,判断是否存在折扣为 0 的订单,如果存在则选出。

【SPL 脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据库

2

=A1.cursor("select * from Order where year(Date)=2014   order by ID")

/创建订单表游标,选出 2014 年记录

3

=A1.cursor("select * from Detail order   by ID")

/创建订单明细表游标

4

=A3.select(Discount==0)

/选出没有使用折扣的记录

5

=joinx(A2:Order,ID;A4:Detail,ID)

/使用函数 joinx 对订单表和订单明细表的游标进行有序归并

6

=A5.groups(month(Order.Date):Month;   icount(Order.ID):OrderCount)

/分组汇总每个月的订单数量

A6的执行结果如下:

Month

OrderCount

1

16

2

25

 

2. 非等值连接的存在性检测

在一个表中,通过非等值连接的存在性检测查找数据。

【例 3】 查询同一订单跨度超过一年的订单的销售额。订单表部分数据如下:

ID

NUMBER

AMOUNT

DELIVERDATE

ARRIVALDATE

10814

1

408.0

2014/01/05

2014/04/18

10814

2

204.0

2014/02/21

2014/04/05

10814

3

102.0

2014/03/14

2014/04/06

10814

4

102.0

2014/04/09

2014/04/27

10814

5

102.0

2014/05/04

2014/07/04

10848

1

873.0

2014/01/06

2014/04/21

 

【解题思路】

从订单表中选出数据时,判断订单跨度超过一年的记录是否存在,如果存在则选出。

【SPL 脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据库

2

=A1.query("select * from Detail")

/查询订单明细表

3

=A2.group(ID)

/按订单日期分组

4

=A3.select(interval(~.min(DELIVERDATE),   ~.max(ARRIVALDATE)) > 365)

/选出同一订单的时间间隔超过 365 天的记录

5

=A4.new(ID, ~.sum(AMOUNT):Amount)

/创建数据表,统计每个订单的销售额

A5的执行结果如下:

ID

Amount

10998

6800.0

11013

4560.0

11032

20615.0

 

3. 外键映射的不存在性检测

在两个表中,根据外键映射的不存在性检测查找记录。

【例 4】查询所有科目均高于 80 分的学生。成绩表和学生表如下:

..

【解题思路】

从学生表选出数据时,判断学生是否存在任意科目低于 80 分的成绩,如果不存在则选出。

【SPL 脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据库

2

=A1.query("select * from   Student")

/查询学生表

3

=A1.query("select * from Score")

/查询成绩表

4

=A3.select(Score<=80)

/选出成绩不高于 80 分的记录

5

=A4.id(StudentID)

/按学生 ID 去重

6

=A2.join@d(ID, A5)

/使用函数 A.join@d() 选出不匹配的记录

A6的执行结果如下:

ID

Class

Name

2

Class   1

Ashley

16

Class   2

Alexis

 

4. 双重否定的存在性检测

通过双重否定,查询能够匹配的记录。

【例 5】 查询选修了所有课程的学生。选课表、课程表和学生表如下:

..

【解题思路】

从学生表选出数据时,判断学生是否存在某一科目课程没有选出的记录,如果不存在则选出。处理双重否定的存在性检测时,我们也可以正向思考,只要选出选修科目数量与所有科目数量相同的记录即可。

【SPL 脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据库

2

=A1.query("select * from   Student")

/查询学生表

3

=A1.query("select * from Course")

/查询课程表

4

=A1.query("select * from   SelectCourse")

/查询选课表

5

=A4.groups(StudentID;   icount(CourseID):CourseCount)

/选课表按照学生 ID 分组汇总每个学生的选课数量

6

=A5.select(CourseCount==A3.len())

/选出选择了所有课程的学生 ID

7

=A2.join@i(ID, A6:StudentID)

/使用函数 A.join@i() 连接过滤

A7的执行结果如下:

ID

Name

Class

4

Emily   Smith

Class   1

 

5. 任意条件的存在性检测

在两个表中,根据任意条件的存在性检测查找记录。

【例 6】 查询两科分数差超过 30 分的学生。成绩表和学生表如下:

..

【SQL 语句】

从学生表选出数据时,判断是否存在有任意两个科目成绩相差 30 分的记录,存在则选出。

【SPL 脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据库

2

=A1.query("select * from   Student")

/查询学生表

3

=A1.query("select * from Score")

/查询成绩表

4

=A3.group(StudentID)

/成绩表按学生 ID 分组

5

=A4.select(~.max(Score)-~.min(Score)>30)

/选出最高分和最低分相差超过 30 分的学生

6

=A5.id(StudentID)

/按学生 ID 去重

7

=A2.join@i(ID,A6)

/使用函数 A.join@i() 连接过滤

A7的执行结果如下:

ID

Name

Class

4

Emily   Smith

Class   1

8

Megan

Class   1

 

6. 全部条件的存在性检测

根据一个表中数据,筛选出满足所有条件的记录。

【例 7】查询哪些员工的工资比所有销售部员工都要高。员工表部分数据如下:

ID

NAME

DEPT

SALARY

1

Rebecca

R&D

7000

2

Ashley

Finance

11000

3

Rachel

Sales

9000

4

Emily

HR

7000

5

Ashley

R&D

16000

 

【SQL 语句】

从员工表选出数据时,判断员工工资大于所有销售部员工工资的记录是否存在,存在则选出。

【SPL 脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据库

2

=A1.query("select * from   Employee")

/查询员工表

3

=A2.select(DEPT:"Sales").max(SALARY)

/选出所在城市包含在一线城市中的记录

4

=A2.select(SALARY>A3)

/分组汇总各部门的平均工资

A4的执行结果如下:

ID

NAME

DEPT

SALARY

5

Ashley

R&D

16000

20

Alexis

Administration

16000

22

Jacob

R&D

18000

47

Elizabeth

Marketing

17000

 

SPL CookBook》中还有更多相关计算示例。


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