【摘要】
    有序运算是指按照一定的次序对有序集合的成员进行计算。SQL 和 SPL 是大家比较熟悉的程序语言，本文将探讨对于有序运算问题，这两种语言的解决方案和基本原理。如何简便快捷的处理有序运算，这里为你全程解析，并提供 SQL 和 SPL 示例代码。SQL 和 SPL 的有序运算对比

    使用过 SQL 或 SPL 的朋友对计算字段都不会陌生，比如 firstname+lastname，year(birthday)，这些计算字段属于行内计算。不管表达式里用到的是单个字段，还是多个字段，使用的数据都在当前记录行内。有行内计算，对应的也就有跨行计算，如：第一名和第二名的差距；从 1 月到当前月份累计的销售额。按照成绩有序，才会有第一名、第二名的说法，累计操作同样基于有序数据，从第几个累加到第几个，这些基于有序集合的计算，就属于有序计算。行内计算关心的是每条数据自身的情况，而跨行的有序计算则关心有序数据的变化情况。

一．相邻记录引用

    简单常见的有序计算是相邻记录引用，也就是在计算中要引用某种次序下的相邻记录。比如下面这些问题：

1、 股价每天的涨幅是多少（比上期）

    按日期排序时，引用上一天的股价。

2、 前一天 + 当天 + 后一天的平均股价是多少（移动平均）

    按日期排序时，引用前后两天的股价。

3、 多支股票数据，计算每支股票内的每日涨幅（分组内的比上期）

    按股票分组，组内按日期排序，引用上一天股价。

    接下来通过这几个例子研究下 SQL 如何实现这类有序计算。

1. SQL的解决方案

    早期 SQL 的解决方案

    早期的 SQL 没有窗口函数，引用相邻记录的方法是用 JOIN 把相邻记录拼到同一行。

    问题 1 写出来是这样的：

    SELECT day, curr.price/pre.price rate

    FROM (

        SELECT day, price, rownum row1

        FROM tbl ORDER BY day ASC) curr

    LEFT JOIN (

        SELECT day, price, rownum row2

        FROM tbl ORDER BY day ASC) pre

    ON curr.row1=pre.row2+1

    即将本表和本表做 JOIN，把前一天和当天作为连接条件，这样即可将前一天的股价和当天股价连接到同一行中，再用行内计算得到涨幅。一个很简单的问题必须使用子查询才能解决。

    再看问题 2，计算股价的移动平均，(前一天 + 当天 + 后一天)/3，同样是使用 JOIN 实现：

    SELECT day, (curr.price+pre.price+after.price)/3 movingAvg

    FROM (

        SELECT day, price, rownum row1

        FROM tbl ORDER BY day ASC) curr

    LEFT JOIN (

        SELECT day, price, rownum row2

        FROM tbl ORDER BY day ASC) pre

    ON curr.row1=pre.row2+1

    LEFT JOIN (

        SELECT day, price, rownum row3

        FROM tbl ORDER BY day ASC) after

    ON curr.row1=after.row3-1

    多取一天，就多 JOIN 一个子查询，试想，如果要计算前 10 天 ~ 后 10 天的移动平均，那需要写 20 个 JOIN，这种语句能写死人。

    再看更复杂一些的问题 3，股价表里有多支股票时，增加 code 字段区分不同的股票，那它的涨幅就要限定在某支股票的分组内：

    SELECT code, day ,currPrice/prePrice rate

    FROM(

        SELECT code, day, curr.price currPrice, pre.price prePrice

        FROM (

            SELECT code, day, price, rownum row1

            FROM tbl ORDER BY code, day ASC) curr

            LEFT JOIN (

                SELECT code, day, price, rownum row2

                FROM tbl ORDER BY code, day ASC) pre

            ON curr.row1=pre.row2+1 AND curr.code=pre.code

    )

    这里着重看两个地方：单表排序时，一定要增加股票代码，形成组合排序 code,day，code 还必须要在前面，这不难理解，先把一支股票的数据放在一起，然后这支股票组内数据再按照日期排序；数据排序好了还不算完，连接条件里也要加上股票代码相等，否则两个相邻的不同股票数据挨着，也会计算涨幅，但这是没意义的脏数据。

    引入窗口函数

    从 2003 年起，SQL 标准中引入了窗口函数，带来了序的概念。有序计算变得容易了许多。上面的三个例子写起来就简单多了。

    问题 1，比上期。为了看清楚，把窗口函数拆成多行缩进，方便理解：

    SELECT day, price /

        LAG(price,1)

            OVER (

                ORDER BY day ASC

            ) rate

    FROM tbl

    LAG 函数实现引用前面的记录。函数里的参数表示找前面第 1 条的 price，OVER 是窗口函数 LAG 的子句（每个窗口函数都有 OVER 子句），它的作用是定义待分析的有序集合，这个例子很简单，待分析集合按照日期有序。

    问题 2，移动平均。可以用取前边函数 LAG+ 取后面函数 LEAD 实现，但这里用 AVG 函数更可取，它能支持一个范围内（比如前后十条）的平均，LAG/LEAD 每次只能取到一个值:

    SELECT price,

        AVG(price) OVER (

            ORDER BY day ASC

            RANGE BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING

        ) movingAvg

    FROM tbl;

    这样取前后 n 条也容易了，只要改变 RANGE BETWEEN 里的范围。

    问题 3，分组内的有序计算。每支股票的所有股价是一个分组，窗口函数对它也做了支持：

    SELECT code, day, price /

        LAG(price,1)

            OVER (

                PARTITION BY code

                ORDER BY day ASC

            ) rate

    FROM tbl

    OVER 下的 PARTITION BY 子句描述了怎么划分分组，LAG 操作会限定在每个组内。这比之前的 JOIN 做法好了很多，描述分组很直观。；而 JOIN 做法是对数据做组合排序，虽然实际上也是分组的效果，但不容易理解到位。

2. SPL的解决方案

    问题前面解读过了，先看下问题 1 的 SPL 脚本：

	A
1	=T("tbl.txt")
2	=A1.sort(day).derive(price/price[-1]:rate)

    A1: 从数据文件导入股市数据表

    A2: 使用函数 sort 按日期排序后，计算每天股价与前日的涨幅。其中 price[-1] 表示前日的价格。函数 derive 用于为序表增加计算列。

    SPL 同样也支持从数据库中读取数据表，比如 A1 可以改为：

	A
1	=connect("db").query("select * from   tbl")

    A1 的计算结果是一个序表，SPL中的序表是有序集合，集合的成员是有次序的，这一点与Java等高级语言中的数组类似。可以通过序号来访问成员，是有序集合的基本功能。所以在处理有序运算问题时，有序集合具有天然的优势。访问前一个交易日的数据，对于 SQL 来说比较复杂，需要子查询或者窗口函数的帮助。但是对于有序集合来说，只要访问当前序号 -1 的成员就可以了。不但运算效率更高，理解起来也更加简单。

    我们继续看一下问题 2 和问题 3 的解决方案。问题 2：

	A
1	=T("tbl.txt").sort(day).derive(avg(price[-1:1]):movingAvg)

    导入股市数据表，并按日期排序。计算当日、前一日和后一日的股价平均值。其中 price[-1:1] 表示从前一日到后一日的股价。

    问题 3：

	A
1	=T("tbl.txt").sort(day).group(code).(~.derive(price/price[-1]:rate)).conj()

    导入股市数据表，并按日期排序。使用函数 group 根据股票代码分组。每支股票分别计算当日与前一日股价的涨幅。其中符号 ~ 用来表示当前成员。

    使用 SPL 来解决问题 2 和问题 3 时，仍然是通过相对的位置序号来访问相邻成员。解题思路与问题 1 类似，问题 2 只是从访问前 1 天变成访问连续 3 天，问题 3 引入了多支股票所以先按股票代码进行了分组。

二．序号定位

1. SQL的解决方案

    有序集合里找相邻记录，属于相对位置定位，有时我们还会找绝对位置的记录，比如计算每天股价与第一天上市价的涨跌差距：

    SELECT day, price-FIRST_VALUE(price) OVER (ORDER BY day ASC) FROM tbl

    或者，已经知道第 10 天是最高股价，计算出每天和它的差距：

    SELECT day, price-NTH_VALUE(price,10)OVER (ORDER BY day ASC) FROM tbl

    再看复杂点的情况，要定位的序号事先未知，需要根据数据计算出来：

4、 股票按照股价排序，取出中间位置的股价（中位数）

    先看简单的单支股票的解法，按照股价排序后，中间位置还不知道在哪，这时得根据实际股票数据的数量算出中间位置：

    SELECT *

    FROM

        SELECT day, price, ROW_NUMBER()OVER (ORDER BY day ASC) seq FROM tbl

        WHERE seq=(

            SELECT TRUNC((COUNT(*)+1)/2) middleSeq FROM tbl)

    FROM 里的子查询用 ROW_NUMBER() 给每行生成序号，WHERE 里的子查询计算出中间序号。这个 SQL 里有两个注意事项，一是不能直接针对第一个子查询内部过滤，因为 WHERE 里不能使用同级 SELECT 中的计算字段，这是 SQL 执行顺序导致的；二是 WHERE 里的子查询结果一定是一行一列的单个值，这时能直接把它看成单个值和 seq 做等值比较。

    计算多支股票中位数的 SQL 如下：

    SELECT *

    FROM

        (SELECT code, day, price,

        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY code ORDER BY day ASC)

        FROM tbl) t1

        WHERE seq=(

            SELECT TRUNC((COUNT(*)+1)/2) middleSeq

            FROM tbl t2

            WHERE t1.code=t2.code

        )

    除了增加窗口函数里的PARTITION BY，还要注意计算中间位置时，查询条件也要限定在一支股票内。

5、 每支股票最高价格日与前一天相比涨幅是多少

    这个问题需要两种排序方式组合起来定位，还是先看单支股票：

    SELECT day, price, seq, rate

    FROM (

        SELECT day, price, seq,

        price/LAG(price,1) OVER (ORDER BY day ASC) rate

        FROM (

            SELECT day, price,

            ROW_NUMBER ()OVER (ORDER BY price DESC) seq

            FROM tbl

        )

    )

    WHERE seq=1

    连续两层子查询都通过窗口函数给原始数据增加有用信息，ROW_NUMBER 把价格从高到低标上序号，通过 LAG 计算出每天的涨幅，最后过滤出价格最高的一天就可以了（seq=1）。

    注意过滤出最高价格不能先于涨幅的计算，最高价格的前一天还不知道在哪里，先过滤掉，后面就算不出来涨幅了。

    前面已经有几个针对分组做有序计算的例子了，这个题就不给出最终答案了，读者有兴趣可以自己尝试写写怎么得出多支股票最高价时的涨幅。

2. SPL的解决方案

    问题 4 要取出股价的中位数，SPL 脚本如下：

	A
1	=T("tbl.txt").sort(price).group(code).(~((~.len()+1)\2))

    导入股市数据表，并按股价排序。根据股票代码分组后，每支股票分别取出股价中位数。

    解题思路是，股票代码相同的股票分为一组并按股价排序，接下来每支股票的分组子集按照中间位置的序号访问成员就可以了。

    我们再来看一下问题 5，每支股票最高价格日与前一天相比涨幅是多少。SPL 脚本如下：

	A
1	=T("tbl.txt").sort(day).group(code).((p=~.pmax(price),~.calc(p,price/price[-1])))

    导入股市数据表，并按日期排序。根据股票代码分组。使用函数 pmax 定位股价最大值所在位置，再使用函数 calc 在指定位置上进行计算。

    SPL 处理定位问题通常来说分为两步：首先获取成员或者满足条件的位置（序号），然后我们就可以根据序号进行访问或计算了。我们并不需要自己来实现定位，SPL 提供了很多定位函数，用于查找成员或表达式在序表中的位置。

三．有序分组

1. SQL的解决方案

    有序信息还可以用于分组。看这个例子：

6、 一支股票最多连续上涨过几天。

    这个问题有点难想了。基本的思路是把按日期有序的股票记录分成若干组，连续上涨的记录分成同一组，也就是说，某天的股价比上一天是上涨的，则和上一天记录分到同一组，如果下跌了，则开始一个新组。最后看所有分组中最大的成员数量，也就是最多连续上涨的天数。

    这种分组比较特殊，和记录的次序有关，而 SQL 里只支持等值分组，就需要把这种有序分组转换成常规的等值分组来实现。过程是这样：

    1) 按日期排序，用窗口函数取出每天的前一天股价；

    2）对比，如果上涨了的标记为 0，下跌的标记为 1；

    3）累加当前行以前的标记，累加的结果类似 0,0,1,1,1,1,2,2,3,3,3…，这些就是我们需要的组号了；

    4）现在可以用 SQL 常规的等值分组了。

    完整的 SQL 写出来是这样：

    SELECT MAX(ContinuousDays)

    FROM (

        SELECT COUNT(*) ContinuousDays

        FROM (

            SELECT SUM(RisingFlag) OVER (ORDER BY day) NoRisingDays

            FROM (

                SELECT day, CASE WHEN price>

                LAG(price) OVER (ORDER BY day) THEN 0 ELSE 1 END RisingFlag FROM tbl

            )

        ) GROUP BY NoRisingDays

    )

    这个题已经不简单了，嵌套了四层的子查询。细追究下解题思路，就得说 SQL 语言与 JAVA/C 语言的不同特点，SQL 是集合化语言，提供的计算直接针对集合，没有显式可精细控制的循环操作，更没有过程中的临时变量可利用，这导致解决问题的思路和人的自然思路差异比较大，得变换思路，通过几个规整的集合计算实现出等价效果；用非集合化的语言 JAVA 或 C，比较贴合自然思路，循环处理每个数据，过程中产生新组或加入旧组很直观。当然 JAVA 等语言基本上没有提供集合运算，也是各有特长。

    合理的查询需求在复杂程度上不会止步：

7、 连续上涨超过三天的股票有哪些？

    这个问题题是有序分组 + 分组子集，最后再加个常规的分组、聚合值过滤（HAVING）。通过上个查询的思路得到每支股票的所有上涨组，最外面套上分组运算得出每支股票的最大上涨天数，并用聚合后的条件运算 HAVING 过滤出上涨大于三天的：

    SELECT code, MAX(ContinuousDays)

    FROM (

        SELECT code, NoRisingDays, COUNT(*) ContinuousDays

        FROM (

            SELECT code,

            SUM(RisingFlag) OVER (PARTITION BY code ORDER BY day) NoRisingDays

            FROM (

                SELECT code, day,

                CASE WHEN price>

                    LAG(price) OVER (PARTITION BY code ORDER BY day)

                THEN 0 ELSE 1 END RisingFlag

                FROM tbl

            )

        ) GROUP BY NoRisingDays

    )

    GROUP BY code

    HAVING MAX(ContinuousDays)>=3

    这个 SQL 已经很难看懂了。

2. SPL的解决方案

    我们先看一下问题 6，一支股票最多连续上涨过几天。SPL 脚本如下：

	A
1	=T("tbl.txt").sort(day).group@o(price>price[-1]).max(~.len())

    导入股市数据表，并按日期排序。使用函数 group 的选项 @o，根据股价是否上涨进行分组。分组时只和相邻的对比，当股价是否上涨发生变化时产生新组。最后统计连续上涨的天数。

    解题思路是，统计出股票每一次连续上涨的天数，再从中选出最长的一组。SPL 不仅语法简单，更重要的是逻辑清晰，只要按思路顺序编写就可以了。SQL 和 SPL 处理有序分组问题的差别如此巨大，本质上因为 SQL 以无序集合为基础，而 SPL 的序表是有序集合，更擅长于有序计算。除此以外，SPL 还提供了大量的函数，从而更加降低了使用难度。

    问题 7，连续上涨超过三天的股票有哪些。SPL脚本如下：

	A
1	=T("tbl.txt").sort(day).group(code).select(~.group@o(price>price[-1]).max(~.len())>3).(code)

    导入股市数据表，并按日期排序。先按照股票代码分组，再按照问题 6 的方法，计算出每支股票连续上涨的最大天数，最后选出连续上涨超过 3 天的。

    这个问题的 SQL 解决方案已经很难看懂了，但是 SPL 脚本还是很简单的。与问题 6 相比，仅仅是多了一个按股票代码分组的过程。SPL 的分组与 SQL 的分组有着本质上的区别。SQL 的分组除了只能得到分组汇总的结果，查询时也只能选出分组时使用的字段和聚合结果。而 SPL 使用直观的记录分组，比如本例中，将相同股票代码值的记录分在一组，分组子集中保留了数据的全部信息。正因为如此，我们才可以对这些分组子集进行下一步的计算。例如在本例中，我们可以对着每个分组子集再次进行有序分组。

总结

    从上面的讨论可以看出。没有窗口函数 SQL 对有序运算极端不适应（目前还有些数据库不支持窗口函数），理论上可以写，但实际的麻烦程度基本上等同于不能用。在引入窗口函数后，有序计算得到了很好的改善，不过对于稍复杂情况还是相当麻烦。

    这个原因在于 SQL 的理论基础，也就是关系代数，是以无序集合作为基础的，仅靠窗口函数这种打补丁的办法并不能从根本上解决问题。

    其实，计算机语言中的数组（即集合）是天然有序的（有序号），在 Java/C++ 这些高级语言的思路下很容易理解和实现有序计算，但是这类语言的集合计算能力又比较弱，实现上面这些问题的代码也不短（虽然有序计算的解题思路难度并不大）。

    esProc 的 SPL 可以很好地解决这一问题。esProc 是专业的数据计算引擎，基于有序集合设计，同时提供了完善的集合运算，相当于 Java 和 SQL 优势的结合。在 SPL 的支持下，有序集合计算会非常容易。

    SPL 中提供了跨行引用的语法，也支持有序分组等运算，有了这些后，上面那些问题只要按自然思维去组织计算逻辑，一行代码就能优雅地写出来。

SQL 与 SPL 对比系列：
SQL 和 SPL 的集合运算对比
SQL 和 SPL 的选出运算对比
SQL 和 SPL 的有序运算对比
SQL 和 SPL 的等值分组对比
SQL 和 SPL 的非等值分组对比
SQL 和 SPL 的有序分组对比
SQL 和 SPL 的一对一和一对多连接对比
SQL 和 SPL 的多对一连接对比
SQL 和 SPL 的多对多连接对比
SQL 和 SPL 的基本静态转置对比
SQL 和 SPL 的复杂静态转置对比
SQL 和 SPL 的动态转置对比
SQL 和 SPL 的递归对比