【性能优化】5.2 [有序遍历] 有序分组子集
5.2 有序分组子集
数据表对分组键有序时，可以依次将分组子集用游标方式读出，利用这一点，我们可以做一些复杂的运算。
比如一年的帐户交易表，我们想统计有多少帐户在连续 n 天内消费超过 m 次，n 和 m 作为界面参数由用户临时输入，希望即时查询出结果。
连续 n 天内消费超过 m 次，是个较复杂的运算，不太可能用简单聚合函数写出来（用迭代函数也不行），一般要把这些交易记录读出到内存中计算才方便，也就是要每次取出一个帐户下的交易记录来计算，一个帐户内的交易数据一般也很少，内存足够放下。
按帐户分组后的分组子集就是每个帐户下的交易记录，但这种场景的帐户数很可能非常多，这是典型的大分组，不可能把所有的分组子集都装入内存。每次取出某个帐户的交易记录，无索引时要遍历整个表，完全无法接受；即使有索引，因为通常原始数据表是按交易时间排序的，这时取出次数过多时也会非常慢（参考前面章节中返回集合的查找中的解释）。
如果我们事先把数据表按帐户排序后（帐户内的交易按日期排序），再利用有序分组技术就可以很方便地取出这些分组子集来计算了：
A |
B |
C |
|
1 |
=file("trades.ctx").open().cursor(id,dt) |
>m-=1,n-=1 |
|
2 |
for A1;id |
if (k=A2.(dt).len()-m)<=0 |
next |
3 |
=@+if(k.pselect(A2(#+m)-A2(#)<=n),1,0) |
||
4 |
return B3 |
||
for 语句针对有序游标每次读出一个分组子集，然后再判断是否存在 n 天内有 m 次交易。
实际运行的代码还会再做些优化，每次要多读入一些帐户数量。
这几句代码也可以拼进 group 函数中：
A |
B |
|
1 |
=file("trades.ctx").open().cursor(id,dt) |
>m-=1,n-=1 |
2 |
=A1.group(id).((k=~.(dt).len()-m)>0 && k.pselect(~(#+m)-~(#)<=n) |
|
3 |
return A2.total(count()) |
|
对 group 取出来的每个分组子集计算一个逻辑表达式，结果为 true 表示存在 n 天内有 m 次交易的现象，而 A2 也会返回成一个游标，再对游标遍历统计其中 true 的个数就可以了。
如果数据表使用了按上节讲的组表分段方式建立，这个运算还可以基于多路游标工作，只要简单地在产生游标的函数上加选项即可：
A |
B |
|
1 |
=file("trades.ctx").open().cursor@m(id,dt;;4) |
>m-=1,n-=1 |
2 |
=A1.group(id).((k=~.(dt).len()-m)>0 && k.pselect(~(#+m)-~(#)<=n) |
|
3 |
return A2.total(count()) |
|
有序数据的维护追加方法在前面章节已经讲过，经过预排序后的数据，再实施前面讲过的把日期转换成整数的技巧，即使数据量非常大，也有可能获得即时响应的高性能。这种计算方法能比传统数据库上使用游标计算（单句 SQL 也写不出这种逻辑）快出一两个数量级。
有序分组子集技术对于提高海量帐户复杂分析的性能非常有用。
有了分组子集，也很容易实现去重计算，只要每一组取一个就可以了。比如计算一下交易表中每个帐户在哪些月份进行了交易。
A |
|
1 |
=file("trades.ctx").open().cursor(id,dt) |
2 |
=A1.group(id,month(dt)).(~(1)) |
A2 计算出来的游标就能发生过交易的帐户及月份，它实际上取出每个分组子集的第一条记录。注意这是一个游标，还需要再 fetch 才能实际计算去取出数据，后面有许多例子都会是这样，我们只计算到游标即可，因为结果集可能很大而不能全部取出，拿到游标后可以再做进一步的计算或将结果集保存成文件。
取分组子集第一条的运算比较常见，SPL 提供了选项：
A |
|
1 |
=file("trades.ctx").open().cursor(id,dt) |
2 |
=A1.group@1(id,month(dt)) |
group@1 会做上面同样的事情，但它不会把分组子集先产生出来，这样占用内存会更小，而且也可以适应有时分组子集很大的情况（不过这时候通常是小分组了）。
group@1 其实可以理解为去重运算，和 id 函数的功能基本相同。数据有序时去重也可以高效完成，而无序时的去重和分组一样是个高复杂度任务。
继续基于这个帐户交易表，我们现在想为每笔记录增加一个月累计金额信息，即这笔交易是完成后，此帐户该月的累计交易金额是多少，然后再过滤出每个帐户每月第一次累计交易额超过 100 时的那笔交易（含日期）。
可以读出分组子集再计算出这些信息：
A |
|
1 |
=file("trades.ctx").open().cursor(id,dt,amonut) |
2 |
=A1.group(id,month(dt)).(~.derive(itertate(~~+amount,0):mca)) |
3 |
=A2.(~.select@1(mca>=100)) |
使用针对明细数据的迭代函数可以完成这种累计计算，这里的迭代函数仍然有前述过的特征：计算结果有个初值，每次用被遍历到的成员计算出新结果。与用作聚合函数只是返回最终结果不同的是，针对明细数据时，每次都会把当前的计算结果返回。这样就能在 A2 中 derive 函数增加的字段中计算出截止每次交易的月累计额了。
需要注意的是，A2 计算出来的游标，它取出的每一条数据是一个序表，在 A3 中要针对这个序表过滤（取出第一条累计额达标的记录），而不是直接针对游标做过滤。
但是，这个算法要把分组子集取出来。如果我们换一种场景，另一个订单表按产品和日期排序，目标改为计算出每个产品每月累计订单额超过 100 的日期，因为同一产品的交易记录可能很多，有可能是个大分组子集，那么事先取出分组子集再来计算的办法就不行了。
对于有序游标上的累计计算，还可以使用迭代函数的分组参数来实现：
A |
|
1 |
=file("orders2.ctx").open().cursor(product,dt,amount) |
2 |
=A1.derive(iterate( ~~+amount,0; prudoct,month(dt) ): mca) |
3 |
=A2.select(mca>=100).group@1(product,moth(dt)) |
iterate 参数中分号后面的参数用于表明分组字段，当这些字段（或表达式）变化时，SPL 会重新开始新一轮迭代函数的计算（把计算结果再设成为初值然后继续迭代），迭代计算时只要对比上一条记录，不必先取出整个分组子集，内存占用更少，也可以支持大的分组子集。累计额字段会增加到原来记录上，在 A3 中就可以直接对游标做 select。
最后还要用 group@1 做一下去重运算，这时候取出来的分组子集的第一条记录，虽然分组键是产品和月份，但取出来的记录是分组前的，即含有 dt 字段的记录。
