数据表SSEC是上证指数历史数据，部分数据如下：

TDATE	CLOSING	OPENING	HIGHEST	LOWEST	VOLUME
…	…	…	…	…
2020-01-02	3085.2	3066.34	3098.1	3066.34	29.25B
2020-01-03	3083.79	3089.02	3093.82	3074.52	26.15B
2020-01-06	3083.41	3070.91	3107.2	3065.31	31.26B
2020-01-07	3104.8	3085.49	3105.45	3084.33	27.66B
2020-01-08	3066.89	3094.24	3094.24	3059.13	29.79B
…	…	…	…	…

需要计算2020 年收盘价（CLOSING）最长连续上涨了多少天。

 

把按日期有序的指数记录分成若干组，连续上涨的记录分成同一组。也就是说，某天的收盘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。

ORACLE的SQL：

SELECT MAX(CONTINUOUSDAYS) - 1 AS MAX_DAYS

FROM (

            SELECT COUNT(*) AS CONTINUOUSDAYS

            FROM (

                        SELECT SUM(RISINGFLAG) OVER (ORDER BY TDATE) AS NORISINGDAYS

                        FROM (

                                    SELECT TDATE

                                                , CASE

                                                            WHEN CLOSING > LAG(CLOSING) OVER (ORDER BY TDATE) THEN0

                                                            ELSE 1

                                                END AS RISINGFLAG

                                    FROM SSEC

                                    WHERE EXTRACT(YEAR FROM TDATE) = 2020

                        )

            )

            GROUP BY NORISINGDAYS

)

解这道题其实很简单，就是一条一条记录挨个去对比，如果当前这条记录的收盘价（CLOSING）比上一条的高，那说明当前这天是涨的，就和上一天的记录算作是同一组，否则就要再分一个新组，继续做这样的对比直至所有记录比完。但是SQL没有直接提供按连续条件的分组，只能按列数据做等值分组，没办法按上述自然思维去工作，需要繁琐的办法，先人为造出可以用于等值分组的列数据再分组。

用开源集算器的SPL就很容易写：

SPL直接支持按连续条件分组，很容易实现按条件进行分组的计算。