物理上存储数据的表（简称物理表）往往会采用一些有利于提升性能、减小空间占用的存储机制。

但是，这些机制往往会降低数据可读性，且增加使用的复杂度。比如用整数代替枚举值，或者用整型字段的二进制位存储布尔值。整数、二进制位没有字符串和布尔型那么容易读懂，而且我们还要为这些物理值编写类型转换、二进制计算等代码。

SPL虚表是定义在物理表上的逻辑表，我们可以在虚表中定义更方便使用的逻辑字段。这样的逻辑字段称为伪字段，而物理表中真实存在的字段称为真字段。

虚表通过伪字段和真字段的映射，将特殊的存储结构封装起来，实现了物理表存储机制的透明化。这样既有利于减小磁盘占用、提高性能；又能方便人们读懂数据，降低使用复杂度。

下面我们详细介绍虚表中不同类型的伪字段用法。

枚举维度

在实际应用中，很多枚举类型字段的取值范围是字符串集合。物理表中一般会用整数来代替字符串。整数比字符串占用空间小、运算速度快，但却无法像字符串那样容易被人读懂和使用。

如果将字符串和数值一起存储下来可以兼顾性能和易用性。但这样做会增加生成数据的时间、占用更多的磁盘空间。有些情况下，还有可能出现字符串和数值不一致的错误。

例如交易明细这个物理表，数据结构大概是下图这样：

detail 表的枚举字段 device 中存储的是整数 1、2、3，分别对应三个设备类型 computer、smart phone、pad。现在要完成数据过滤计算，条件是本交易所使用的设备类型是智能手机或者平板电脑。再按照交易日期（年月）、设备类型等分组求总金额和笔数。结果集要以方便阅读的字符串方式展现。

这种情况可以使用虚表的枚举维度，用伪字段定义数值和字符串的对应关系。

定义枚举维度后，计算表达式中就能直接使用字符串，计算结果也能得到字符串。而物理表还可以继续存储数值以达到高性能目标。

下图中，虚表 p_detail 就定义了一个伪字段 deviceString 用于枚举维度的透明化：

物理表 detail 没有 deviceString 字段，需要依据枚举集合 list 转换得来。本例中 list 为 ["computer","smart phone","pad"]，其中的三个枚举值成员依次对应自然数 1、2、3。

SPL 使用包含多个属性的结构来定义虚表，每个属性都有固定的名称。本例的虚表 p_detail 定义中要包含物理表名称、枚举维度 enum 名称，以及 list 集合，大致是下图这样：

属性 file 是虚表对应物理表的名称，这里是组表 "detail.ctx"；column 是特殊字段的集合，其中每个成员对应一个特殊字段。name 是真字段名称 device，enum 是伪字段名称 deviceString，list 枚举值取值集合是 ["computer","smart phone","pad"]。

SPL 定义虚表 p_detail 的代码大致是这样：

	A
1	=[{file:"detail.ctx", column:[ {name:"device",enum:"deviceString",list:["computer","smart phone","pad"]} ] }]
2	>p_detail=pseudo(A1)

A1 准备一个虚表的结构，包含一个枚举类型的伪字段 deviceString。

A2 生成虚表 p_detail。

生成虚表之后，可以用游标 p_detail.cursor(id,ddate,device,deviceString,amt,bools).fetch(6) 取出虚表部分数据，大致是下图这样：

计算时将 p_detail 看作是一个简单的普通表，直接使用 deviceString 字段来做条件过滤和分组，并在结果集中显示字符串：

	…
3	=p_detail.select(deviceString=="pad" || deviceString=="smart phone")
4	=A3.groups(month@y(ddate):dmonth,deviceString;sum(amt),count(~))

A3：过滤条件中的字符串 smart phone 会被自动转换为 2；pad 会被转换为 3，然后才会用来过滤物理表 detail。

A4 计算结果集中的 device 字段值 2、3 则分别会被转换为 "smart phone","pad"，如下图：

虚表可以更新 update 或者追加 append，实际上改变的是对应的物理表。

包括枚举维度的虚表，追加和修改数据时只需要有伪字段值就可以了，SPL 会自动转换为真字段。

例如上面的例子，向 p_detail 中追加数据时，待追加的 new.btx 中只要有 deviceString 就可以了，SPL 会自动转换生成 device 字段。代码大致是这样的：

	A
1	=[{file:"detail.ctx", column:[ {name:"device",enum:"deviceString",list:["computer","smart phone","pad"]} ] }]
2	>p_detail=pseudo(A1)
3	=file("new.btx").cursor@b(id,ddate,deviceString,amt)
4	=p_edtail.append(A3)

A3：新数据中只有 deviceString，没有 device。

A4：向虚表对应的组表追加数据，这时不要求字段顺序必须和原组表一致。

假设要按照 modify.btx 中的主键和数据更新 p_detail，且按照 delete.btx 中的主键删除 p_detail，代码是这样的：

	A
1	=[{file:"detail.ctx", column:[ {name:"device",enum:"deviceString",list:["computer","smart phone","pad"]} ] }]
2	>p_detail=pseudo(A1)
3	=file("modify.btx").import@b(id,deviceString)
4	=file("delete.btx").import@b(id)
5	=p_edtail.update(A3:A4)

A5：SPL 组表仅支持少量的修改和删除，所以 update 的参数是序表，而不是游标。

位维度

实际业务中还有很多布尔字段，用来描述是或者否。如果我们都存储为独立字段，那么即使用二值字段（取值为 1 或 0）代替布尔字段，也要用很多个整型字段来存储。

在物理表中，我们可以用整型字段的二进制位存储布尔字段，这样，一个 16 位短整型字段就能存储 16 个布尔值，每个二进制位存储一个，可以减少存储空间占用。而且，用二进制与或运算，一次就可以完成最多 16 个布尔值计算，性能会有明显提升。

但是，这样做就要自行实现整型二进制位与布尔值的转换和计算，会增加复杂度。而且，整数二进制位没有布尔字段或者二值字段那么容易读懂。

这种情况可以使用虚表的位维度，用伪字段定义二进制位和布尔值之间的映射关系，让代码变得非常简单。

仍以交易明细表 detail 为例，bools 是整型字段，存储了两个布尔值 isOversea（是否海外购）、isCreditCard（是否信用卡支付），每个值占用 bools 字段的一个二进制位。

这时，我们要在虚表中定义伪字段，将 bools 字段和布尔维度之间的转换透明化，如下图：

相应的，虚表定义要修改成下图的样子：

column 中增加了一个特殊字段的定义，name 是物理表真实字段的名称 bools，bits 属性中是伪字段名称集合，最多可以有 16 个布尔字段名称。本例 bits 中是两个字段名，分别对应 bools 字段中的第 1、2 个二进制位。

相应的，定义虚表 p_detail 的代码也要修改：

	A
1	=[{file:"detail.ctx", column:[ {name:"device",enum:"deviceString",list:["computer","smart phone","pad"]}, {name:"bools",bits:["isOversea","isCreditCard"]} ] }]
2	>p_detail=pseudo(A1)

A1 增加了特殊字段 bools，属性 bits 中定义了两个伪字段名称。

此时，取出虚表 p_detail 的部分数据会变成下面这样：

计算时直接使用 isOversea、isCreditCard 字段来做条件过滤和分组，并在结果集中显示布尔值：

	…
3	=p_detail.select(isOversea && (deviceString=="pad" || deviceString=="smart phone"))
4	=A3.groups(month@y(ddate):dmonth,deviceString,isCreditCard;sum(amt),count(~))

A3 中过滤条件中的 isOversea 会被自动转换为 bools 字段的第 1 位，用来过滤物理表 detail。

A4 计算结果集中的 bools 字段第 2 位的值，会被转换为布尔值 isCreditCard：

在对虚表追加、修改数据时，只需要有位维度的伪字段值就可以了，SPL 会自动转换为真字段。

例如向 p_detail 中追加数据时，待追加的 new.btx 中只要有 isOversea,isCreditCard 就可以了，SPL 会自动转换生成真字段 bools。代码大致是这样的：

	A
1	=[{file:"detail.ctx", column:[ {name:"device",enum:"deviceString",list:["computer","smart phone","pad"]}, {name:"bools",bits:["isOversea","isCreditCard"]} ] }]
2	>p_detail=pseudo(A1)
3	=file("new.btx").cursor@b(id,ddate,deviceString,amt,isOversea,isCreditCard)
4	=p_edtail.append(A3)

按照 modify.btx 中的主键和数据更新 p_detail，且按照 delete.btx 中的主键删除 p_detail，代码是这样的：

	A
1	=[{file:"detail.ctx", column:[ {name:"device",enum:"deviceString",list:["computer","smart phone","pad"]}, {name:"bools",bits:["isOversea","isCreditCard"]} ] }]
2	>p_detail=pseudo(A1)
3	=file("modify.btx").import@b(id,isOversea,isCreditCard)
4	=file("delete.btx").import@b(id)
5	=p_edtail.update(A3:A4)

冗余字段

假设物理表 detail 增加一个记录字段 custInfo，存储这个交易的客户信息，其中有个属性字段 comment，如下图：

现在需要过滤出 custInfo.comment 字符串包含 "risk" 子串的数据。

如果过滤时直接使用 custInfo.comment，就会把整个 custInfo 都读出。即使 custInfo 的其他字段不参与计算，也要被全部读出、解析并生成记录。

为提高性能，可以在物理表中增加一个冗余字段 custInfoComment，用来存放 custInfo.comment 的值，能减少读入的数据，且可以省去生成记录的过程。

但是，这个冗余字段和记录字段的关系需要特殊说明，使用很不方便。而且，即使有说明，也无法保证应用程序员在合适的场景中都能使用冗余字段。

针对这种情况，虚表提供冗余字段机制，可以定义一个冗余字段对应的计算式exp，如果计算表达式中存在这个 exp，会自动用冗余字段代替。

图中我们定义 exp 为 custInfo.comment，SPL 会自动用 custInfoComment 字段代替计算表达式中的 custInfo.comment。

虚表定义是下面这样：

定义和使用冗余字段的代码大致是这样的：

	A	B
1	=[{file:"detail.ctx", column:[ {name:"device",enum:"deviceString",list:["computer","smart phone","pad"]}, {name:"bools",bits:["isOversea","isCreditCard"]} {name:"custInfoComment",exp:"custInfo.comment"} ] }]
2	>p_detail=pseudo(A1)
3	=p_detail.select(pos(custInfo.comment,"risk") && …)

A1：在虚表中定义了一个计算式 exp:"custInfo.comment"，和对应的真实字段 custInfoComment。

A3：过滤条件中出现了这个计算式，所以并不会取出 custInfo 的记录再取其中的字段，而是被替换成真实字段 custInfoComment，用这个冗余字段的值完成接下来的计算。

在对虚表追加、修改数据时，只需要有记录字段值就可以了，SPL 会自动转换为冗余字段。

例如向 p_detail 中追加数据时，待追加的 new.btx 中只要有 custInfo 就可以了，SPL 会自动转换生成 custInfoComment。代码大致是这样的：

	A
1	=[{file:"detail.ctx", column:[ {name:"device",enum:"deviceString",list:["computer","smart phone","pad"]}, {name:"bools",bits:["isOversea","isCreditCard"]}, {name:"custInfoComment",exp:"custInfo.comment"} ] }]
2	>p_detail=pseudo(A1)
3	=file("new.btx").cursor@b(id,ddate,deviceString,amt,isOversea,isCreditCard,custInfo)
4	=p_edtail.append(A3)

按照 modify.btx 中的主键和数据更新 p_detail，且按照 delete.btx 中的主键删除 p_detail，代码是这样的：

	A
1	=[{file:"detail.ctx", column:[ {name:"device",enum:"deviceString",list:["computer","smart phone","pad"]}, {name:"bools",bits:["isOversea","isCreditCard"]}, {name:"custInfoComment",exp:"custInfo.comment"} ] }]
2	>p_detail=pseudo(A1)
3	=file("modify.btx").import@b(id,custInfo)
4	=file("delete.btx").import@b(id)
5	=p_edtail.update(A3:A4)

字段别名

有些应用中，真字段在不同情况下有不同的含义。这时候可以用虚表的字段别名来表示真字段的业务含义。

以电商系统事件表 events 为例，表中每一行是一个事件。每个事件都要存储事件类型 eventType 以及这类事件对应的属性信息 eventInfo。eventInfo 是一个记录字段，又包含多个字段，用来存储多个属性。

需要注意的是：不同类型的事件有不同的属性，相同类型的事件的属性相同。也就是说，eventType 字段值决定了 eventInfo 这条记录的字段个数、名称、数据类型。

举例说明，eventType 和 eventInfo 中的各属性关系大致是下表中这样：

eventType	eventInfo
	property	data type
appInstall	browser	string
	device	string
	reward	float
appStart	page	string
	title	string
	dt	datetime
appEnd	page	string
	title	string
	amount	float
	dt	datetime
…	…

从表中可以看到，事件类型 appInstall 对应三个属性，appEnd 则对应完全不同的四个属性。由于事件类型很多，如果每个属性都存一个字段，就会让物理表有太多的字段。其实每种类型事件的属性个数并不会太多。

实际上，一个事件只能属于一个事件类型。假如一个事件属于 appInstall 类型，有 browser 属性，那么它就不可能有 appStart 类型的 page 属性。同时，这两个属性又都是字符串，我们可以用一个真字段 s1 来存储这两个属性。

以此类推，可以将同样数据类型的属性都合并起来，如下图：

eventType	eventInfo		trueField
	property	dataType
appInstall	browser	string	s1
	device	string	s2
	reward	float	f1
appStart	page	string	s1
	title	string	s2
	dt	datetime	dt1
appEnd	page	string	s1
	title	string	s2
	amount	float	f1
	dt	datetime	dt1
…	…	…	…

如图所示，我们用真字段 s1 存储三类事件的三个字符串属性 browser、page 和 page。其他真字段 s2、f1、dt1 和 s1 类似。总体来看只需要 s1、s2、f1、dt1 四个字段就可以存储图上出现的所有属性。

这样，物理表的结构就是下图这样：

虽然这样的物理表字段总数少很多，但是字段名看不出业务含义，不太方便使用。查询起来还要根据 eventType 解释不同字段的业务含义，也增加了复杂度。

这种情况可以利用虚表的字段别名和计算式 exp 配合使用。虚表为每个真字段配置多个有业务含义的别名，就会是下图这样：

别名不能重复，所以有些别名加上了事件类型前缀，例如 appStart_page。

events 表中的 eventType 字段要用前面讲到的枚举维度，物理表存成连续自然数。

这时，虚表定义大致是这样的：

代码大致是这样的：

	A	B
1	=[{file:"events.ctx", column:[ {name:"eventType",enum:"eventTypeString",list:["appInstall","appStart","appEnd"]}, {name:"s1",alias:["browser","appStart_page","appEnd_page"],exp:"case(eventType, 1:eventInfo.browser, 2: eventInfo.page, 3: eventInfo.page)"}, {name:"s2",alias:["device","appStart_title","appEnd_title"],exp:"case(eventType, 1:eventInfo.device,2: eventInfo.title, 3:eventInfo.title)"}, {name:"f1",alias:["reward","amount"],exp:"case(eventType,1:eventInfo.reward,3: eventInfo.amount)"}, {name:"dt1",alias:["appStart_dt","appEnd_dt"],exp:"case(eventType,2:eventInfo.dt, 3: eventInfo.dt)"} ] }]
2	>p_events=pseudo(A1)
3	=p_events.select(eventTypeString=="appInstall" && browser=="firefox")
4	=A3.import(id,eventTypeString,browser,reward)

A1：在虚表中定义了真字段 s1 的三个别名 "browser","appStart_page","appEnd_page"，以及对应的计算式 exp:"case(eventType, 1:eventInfo.browser, 2: eventInfo.page, 3: eventInfo.page)"。

eventType 取值如果不是 1、2 或者 3，真字段 s1 应该为 null。所以这里不能写成 case(eventType, 1:eventInfo.browser;eventInfo.page)。

s2、f1、dt1 的写法和 s1 类似。

A3：过滤条件中出现了字段别名，SPL 并不会取出 eventInfo 的记录再取其中的字段，而是自动替换成真实字段 s1，用冗余字段的值完成后续计算。

A4：取出过滤结果。

在对虚表追加、修改数据时，只需要有类型字段和记录字段值就可以了，SPL 会自动转换为 s1、f1 等字段。

例如向 p_events 中追加数据时，待追加的 new.btx 中只要有 eventTypeString，eventInfo 就可以了，SPL 会根据这两个字段，自动生成 s1、f1 等。代码大致是这样的：

	A
1	=[{file:"events.ctx", column:[ {name:"eventType",enum:"eventTypeString",list:["appInstall","appStart","appEnd"]}, {name:"s1",alias:["browser","appStart_page","appEnd_page"],exp:"case(eventType, 1:eventInfo.browser, 2: eventInfo.page, 3: eventInfo.page)"}, {name:"s2",alias:["device","appStart_title","appEnd_title"],exp:"case(eventType, 1:eventInfo.device,2: eventInfo.title, 3:eventInfo.title)"}, {name:"f1",alias:["reward","amount"],exp:"case(eventType,1:eventInfo.reward,3: eventInfo.amount)"}, {name:"dt1",alias:["appStart_dt","appEnd_dt"],exp:"case(eventType,2:eventInfo.dt, 3: eventInfo.dt)"} ] }]
2	>p_events=pseudo(A1)
3	=file("new.btx").cursor@b(id,eventTypeString,eventInfo)
4	=p_events.append(A3)

按照 modify.btx 中的主键和数据（id、eventTypeString、eventInfo）更新 p_events，且按照 delete.btx 中的主键删除 p_events，代码是这样的：

	A
1	=[{file:"events.ctx", column:[ {name:"eventType",enum:"eventTypeString",list:["appInstall","appStart","appEnd"]}, {name:"s1",alias:["browser","appStart_page","appEnd_page"],exp:"case(eventType, 1:eventInfo.browser, 2: eventInfo.page, 3: eventInfo.page)"}, {name:"s2",alias:["device","appStart_title","appEnd_title"],exp:"case(eventType, 1:eventInfo.device,2: eventInfo.title, 3:eventInfo.title)"}, {name:"f1",alias:["reward","amount"],exp:"case(eventType,1:eventInfo.reward,3: eventInfo.amount)"}, {name:"dt1",alias:["appStart_dt","appEnd_dt"],exp:"case(eventType,2:eventInfo.dt, 3: eventInfo.dt)"} ] }]
2	>p_events=pseudo(A1)
3	=file("modify.btx").import@b(id,eventTypeString,eventInfo)
4	=file("delete.btx").import@b(id)
5	=p_edtail.update(A3:A4)

回顾与总结

SPL 虚表相当于元数据，可以将物理表中比较复杂的存储机制透明化。这样，我们就可以像一个最简单的表一样使用虚表，降低了使用复杂度。同时，虚表又可以将逻辑结构上的简单计算，自动映射成高性能存储机制上的高效计算，可以保证计算性能。

在虚表中定义好枚举维度、位维度、冗余字段和字段别名后，使用者就不必再考虑这些存储和计算机制，将虚表当成简单的普通表即可。

除此之外，虚表还可以用于用户分析计算，实现两个维度字段同时有序，详情参见SPL 虚表的双维度有序机制。