select
    sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue
from
    lineitem,part
where
    (
        p_partkey = l_partkey
        and p_brand = 'Brand#32'
        and p_container in ('SM CASE', 'SM BOX', 'SM PACK', 'SM PKG')
        and l_quantity >= 7 and l_quantity <= 7 + 10
        and p_size between 1 and 5
        and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG')
        and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON'
    )
    or
    (
        p_partkey = l_partkey
        and p_brand = 'Brand#23'
        and p_container in ('MED BAG', 'MED BOX', 'MED PKG', 'MED PACK')
        and l_quantity >= 18 and l_quantity <= 18 + 10
        and p_size between 1 and 10
        and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG')
        and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON'
    )
    or
    (
        p_partkey = l_partkey
        and p_brand = 'Brand#45'
        and p_container in ('LG CASE', 'LG BOX', 'LG PACK', 'LG PKG')
        and l_quantity >= 22 and l_quantity <= 22 + 10
        and p_size between 1 and 15
        and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG')
        and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON'
);

这是两表连接的过滤查询汇总，结构上比较简单，但是过滤条件比较复杂。

1. 数据存储

lineitem 和 part 没有特殊的有序要求，按照主键有序存储。

继续使用题目 Q3 中的 lineitem.ctx 和 Q2 的 part.ctx，复制到本题的主目录中。

2. 一般实现

条件表达式中有不少项只与较小的维表 part 相关，而且这些项的计算复杂度较高（有 in 运算），如果先针对 part 表把这些项计算出来，则计算量将比针对两表连接结果集再计算要少得多，因为连接结果集是和 lineitem 表规模相同，要大得多。

计算代码：

A9 将后续的条件合并，写到 part 的游标前过滤条件中，减少数据读取量。

A10 在 part 表中新产生一个 FLAG 字段，用于将 part 相关的复杂条件项先计算出来。当记录满足 SQL 中的 or 条件 1、2、3 时分别赋值为 1、2、3，都不满足则赋值 0，然后用 FLAG 值是否大于 0 来过滤。

在 A12 中再根据 FLAG 的值来选择用哪个 quantity 值对 L_QUANTITY 进行过滤。FLAG 相关的复杂计算式的计算次数，和 part 表的行数相同。

测试结果：

3. 数据转换

本题要使用前面题目介绍的维表主键序号化方法，可以使用 Q8 中的 lineitem_4.ctx，复制到本题主目录中。

还要使用枚举型字符串数字化方法，part 中的 P_BRAND 和 P_CONTAINER 已分别在 Q16、Q17 中转换过了，复制到本题主目录。

还要在 lineitem_4 基础上转换 L_SHIPMODE、L_SHIPINSTRUCT 两个枚举型字符串字段。

转换代码如下：

转换后的计算代码：

A9、A10、A11、A13、B14 都是对位序列。

测试结果：

4. 列式计算

计算代码：

列式计算不能使用 switch 给字段赋值，A17 用 B14(L_PARTKEY) 代替了 L_PARTKEY:B14:#，只实现过滤，没有赋值。A18 还要用 B14(L_PARTKEY) 再计算一次。

测试结果：