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SPL 实践：结构化文本上的计算

计算＆AI

文本计算(15)

下载测试文本

结构化文本计算需求

结构化文本文件是常见的数据存储方式，比如这个score.txt，记录了所有班级学生的成绩，第一行是列名，之后每一行是一个学生的数据，行内用制表符分隔。

这种结构化文本也会有各种计算和处理的需求，比如选出英语90分以上的女生、计算出每个学生的总分并由高到低排序、计算出各班语文平均分等。

导入数据库用SQL计算当然没问题，但过程比较麻烦，而且也不一定总有数据库可用。写Java代码也非常繁琐，用SPL就非常简单了。

读入结构化文本文件

先看如何加载文件。A1的import()函数能直接把结构化文本文件读成内存数据表，其中的@t选项表示第一行为字段名。对于逗号分隔的csv文件，可以使用选项@c读入，@tc表示读取第一行为列名的csv文本。

A1/A2分别读入score.txt和score.csv。A3/A4用T()函数也可以同样能读入score.txt、score.csv，它会根据文件扩展名自动加载。

读取文本数据还有其它情况，比如没有标题行、只读入部分列、自定义分隔符以及文本中带有引号回车符等等，这些功能细节可以参考官方文档。

	A
1	=file("score.txt").import@t()
2	=file("score.csv").import@tc()
3	=T("score.txt")
4	=T("score.csv")

尝试过滤

来尝试一下过滤运算，比如要选出英语90分以上的女生。A1用T()函数把文本数据加载成内存数据表，A2用select()函数过滤数据，能看到结果中只剩下90分以上的女生了。A3中的点运算符可以把加载数据、过滤运算合成一句，计算结果相同。

如果把这个文件看成一个表，对应运算的SQL语句是这样的：

SELECT * FROM score

　　WHERE English>=90 AND Gender=2

有时候希望动态传入过滤条件的值，可以预定义默认值为80分和男生的两个参数，运行时还可以再修改，A4中的select函数使用这两个参数变量即可。

A5中把A2的结果序表用export()函数回写成文本文件filter.txt。与import()函数同理，@t选项表示第一行将写成标题。

	A
1	=T("score.txt")
2	=A1.select(English>=90 && Gender==2)
3	=T("score.txt").select(English>=90 && Gender==2)
4	=T("score.txt").select(English>=argEng && Gender==argGen)
5	=file("filter.txt").export@t(A2)

再试聚合

再尝试一些聚合运算，分别算出女生、男生的最高分，平均分，与SQL的聚合函数基本一致。

	A
1	=T("score.txt")
2	=A1.select(English>=90 && Gender==2)
3	=T("score.txt").select(English>=90 && Gender==2)
4	=T("score.txt").select(English>=argEng && Gender==argGen)
5	=file("filter.txt").export@t(A2)

SQL：

SELECT max(Math), avg(Math)

　　FROM score WHERE English>=90 AND Gender=2

SELECT max(Math), avg(Math)

　　FROM score WHERE English>=90 AND Gender=1

集成Java应用

初步计算尝试过后，我们再来看如何把这些代码集成进Java应用中。SPL提供了标准JDBC，可以像执行SQL或调用存储过程一样给Java应用提供数据查询、计算能力。

　[JDBCConection].prepareStatement(SPL语句)

　[JDBCConection].prepareCall(SPL脚本)

将[安装目录]\esProc\lib下的jar引入到应用中：

　esproc-bin-xxxx.jar

　icu4j-60.3.jar

然后将SPL配置文件[安装目录]\esProc\config\raqsoftConfig.xml复制到应用类路径下即可。raqsoftConfig.xml是SPL的核心配置文件，名称不可更改。

JDBC执行SPL代码

驱动类是InternalDriver，连接URL是jdbc:esproc:local。

创建的JDBC连接能像执行SQL查询一样执行SPL代码。这里加载score.txt，过滤出英语高分学生，用JDBC参数动态设置底限分，这里设置了90。运行这段Java程序，和其它普通JDBC用法一样，结果序表以ResultSet对象返回。

Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");

Connection con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");

PreparedStatement ps = con.prepareStatement("=T(\"score.txt\").select(English >= ? )");

ps.setInt(1, 90);

ResultSet rs = ps.executeQuery();

JDBC调用SPL脚本

把SPL程序保存为.splx脚本文件，这里保存为scoreCalc.splx：

	A
1	=T("score.txt").select(English>=90)
2	return A1

然后把这个脚本文件放入集算器主目录，raqsoftConfig.xml里配置为D盘根目录：

然后就能用JDBC调用存储过程的方式调用这些脚本了：

PreparedStatement ps = con.prepareCall("call scoreCalc()");

ps.execute();

ResultSet rs = ps.getResultSet();

执行call scoreCalc()就调用执行了scoreCalc.splx。结果集返回到ResultSet中。

JDBC执行SPL返回单值、多值

除了返回多行多列的序表给JDBC ResultSet对象，还可以返回一行一列的单个值，或多行一列的多个值组成的序列。

	A
1	=T("score.txt").sum(Math)
2	return A1

1行1列的单值，列名固定为“Field”，如A2返回数学总成绩，70360分。

	A
1	=T("score.txt").sum(Math)
2	=T("score.txt").count(Math)
3	=T("score.txt").avg(Math)
4	=T("score.txt").min(Math)
5	return [A1, A2, A3, A4]

多行1列的多个值，列名仍然为“Field”，如A5返回数学总分、个数、平均分、最低分。

使用变量

继续看更多计算任务，把常见的SQL运算都用SPL实现一下。

为方便讨论，我们假定所有代码的A1格都是加载文件，然后将序表赋值给score变量，之后就不必再写A1了，只针对score做计算。另外，为简单起见，SPL代码中不再使用参数了，大家可以自己改造成有参数的情况。

	A
1	>score=T("score.txt")
2	=score.select(English>=90 && Gender==2)
3	……

计算列

用同行的多个字段值计算出新字段，例如计算出每个同学三科成绩的总分和平均分。

SPL用new()函数定义计算列，计算列中的表达式可以使用前面已有的计算列，如先算出total，再用total算出avg。

=score .new(

　　Gender, Name

　　,(English+Chinese+Math):total

　　,round(total/3, 2):avg

)

new()函数中也可以选出一些原始的列，混同新的计算列同时调整列的次序，这里将Gender调整到Name之前。

SQL：

SELECT

　　Gender, Name

　　,(English+Chinese+Math) as total

　　,(English+Chinese+Math)/3 as avg

FROM score

增加计算列

如果想在原有的序表上直接增加新的计算列，可以用derive()函数，这里把三科总分和平均分追加上。

=score .derive(

　　　(English+Chinese+Math):total

　　　,round(total/3, 2):avg

　　)

SQL：

SELECT

　　,(English+Chinese+Math) as total

　　,(English+Chinese+Math)/3 as avg

FROM score

排序

将全年级学生按照总分由高到低排序，总分相等的按照数学成绩由低到高排序。SPL用sort()函数实现排序，排序字段total前面是负号表示降序，Math升序。

=score.derive(

　　(English+Chinese+Math):total

).sort(-total, Math)

结果中看到总分281存在多个学生，其中数学分低的学生排的更靠前。

字符串、日期类型的字段也支持排序。如按Name倒序排序，从第一个字符逐个往后对比大小。

SQL：

SELECT

　　(English+Chinese+Math) as total

FROM score

ORDER BY

　　(English+Chinese+Math) DESC

　　,Math DESC

分组汇总

要按班级、性别分组，统计人数和英语平均分，SPL中用groups()函数实现分组汇总。参数里分号前面定义分组字段Class、Gender，多个分组字段时，用逗号分割；分号后面定义汇总表达式，支持sum、count、avg，min，max等汇总方式。

=score.groups(

　　Class , Gender

　　; count(Name):cnt

　　, round(avg(English),2):engAvg

)

SQL：

SELECT

　　Class,Gender

　　, COUNT (Name) AS cnt

　　, ROUND(AVG (English),2) AS engAvg

FROM score

GROUP BY Class,Gender

分组汇总后再过滤

分组前先用select()函数过滤出数学60分以上的学生；

分组汇总后仍然用select()函数再过滤出英语平均分超过70的分组，SPL是分步定义计算的，中间步骤可以随时过滤，不用WHERE/HAVING区分是否发生在分组后。

=score.select(Math>60)

　　.groups(

　　　　Class,Gender

　　　　;count(Name):cnt, round(avg(English),2):engAvg

　　).select(engAvg > 70)

SQL：

SELECT

　　Class, Gender, COUNT (Name) AS cnt

　　, ROUND(AVG (English),2) AS engAvg

FROM score

WHERE Math>60

GROUP BY Class,Gender

HAVING ROUND(AVG (English),2) > 70

去掉重复值

SPL中用id()函数可以去掉重复值，一千个学生，去掉重复姓名后，有598个姓名。

	A
2	=score.id(Name)

SQL：

SELECT DISTINCT Name FROM score

也可以多列组合起来去重，就是认为多列的值都相同时，才算作重复，如一千个学生组合Name和Math去重，剩余992个。

	A
2	=score.id([Name,Math] )

SQL：

SELECT DISTINCT Name,Math FROM score

去重计数

SPL中用icount()函数实现去重计数，1000个学生中去重后有598个名字。

	A
2	=score.icount(Name)

SQL：

SELECT COUNT(DISTINCT Name) Name FROM score

icount也支持多列去重计数，名字和数学成绩都相同的去重后，剩余992个。

	A
2	=score.icount([Name,Math] )

SQL：

SELECT

　　COUNT(*)

FROM (

　　SELECT DISTINCT Name, Math FROM score

)

分组后组内去重计数

icount()函数还可以用在分组函数groups内，这样组内也能实现去重计数，看到2班56个人有54个姓名，3班55个人有53个姓名。

=score.groups(

　　Class

　　; icount(Name):nameCnt

　　, count(Name):cnt

)

SQL：

SELECT

　　Class

　　, COUNT(distinct Name) AS nameCnt

　　, COUNT(Name) AS cnt

FROM score

GROUP BY Class

TOP-N

取前几名的计算也比较常见，top()函数取前N条记录，第一个参数是负数，表示倒序，-5会取total最大的5条记录，如果是正数5，会取total最小的5条记录。找前N名时，重复值默认会占用名次，如第4、5名都是281分。

=score.derive((English+Chinese+Math):total)

　　.top(-5;total)

SQL：

SELECT

　　TOP 5

　　*, (English+Chinese+Math) as total

FROM score

ORDER BY (English+Chinese+Math) DESC

如果想让重复值不占名次，可以用@i选项，前5名中，第4名有重复值，共三个人，那前5名一共查出7人。

***.top@i(-5;total)

找最大、最小的记录，还可以用maxp，minp函数，它们分别等价于top 1，top -1。

最大 ***.maxp(total) = top(1,total) ：

最小 ***.minp(total) = top(-1,total)

组内TOP-N

要查出各班的前5名，可以在group()函数内使用top函数，

=score.derive(

　　(English+Chinese+Math):total

).group(Class;~.top(-5;total))

如图得到的各班前5名是一个个子集合，点开3班，能看到3班的前5名。

groups()和group()函数都是做分组的，简单说，前者是分组后直接计算出一些汇总值，后者做分组后得到各个分组子集合，子集合可以再灵活定义更多计算，不一定总是做聚合。

SQL：

SELECT

　　* , (English+Chinese+Math) AS total ,

　　RANK OVER(

　　　　PARTITION BY Class ORDER BY

　　　　English+Chinese+Math DESC

　　) AS rank

FROM score WHERE rank <= 5

关联的分类

我们再来看涉及多个文件关联的运算。

SPL看待关联和SQL不太一样，它把关联区分为外键关联和主键关联两类。

比如，学生表的City外键到城市表主键CityID，这种是外键关联，学生表的普通字段Class、School分别外键到班级表的主键ClassID、SchoolID，这种两字段、以及多字段关联，也是外键关联。

学生表用主键关联到学生健康表的主键StudentID，这种称为主键关联，这两表是一对一的关系，也称为同维表。

学生表用主键关联到学生缴费表的部分主键StudentID，这也属于主键关联，这两表是一对多的关系，也称为主子表。

基于不同关联特点，SPL用不同的函数区别实现关联。

关联运算涉及多个文件，类似的，我们在A1中可多个文本都加载成SPL序表变量，方便后续计算。

>student=T("student.txt"),

　city=T("city.txt"),

　class=T("class.txt"),

　stu_pay=T("stu_pay.txt"),

　stu_health=T("stu_health.txt")

外键关联计算

class.txt里记录班级班主任老师ID，英语老师ID等信息，teacher.txt记录老师姓名、性别、所教科目。

想要查出班主任是语文老师的班级，就需要用class.txt的ClassTeacher关联teacher.txt的teacherId。

SPL用switch()方法实现两表连接，A2计算过程中，涉及四个序表，class.txt加载为序表class，teacher.txt加载为序表teacher，然后用switch()函数把teacher的相关记录替换为class的ClassTeacher字段值，算出CT序表，SPL序表的字段值允许是记录、甚至子序表这样复杂的数据类型，CT就是这种多级嵌套序表。

从嵌套的子记录中获得数据也不难，如由CT new()出简单结构的CT2时，ClassTeacher.Subject就得到班主任老师所教科目，最后用select()函数查出语文科目。

>CT=class.switch(

　　ClassTeacher ,teacher:teacherId

　)

　,CT2=CT.new(

　　Class

　　, ClassTeacher.Name

　　, ClassTeacher.Subject

　).select(Subject=="Chinese")

SQL：

SELECT

　　C.Class ,T.Name ,T.Subject

FROM

　　class C JOIN teacher T

　　　　ON C.ClassTeacher=T.treachId

WHERE T.Subject="Chinese"

多级外键关联

student表的FromCity字段外键到city表，ClassID字段外键到class表，class表中英语、语文、数学三科老师字段都外键到teacher表。

student表有两个外键字段，class表有三个。同时还存在student表关联class表、class表又关联teacher表这样的多级关联。

要查来自City4并且老师是Teacher8的学生，需要四表关联在一起查询，switch()函数支持同时关联多个外键表，如A2中先把class表关联好三科老师，A3中再关联city表及A2的class表，A3关联后的结果是一个结构更复杂的多级序表，能比较形象的展现关联结果。

最后A4中用new()函数从各级序表中取出需要的信息，过滤出来自City4且老师为Teacher8的学生。

	A
2	=class.switch( EnglishTeacher, teacher:TeacherID ; ChineseTeacher, teacher:TeacherID ; MathTeacher, teacher:TeacherID )
3	=student.switch( ClassID, A2 : ClassID ; FromCity, city : CityID )
4	=B2.new(StudentID, Name ,FromCity.Name : City ,ClassID.EnglishTeacher.Name : EnTeacher ,ClassID.ChineseTeacher.Name : CnTeacher,ClassID.MathTeacher.Name : MaTeacher ).select(City=="City4" && (EnTeacher=="Teacher8" \|\| CnTeacher=="Teacher8" \|\| MaTeacher=="Teacher8"))

SQL：

SELECT

　　s.StudentID, s.Name, c.Name AS city, en.Name AS EnTeacher,

　　　　cn.Name AS CnTeacher, ma.Name AS MaTeacher

FROM

　　student s JOIN city c JOIN class cl

　　　　　JOIN teacher en JOIN teacher cn JOIN ma

　　　　s.FromCity=c.CityID AND s.ClassID=cl.ClassID AND cl.EnglishTeacher=en.TeacherID

　　　　　AND cl.ChineseTeacher=cn.TeacherID AND cl.MathTeacher=ma.TeacherID
WHERE

　　City="City4" AND

　　(EnTeacher="Teacher8" OR CnTeacher=“Teacher8” OR MaTeacher=“Teacher8”)

多字段外键关联

switch()函数适合单字段外键关联，多字段关联时，用join()函数。

score表中增加School列，记录5个学校30个班的成绩，每个学校有6个班。class表记录这30个班，主键是Class、School两个字段，班级分类管理，分为1类班、2类班、3类班。

现在要查出所有3类班的学生成绩，join()函数的参数中，第一个逗号前是多个外键字段，Class和School，第二个逗号前是被关联表class，及其多个主键字段Class和School，再之后是从被关联表选出的目标字段，可以是多个，我们这里只选出了一个ClassType字段。

switch()函数是单字段关联，支持多表，结果是嵌套的多级序表。

join()函数能支持多字段关联，但不支持多表，结果是把两表字段直接连接起来，形成一个单层结构序表。

>class=class.select(ClassType==3)

>CT=score.join(

　　　Class:School

　　　,class:Class:School

　　　,ClassType

　)

SQL：

SELECT

　　s.*, c.ClassType

FROM

　　score s JOIN class c

　　　　ON s.Class=c.Class

　　　　　AND s.School=c.School

WHERE c.ClassType=3

同维表-主键关联

student表、family表、health表主键都是StudentID，三表是一对一的同维表关系，后面两表是学生不同方面的补充信息。

主键关联要用新的关联函数，形如join(A, B, C)，参数中定义多个被关联表的信息：被关联表(student)、关联后序表中的字段名(stu)、关联主键(StudentID)。

观察A2关联后的结果，StudentID为2的三表记录关联到一起了。

A2关联后，A3过滤出眼睛近视度数超过500度的学生及家长。

=join(

　　student : stu , StudentID;

　　family : stu_family , StudentID;

　　health : stu_health , StudentID

)

=A2.new(stu.Name, stu_family.Father

　　, stu_family.Mother, stu_health.EyeVision)

.select(EyeVision>500)

SQL：

SELECT

　　stu.Name, stu_family.Father

　　, stu_family.Mother, stu_health.EyeVision

FROM

　　student stu

　　　　JOIN family stu_family

　　　　JOIN health stu_health

　　ON stu.StudentID=stu_family.StudentID

　　　　AND stu.StudentID=stu_family.StudentID

WHERE sty_health.EyeVision>500

主子表-主键关联

另外一种主键关联是主子表，学生缴费表pay是子表，它是StudentID和PayDate双字段组合主键，用其中StudentID外键到主表student主键。

主子表也用join()函数关联，一个学生有5条缴费记录，每条缴费记录都和主表的学生记录关联了起来。

A2关联后，A3用groups()函数计算出每个学生的缴费总额。

=join(

　　student : stu,StudentID;

　　family : stu_family,StudentID;

　　pay : stu_pay,StudentID

)

=A2.groups(

　　stu.Name, stu_family.Father;

　　sum(stu_pay.PayMoney):allPay

)

SQL：

SELECT

　　stu.Name, stu_family.Father,

　　sum(stu_pay.PayMoney):allPay

FROM

　　student stu

　　　　JOIN family stu_family

　　　　JOIN pay stu_pay

　　ON stu.StudentID=stu_family.StudentID

　　　　AND stu.StudentID=stu_pay.StudentID

GROUP BY stu.Name, stu_family.Father

还有更多

以上就是SPL做结构化文本计算的内容，对于这类数据库外的数据，也有了简便、强大的计算方案。

这里涉及的例子都是能读入内存的小数据，可以下载测试文本尝试。对于大于内存的文件，SPL也提供了游标方案来计算，感兴趣的小伙伴可以参考SPL的官方文档。

当然，SPL的能力还远不止于此，SPL还支持JSON、XML等多种文本格式、跨多种数据库查询、支持数据库与其他非数据库混合计算，针对大数据或复杂计算，可以借助SPL的计算能力对SQL进行性能优化，这些内容我们会在后面的专题逐渐介绍。

SPL是开源软件，可以从https://github.com/SPLWare/esProc获取源码。

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尝试过滤

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使用变量

计算列

增加计算列

排序

分组汇总

分组汇总后再过滤

去掉重复值

去重计数

分组后组内去重计数

TOP-N

组内TOP-N

更多函数-日期计算

更多函数-字符串计算

更多函数-转换成日期类型

更多函数-转换成数值类型

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多级外键关联

多字段外键关联

同维表-主键关联

主子表-主键关联

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