数据结构和样例数据：

表中存储的是 2025 年 1 月 1 日飞机出发、到达城市机场的数据。

其中 FId 是航班号，AircraftId 飞机号，DepCity 出发城市，ArrCity 到达城市，DepTime 出发时间，ArrTime 到达时间。

当天 0 点时已经有些飞机停留在这些城市了。比如表中第一条记录表示 AircraftId 为 1 的飞机这一天开始的时候已经在华盛顿了，这种情况下 FId、DepCity、DepTime 被置为空，ArrTime 被置为 1970/1/1 0:0:0。

业务规定，每个航班号在一天时间内最多只会出现一次。

1. 停留在纽约的飞机，最多时有多少架

这一天中，有的飞机到达纽约、有的离开，正在这个城市停留的飞机总数是不断变化的。现在要计算停留在纽约的飞机最多时有多少架。

把到达或者离开纽约的航班数据按照时间排序，到达的以到达时间为准、离开的以出发时间为准。然后将到达的记录标记为 1，出发的记录标记为 -1，从头开始累计这个标记就能得到每条记录对应的，当时正在纽约停留的飞机数量了。如下表：

tm 是出发或到达时间，chg 是到达出发标记。循环计算这个表，用当前行的 chg 和上一行的 cum 求和得到本行的累计值 cum，就是正在纽约停留的飞机数量。

循环结束后，取 cum 的最大值即可得到期望的结果。

SQL 可以用窗口函数 sum 实现累计。

with t1 as (
        select FId, DepTime tm, -1 chg
        from flights
        where DepCity='New York'
        union all
        select FId, ArrTime tm, 1 chg
        from flights
        where ArrCity=' New York '
),
t2 as (
        select *, sum(chg) over(order by tm,chg) cum
        from t1
)
select max(cum)
from t2;

SPL 也有类似的累计函数求出最大值：

A2、A3 分别求出纽约出发、到达数据集合，计算 tm、chg 列。这里用单元格来存储两个集合，省去定义临时变量。

SPL 的 IDE 有很好的交互性，可以单步执行并随时在右边的面板中直观地查看到每一步的结果：

A4：合并 A2、A3，并排序、计算出 chg 累计值 cum。

derive 是循环函数，直接针对集合实施循环处理，不必再写 for…next 这样的多条语句块。循环中使用迭代累积函数 cum，就可以实现上面讲的思路，计算出 cum 列。

最后，求出 cum 列的最大值。

只计算 cum 列的最大值，可以不必生成这个列：

2. 纽约停留飞机最多时，哪些航班最晚到达这个城市

假设纽约停留飞机最多时是 n 架，现在要查出：在最晚一次有 n 架飞机停留的时刻之前，最后到达纽约的 n 个航班数据。

用任务一的办法求出 cum 列，找到 cum 最后一个最大值所在的记录：

这条记录的 FId 是 1048，cum 是 41（也就是 n）。把到达纽约的航班数据按照 tm 排序，从中查出 1048 的位置：

从这个位置向上取 n=41 条记录，就是期望的结果。

SQL 的聚合函数 max 只能返回最大值，不能返回最大值所在记录。找 cum 最后一个最大值所在记录的时候，要改成把数据按照 cum 和 tm 降序排序后取第一条记录。

SQL 也不直接支持用位置引用记录，在从 1048 向前取 41 条记录的时候，只能用窗口函数人为造出序号，然后在外层查询中用序号作为条件查出目标。

with t1 as (
    select DepTime tm, -1 chg
    from flights
    where DepCity='New York'
    union all
    select ArrTime tm, 1 chg
    from flights
    where ArrCity='New York'
),
t2 as (
    select tm, sum(chg) over(order by tm,chg) cum
    from t1
),
t3 as ( 
    select *
    from t2
    order by cum desc, tm desc
    limit 1
),
t4 as (
    select f.*,row_number() over(order by ArrTime desc) rn
    from flights f, t3
    where f.ArrCity='New York' and f.ArrTime<=t3.tm
)
select t4.*
from t4,t3
where rn<=t3.cum
order by ArrTime;

子查询从任务一的两个增加到四个，而且增加了窗口函数，语句复杂了很多。

SPL 支持位置计算，而且特有的 maxp 函数可以返回最大值所在的记录，很容易实现上述思路：

A4用 maxp@z 代替任务一中的max，取得最大值所在记录而不是最大值本身。maxp的@z选项表示从后往前找到第一个成员，这里就是指时间最晚的一个。

A5 把 A3 按照 tm 排序，A6 查到 FId 值 1048 在 A5 中的位置，A7 从这个位置开始向前取 n 条记录。

3. 纽约停留飞机最多时，哪些航班最晚到达并停留在这个城市

假设纽约停留飞机最多时是 n 架，要查出最后一次有 n 架飞机停留的时刻之前，最晚到达纽约且未飞走的航班数据。

先找到 cum 最后一个最大值的位置，把这个位置向前的所有记录组成新的集合：

把新集合的记录调换先后顺序，倒序为下表：

把这个表按照 AircraftId 分组。以 AircaftId 是 24 的飞机为例，分组子集是：

组内数据的时间仍是降序排序的，飞机从纽约到华盛顿，又飞回纽约，在 cum 最后一个最大值出现之前没有离开纽约。可以看出，若组内第一条记录的 chg 是 1，那么这就是到纽约而且没有飞走的航班记录。

接下来，每组只取第一条记录，再以 chg=1 为条件过滤一下，就能得到期望的结果。

SQL 不能直接取组内第一条记录，要用窗口函数人为造出组内序号，然后在外层查询中用序号作为条件查出目标：

with t1 as (
    select *, DepTime tm, -1 chg
    from plane
     where DepCity='New York'
     union all
     select *, ArrTime tm, 1 chg
     from plane
     where ArrCity='New York'
 ),
 t2 as (
     select *, sum(chg) over(order by tm,chg) cum
     from t1
 ),
 t3 as ( 
     select *
     from t2
     order by cum desc, tm desc
     limit 1
 ),
 t4 as (
     select t1.*,
         row_number() OVER(PARTITION BY AircraftId ORDER BY tm desc) AS rno
     from t1,t3
     where t1.tm<=t3.tm
 )
select * from t4 where chg=1 and rno=1 

SPL 支持直接取组内第一条记录，可以轻松实现这个思路：

A4 有序归并 A2、A3，IDE 左边预览窗口可以看到计算结果：

B4 按照上述思路，找到 cum 最后一个最大值所在的位置，把这个位置之前的所有记录组成的集合倒置。这里用 pmax 函数代替任务二中的 maxp，是找到最大值所在记录的位置序号，而非记录本身。

A5 中的 group@1 表示取每组第一条记录。最后用 chg 为 1 的条件过滤这些记录，就能得到期望的结果。