问题描述

表 stock 记录多支股票的每日收盘价，字段为股票代码 CODE、交易日期 DT、收盘价 CL。现在针对指定的股票（本例为 100046），找出它历史上连续上涨期最长的那一段有多少天。这里说的连续上涨，指收盘价一天接一天不出现回落。

源数据

源表数据量较大，下表只列出部分记录：

期望结果

只有一个值，即最长连续上涨天数：4

01-02 收盘价由 3.89 涨到 3.93，是连续上涨；01-05 由 3.93 跌到 3.78，上涨中断，新的连续上涨段从这里起步。

最长的一段是 2009-01-07 到 2009-01-12：起点 01-07 的 3.77 低于 01-06 的 4.04，随后 4.02、4.42、4.86 一路走高，四天没有回落。另外 2009-01-13 到 2009-01-16 也是 4 天（4.44、4.88、4.98、4.99），与它并列最长。

整只股票一共分出 9 段，各段天数是 2、2、4、4、3、2、1、2、2，最长 4 天且有两段并列，所以答案就是 4。

SQLazy 分步实现

连续上涨的本质是 "不回落的一段一段"。先把目标股票的数据按日期排好序，再用分段功能盯着收盘价：一旦收盘价回落到前一天的水平或以下，就说明上一段上涨结束了，组号加一，开始新的一段。这样每条记录都拿到了自己所属的连续上涨段号。接着按段号数一下行数，行数就是这段连续上涨的天数；最后不分组求一次最大值，就是整只股票最长连续上涨的天数。

【点击在线运行本例】

下面逐一解释这些步骤。

第 1 步：取出目标股票

filter CODE = 100046

从 stock 表筛出 CODE 等于 100046 的记录，后续计算只针对这一只股票。比较用符号 "="。

第 2 步：按日期升序排序
sort DT asc
分段是按记录顺序一段一段走的，顺序不对分出来的段就没有意义，所以先按交易日升序排好。

第 3 步：收盘价不涨就另起一段
segment condition (CL <= CL[-1]); not_up; partition CODE; as NoRisingDays
这是本题的核心一步。分段功能用条件式 CL <= CL[-1] 判断：当前收盘价不高于前一天时组号加一，高于前一天时组号不变。CL[-1] 是相对位置语法，取当前行的前一行，不用自己写自连接就能拿到前一天的价格。生成的组号写入新列 NoRisingDays，组号相同的记录就是一段连续上涨。
partition CODE 让每只股票各分各的段，互不干扰；本例已经筛成一只股票，这个分区是保留原解法的写法，以后放开到多只股票时也不用改代码。

第 4 步：数出每段有几天
summarize count DT as ContinuousDays; group CODE, NoRisingDays
按 CODE 和 NoRisingDays 分组，组内统计记录条数，聚合算法 count 写在被聚合项 DT 之前，结果命名为 ContinuousDays。这一步把记录级的长表压缩成段级的短表，每段一行。

第 5 步：取最长的一段
summarize max ContinuousDays as max_ContinuousDays
这时表里每行是一段的长度，题目只要最大值，所以不再分组，相当于把全表当成一个组求最大，直接得到最长连续上涨的天数。不写分组时结果只有一行，后续可以直接当单值使用。

编译生成 SQL

确认上述 5 步逻辑后，SQLazy 编译器自动生成原生 SQL（这里是 MySQL 语法）：

WITH Value_2 AS (
    SELECT CODE, DT, CL
    FROM stock
    WHERE CODE = 100046
  )
SELECT MAX(ContinuousDays) AS max_ContinuousDays
FROM (
  SELECT CODE, NoRisingDays, COUNT(DT) AS ContinuousDays
  FROM (
    SELECT CODE, DT, CL
      , 1 + SUM(CASE
        WHEN (CL <= col__2) THEN 1
        ELSE 0
      END) OVER (PARTITION BY CODE ORDER BY CASE
        WHEN DT IS NULL THEN 1
        ELSE 0
      END, DT ASC ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS NoRisingDays
    FROM (
      SELECT Value_2.*, LAG(CL) OVER (PARTITION BY CODE ORDER BY CASE
          WHEN DT IS NULL THEN 1
          ELSE 0
        END, DT ASC) AS col__2
      FROM Value_2
    ) sub__3
  ) t_4
  GROUP BY CODE, NoRisingDays
) t_5

SQLazy 让你用业务语言描述逻辑，而不是用 SQL 语法写嵌套查询。所谓 "连续上涨"，本质就是 "价格不回落的一段一段"。SQLazy 用一句 segment 直接表达这个业务判断，而手写 SQL 要先构造前一天的价格、再累计出段号、再按段计数、最后取最大，四层嵌套才得出一个数字。

分段功能的判断是用条件式表达的，条件里可以写相对位置（前一天的价格）与聚合计算，不需要自己拼窗口函数，也不用先做自连接再比较。相较之下，SQL 里同一件事要包装成嵌套子查询，读代码的人得先认出 LAG 加 SUM 加 GROUP BY 这套组合，才能明白它在做 "分段计数"。

分步计算是这里的核心优势。取数、排序、分段、计数、求最大各占一句，每一步都能单独查看中间结果：第 3 步之后能直接看到每段一行的段表，最长的是哪一段一目了然；第 4 步之后能看到每段天数，第 5 步才收成一个值。若要在 SQL 里验证同样的中间结果，得把整条语句拆开重跑，出错时也很难定位是哪一层不对。

先算记录、再算值，也是 SQLazy 常见的写法：分段把记录归组，统计把组压成 "一段一行"，最后不分组求最大收成单值。三步的粒度逐步变粗，与人的分析习惯一致。

官方链接

SQLazy 在线体验：sqlazy.com（免费，无需注册）

SQLazy 项目仓库：github.com/SPLWare/SQLazy