
我们继续讨论遍历运算的语法规则。
5. 序号的引用
SQL延用了数学上的无序集合概念,遍历时也不关注次序。但计算机只能一步步地执行(暂先不考虑并行计算的情况),遍历集合时总会有个次序,充分利用这个次序就可以方便地表达更丰富的计算需求。
比如我们想从一个集合取出半数成员构成新集合。这看起来象是过滤运算,但过滤条件和集合成员本身并没有关系,而是由遍历成员时的次序号决定的。
只有~写法无法方便地描述出这种运算,这时候还需有个符号(标识符)来表示遍历的次序号。
事实上,大部分高级语言在写循环语句时都会有个循环变量来表示次序号,就起到了这个作用。但许多集合化语言中并没有提供这个机制,碰到这种运算就只能再写循环才能完成,就显得很繁琐。SQL也没有表示遍历次序后的方案,只能先用子查询人为制造一个序号出来再针对这个序号进行过滤。
我们用#来表示遍历的次序号,那么这个运算就很容易写了:
A.select(#<=A.len()/2) 取前一半成员
A.select(#%2==0) 取偶数位置的成员

对应地,在过滤运算中我们总是返回满足条件的成员,但有时候我们并不关心具体成员而只关心成员的次序号,那么我们还有必要设计返回次序号的过滤函数:
A.pselect( ~>5 ) 返回大于5的成员的次序号
类似地,还可能有:
A.pmax() 返回最大值的次序号
...
6. 相邻成员和集合的引用
考虑到遍历的次序时,我们还可以进一步丰富计算的描述能力。
比如有12个月的销售额数据已经按次序准备好,要计算哪些月份的增长率超过了5%。
SQL很难写这种跨行计算,需要用JOIN语句或窗口函数把上月数据和本月数据对齐,然后再来计算增长率,这不可避免地用到子查询。
如果我们提供了相邻成员的引用语法,就可以很容易描述这个计算了。
比如用[i]表示和当前成员距离为i的成员,再结合前述的#写法,上面的计算就可以写成:
A.(if(~/~[-1]>1.05,#,0)).select(~>0)
~[-1]表示前一个成员,也就是上月销售额。找出把增长率超过5%的月份(也就是#),其它月份清0,最后选出这些非0的月份。
如果用上述的返回次序号的过滤函数,还可以写成更简单的形式:
A.pselect(~/~[-1]>1.05)

除了相邻成员外,还可能有相邻集合的引用,比如还是上面的集合,我们希望计算前后各一个月的销售额移动平均值。
把[i]表达式扩展成[a,b]写法来表示相邻成员构成的集合,这个运算就很容易描述了:
A.(~[-1,1].avg())
相邻集合还可能有更复杂的情况,比如计算到当月的累积销售额。
允许[a,b]写法中a缺省表示从第一个成员开始(对等地,b缺省可以理解为最后一个成员),这个运算可以写成
A.(~[,0].sum())

同样的,面向结构化数据计算也还可以直接使用字段名,比如如果例子中的集合是由“月份”和“销售额”的两个字段构成的表,则上述的运算可以分别写成:
A.select(销售额/销售额[-1]>1.05) 这里结果集中已有月份字段,不再需要用#了
A.derive(销售额[-1,1].avg:移动平均值) 增加一个字段表示移动平均
A.derive(销售额[,0].sum():累计销售额)

考虑到有序遍历时,其语法规则就比常规遍历要复杂许多,而这些有序遍历也是实际计算中经常发生的,如果遍历语法不支持,会导致这些计算难以描述,程序员就要再编写多行循环语句,繁琐且影响可读性。
SQL没有提供有序遍历的语法,经常需要使用子查询和窗口函数来生成序号,某些复杂些的有序遍历运算甚至写不出来,也要用存储过程手段转换成多行循环语句才可以。从这个意义讲,SQL虽然是集合化语言,但集合化不够彻底。
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《数据蒋堂》的作者蒋步星,从事信息系统建设和数据处理长达20多年的时间。他丰富的工程经验与深厚的理论功底相互融合、创新思想与传统观念的相互碰撞,虚拟与现实的相互交织,产生出了一篇篇的沥血之作。此连载的内容涉及从数据呈现、采集到加工计算再到存储以及挖掘等各个方面。大可观数据世界之远景、小可看技术疑难之细节。针对数据领域一些技术难点,站在研发人员的角度从浅入深,进行全方位、360度无死角深度剖析;对于一些业内观点,站在技术人员角度阐述自己的思考和理解。蒋步星还会对大数据的发展,站在业内专家角度给予预测和推断。静下心来认真研读你会发现,《数据蒋堂》的文章,有的会让用户避免重复前人走过的弯路,有的会让攻城狮面对扎心的难题茅塞顿开,有的会为初入行业的读者提供一把开启数据世界的钥匙,有的甚至会让业内专家大跌眼镜,产生思想交锋。

蒋步星,清华大学计算机硕士,著有《非线性报表模型原理》等
1989年中国国际奥林匹克数学竞赛团体冠军成员,个人金牌。
2000年创立润乾公司,首次在润乾报表中提出非线性报表模型,完美解决了中国式复杂报表制表难题,目前该模型已经成为报表行业的标准。
2008年开始研发不依赖关系型数据的计算引擎,历经多个版本后,于2014年集算器正式发布。有效地提高了复杂结构化大数据计算的开发速度和运算效率。
2016年荣获中国电子信息产业发展研究院评选的“2016年中国软件和信息服务业 • 十大领军人物”。
2017年创办数据领域技术讲堂《数据蒋堂》,专注数据、每周一期。
2017年获得中国大数据产业生态大会评选的“2017年度中国数据大工匠”





