集算器协助SQL实现固定排序

SQL通常只能按某字段进行排序,如果要按照指定列表排序,就只能用decodeunion,但项目一多SQL就会很长,项目如果是变动的参数,SQL就更难实现,经常需要建立临时表。而且项目和字段值不一定相等,差异部分有时要补齐在排序结果中,有时要排除在外,用SQL处理起来难度很大。

       集算器支持对齐函数、有序计算、显式集合,可轻松实现固定排序。集算器还支持独立使用、控制台执行、报表调用、JAVA代码调用,详情参考【集算器辅助SQL编写的应用结构】。

下面举例说明SQL开发中常见的固定排序问题,以及集算器的解法。

简单固定排序

 

对表Serice进行排序,要求aNum字段按照[1,3,2,4]的顺序排列,部分数据如下:



 

集算器代码:



 

A1执行SQL,函数align可将记录按指定列表分组并排序,默认只取第1条,@a表示取组内全部成员。函数conj可纵向合并记录。

<!--[if !supportLists]-->1.       <!--[endif]-->可以用参数实现动态排序,即A2=A1.align@a(arg_List, aNum).conj(),当arg_List=[1,3,2,4]时,可获得同样的结果。如此便可实现代码复用。

当列表中的项目比aNum字段少时,比如arg_List=[1,2,4],默认情况下会排除无法对应的数据,计算结果如下:



 

如果希望将无法对应的数据追加在排序之后,可用A2=A1.align@n(arg_List, aNum).conj(),计算结果如下:



 

  上述代码等价于A2=A1.align@s(arg_List, aNum)

<!--[if !supportLists]-->1.            <!--[endif]-->当列表中的项目比字段值多时,排序结`果不会出现多余的项目。

按指定顺序输出

需要对库表PRODUCT重新排序并输出,但不是直接按字段排序,而是前N条数据根据指定顺序排序,剩下的数据按字段顺序排序。部分数据如下:



 

集算器代码:



 

align 表示按指定列表分组并排序,@s表示无法与列表对应的记录排在最后。当arg_IDList=[300,400,100,200]时,可获得理想结果。

 

寻找缺失数据

Table1记录较多,其ID字段是整数序列,但数据缺乏连续性,现在要找到这些缺少的数据。部分源数据如下:



 

如果集合较小,SQL可以用最小最大值生成连续的数字序列,再用子查询跟ID列做差集。如果集合较大,就要用归并算法提高性能,这种情况下代码就会变得很复杂。集算器直接支持归并算法,代码如下:



 

函数m可按序号取集合成员,支持正向取和逆向取,A1.m(1)可简写做A1(1)。函数to生成连续序列,函数merge可对有序数据进行归并,@d表示归并结果为差集。结果如下:



 

组内固定排序

 

         attendance记录着考勤信息,现在要将每人每天的考勤信息(固定7条)分为上午、下午2条,其中Per_CodeDateInOut字段相同,BreakReturn字段不同。某人某天的考勤信息如下:



 

针对每人每天的考勤记录,需要按指定行号取出上午的4条数据,再静态转置成1条记录,上午下午分两次计算。此类有序算法在实际业务中很常见,但SQL缺乏天然的序号,只能用pivotover等方法去实现,虽然能写出代码,但很难看懂和维护。

 

集算器代码如下:



 

A3取出各组第1723条记录,A4将各组4条记录横向拼成1条记录,并存入空二维表AM,其中“~”表示当前组,“#”表示组内序号。“|”可进行记录纵向合并。

某人某天的计算结果如下:



 

<think>嗯,用户需要修改SQL查询,筛选特定type_id并选择特定字段。用户提供的原始查询其实已经基本正确:正确选择了字段、使用了IN语句指定type_id205和206、并按年份降序排列。不过注意到用户使用了反引号包裹表名和字段名,这虽然能避免与SQL保留字冲突,但在实际场景中有些注意事项:1.反引号在MySQL是必需的,但在其他数据库如PostgreSQL需改用双引号2.当字段名包含特殊字符时必须使用,但简洁的字段名可以省略关于性能优化部分值得深入说明:由于type_id索引是查询速度的关键,如果数据量巨大(百万级以上),添加LIMIT会显著提升性能,因为数据库不必返回全部结果集。考虑到用户要求"仅展示"特定字段,推测可能是前端展示用,这种情况下分页几乎是必须的。用户从问题描述看应该有一定SQL基础,但可能对执行细节关注不够。在建议中补充了三个专业方向的问题:索引状态、数据规模和表结构优化。特别是索引问题——如果type_id未建立索引,该查询会在全表扫描时产生性能瓶颈。最后主动提出可协助优化设计。根据使用场景(移动/网页端)和访问频率,可能需要建议完全不同的存储方案。不过当前查询本身已经是较优解。</think> 以下是优化后的SQL查询及详细说明: ```sql SELECT vod_id, vod_name, vod_year, vod_pic FROM `mac_vod` WHERE `type_id` IN (205, 206) ORDER BY `vod_year` DESC; ``` ### 关键优化说明: 1. **字段选择优化** 显式指定 `vod_id, vod_name, vod_year, vod_pic` 字段避免 `SELECT *` 的性能浪费[^1]。 2. **索引利用** - `WHERE type_id IN (205, 206)` 可直接利用 `type_id` 索引(若存在) - 降序排序 `ORDER BY vod_year DESC` 可通过 `vod_year` 索引加速排序阶段[^2]。 3. **过滤条件优化** `IN` 子句在少量固定值时效率等于 `OR`,但更易读。数据量较大时仍优于 `OR`[^3]。 --- ### 进阶建议: ```sql -- 添加分页提高大数据量性能 SELECT vod_id, vod_name, vod_year, vod_pic FROM `mac_vod` WHERE `type_id` IN (205, 206) ORDER BY `vod_year` DESC LIMIT 20 OFFSET 0; -- 每页20条 ``` ---
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