银行可视化大屏后端计算案例

原创 于 2019-10-09 09:45:15 发布 · 1.6k 阅读 · 2 ·
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#后端计算 #案例 #可视化

本文介绍了在银行可视化大屏项目中，如何通过后端计算优化数据处理流程，避免传统ETL、数据导入和大量接口开发的高成本方式。案例展示了后端计算在应对多样数据源时的优势。

【摘要】
随着信息化建设的快速发展，可视化大屏需求越来越普及，然而大屏的背后意味着多样性数据源，传统的解决办法总是需要如下一些工作：ETL 工具先抽取清洗 DW 中的数据；文本文件需导入数据库中赋予计算能力后才能计算；开发对接第三方 API 数据接口，需写很多代码才能构造统一对外服务平台接口；这样的模式终将让开发和维护成本变得高昂！银行可视化大屏后端计算案例

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给 BIRT 的 SQL 数据集传多值参数
02-03 686
但预览结果看不到数据，原因在于JDBC因为“预防SQL注入”的安全问题，禁止了这种多值参数的传值方式。arg1相当于第一个问号，然后看结果，能查出数据来了。
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SQL 多字段条件查询
02-02 1215
SPL语言从理论模型上做了大量的这类创新，能极大的提高描述计算的能力，可以想象掌握了 SPL 语言的你，一个人维护的。=A2.select(pos(~.array().concat(","),"北京 ")!（可以理解为 JAVA 里的数组，只是这个数组比较广义，元素可以是任意数据类型）；还可以依次类推，~[-1] 是前一条记录,~[3] 是当前记录后面的第三条记录;=A2.select((~.销售额 -~[1]. 销售额 )>100000)pos(~.array().concat(","),"北京 ")
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SQL 分组条件深入剖析
01-19 2459
才导致自然而然的解题思路，能说的出，想得明白，但就是写不出相应的计算机语言。这一系列设计上的缺陷，造成了 SQL 的编写、维护、性能调优都成倍的增加工作量。集算器的 SPL 语言从根源上弃用了 SQL 背后的关系代数理论，发明新的离散数据集理论解决程序员描述计算的困难。追根溯源，上面 SQL 反映出来的问题，它缺少单纯的分组动作，不能显式的表达每个小分组，进而对每个小分组的更细致操作就无法直观表达。1、 按设备分组，找到每个设备下Ready的个数c1；2、 按设备分组，找到每个设备下所有状态的个数c2；
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多步骤复杂 SQL 优化实例
01-18 921
稍微复杂点的查询需求，写SQL就会是个烧脑的过程，除了证明我们人脑很聪明，逻辑思维能力强之外，剩余的就全是缺点，每个人经常用不同于其他人思路的方式绕行到同一个结果上，个性化这么强的编程方式，导致编写SQL、阅读SQL、调试SQL都很困难，维护成本也大大增高。在程序员编程描述计算这件事上，集算器 SPL 语言通过创新的数学理论模型《离散数据集》，大大改善《关系代数》（SQL背后的数学模型）在描述计算时的困难。简单的说是对有序计算更彻底的集合运算提倡分步等多方面创新，达到。
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集算器读写 json
01-17 301
在 json 文件中有上述内容，欲将其中的 results 取出并输出成新的 json 文件。A2：将 A1 的 results 字段导出成 json 字符串。A1: 读取 json 文件成字符串，导入为序表。A3：输出 json 串到文件中。
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解析 json，整理分散数据入库
01-16 881
根据 B5.SERVICES 记录里的字段数量循环，每个字段的名字可以在 C7 获得，每个字段的值可在 C8 取到。到此我们可以获得开篇所述“GROUPNAME”值、”SERVICES”中的键编号和“SERVICES”的值。“GROUPNAME”值、”SERVICES”中的键编号对应了数据库表 _groups 的 Groupname 和 ID。“LIST”中包含多个子孙记录，主要目标是”GROUPNAME”、”SERVICES”。“SERVICES”每个值对应数据库表 Services 中的一条记录。
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用集算器比较字符串相似性
01-13 573
1、有 1001 个数字串（每个数字串长度不等，都是 0~9 之内），每一个数字串都和另外 1000 个中找出相同数最多和不同数最多的数字串（等于 1001 个数字数字串都要找一次）如果只有第 1 行数字串含有 1，而第 1001 行数字串没有，算是不同数有 1 个；D7：计算 A4 与 diff 的差为 same 的值，循环并总是存下最大值，循环 2 结束。B5：循环 2，遇到成员 1 时候跳过，取成员 2 与成员 1 比较数字字符。B4：循环 1 的变量，初始为 0，记录比较的结果不同数与相同数。
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行转列，动态列枚举分组
01-12 486
Mongodb 不直接支持行转列，枚举分组做起来也很麻烦，要把数据读出来再用 Java、Php 等编程语言来实现；以下例子不使用 MongoDB 展现，如果使用 MongoDB 需要用 SPL 的 mongo_open()函数连接数据库，用 mongo_shell() 函数查询原始数据结构。B8、C8：根据 subs 循环，将 A4 中单个学校各科的学生成绩统计出来并按顺序拼接成序列。A5、B5、A6：生成结果表，结构是 school、sub1_5、sub1_4…sub1_1、sub2_5、sub2_4…
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MongoDB 导出数据成 csv
01-11 527
将 MongoDB 中的多层数据导出为结构化二维数据，实现这种算法要考虑大数据的处理，结构化数据计算，用 python 实现存在一定难度。
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动态 json 转化序表
01-10 910
A1：将 json 文件读成文本，导入成序表。可以看出 A1 此时相当于按照 custName 分组的目标结果表。A2：用对 A1 用 news 函数解析出 custCars 序表，合并到 A1。
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mongodb 中做 join 的方法
01-09 1055
用 Mongodb 是不支持 join 查询的, 要多次查询很不方便。可以考虑配合 mongodb 使用的本身有计算能力的工具，比如使用 SPL。通过 employee 文档和 seller 文档查询 employee.state 为 California 的 sales orders。A4：选出满足条件的结果，订单 1、3 都属于来自 California 的雇员 1。
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查找满足条件的子记录并合并
01-06 317
问题是，要将 mongodb 中的一系列字符串记录按照逗号分割的首个数字值筛选。A4：将每个字符串成员转成序列，取第一个子成员，根据其选择数据。A3：找到需要计算的数据序列。
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筛选用户权限子集记录
01-05 507
A4：对照 A2 每条记录的 au 是不是 A3 的子集，如果是就查出来。
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mongodb 分组子文档合并
01-04 694
A4：每组数据的 acls 列内数据合并成一个序列，作为 readUser 保存。A3：数据根据 name 分组。
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对序表记录固定排序
01-03 591
A2：使用 align 函数把 A1 按照排序依据进行排序 / 对齐。[300,200,100,400] 可以是外部参数（假设命名为 list），A2 的代码则可以改为 A1.align@s(list,PRODUCT_ID)集算器提供 JDBC 接口，可以像数据库一样使用，
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组内每隔 5 行加一个分隔线
12-30 974
BIRT 可通过 JDBC 访问集算器，可以像数据库一样使用，参考。：在组内每隔 5 行设一个标签。
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文本中按规则分组区段随机抽样
12-29 460
A1:读入文件，第一行作为列名，并设置SessionDate、Start和End的数据类型，最后将SessionDate和Start拼成完整日期DateStart。A2:将A1按Easting,Northing分组，循环每一组。循环体即缩进的B2-D4，可用A2来引用循环变量。类似地，B3的循环体是C3-D4。C4-D4:如果C3过滤的结果不空，则随机取记录存入B2，并将该记录追加到D4。C3:第1组(B2==null)数据直接返回，否则过滤出与B2间隔大于6小时的记录。B3:循环C3每组数据。
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拆串后结构化，其中按行对齐
12-28 498
直观的办法是两个文件按行JOIN起来，用计算列就能获得sku。A1：读取文本文件的内容，将每一行作为一个成员返回成序列。A2：读取文本文件的内容，将每一行作为一个成员返回成序列。A3：拆出A2中的sku，并和A1进行连接。这段代码可以方便地集成进Java（参考。
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动态列合并更新
12-27 947
提问者需要将两表的一些列进行合并，将 B 表的一些列更新到 A 表。题目中已经给出了 MERGE 语句的写法，难点在于他需要合并的列数是动态的。A2、A3：查询 A 表、B 表，设置 id 为序表主键。A4：按 id 合并两表去重，保留 B 中的记录。A2：查询 B 表中要更新到 A 表的字段。
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记录内值排序
12-26 845
需求是把源表中每行数据中的数据排序，重新填到改行中。A3：根据 A2 每条记录转换成数组重排，再填回去。A1: 连接数据库。
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