全国产计算数据库及应用

于 2019-12-06 11:58:02 发布
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分类专栏： 集算器 文章标签： 数据库 应用场景
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【摘要】全国产数据库面临软硬件强依赖国外技术的尴尬，硬件缺芯（90% 以上的高端芯片依赖进口），软件缺新（依赖国外的理论、模型，甚至代码）。如何让基于国产硬件运行的国产数据库性能达到甚至超越国外数据库的性能？本文告诉你。

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《全国产计算数据库及应用.PDF》

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给 BIRT 的 SQL 数据集传多值参数
02-03 649
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 1167
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 2416
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
01-18 877
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
01-17 263
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
01-16 845
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
01-13 534
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
01-12 457
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
01-11 492
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
01-10 863
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 1006
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
01-06 277
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
01-05 460
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
01-04 656
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
01-03 561
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
12-30 930
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
12-29 418
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
12-28 457
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
12-27 907
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
12-26 805
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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