SQL 分组条件深入剖析

于 2023-01-19 10:37:14 发布
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分类专栏： JAVA计算 文章标签： SQL
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本文深入剖析一个SQL分组条件问题：如何查找只有Ready状态的设备。通过两种SQL实现方法，揭示SQL在处理此类问题时的不足，探讨更直观的解决方案，并引入集算器SPL语言的简洁表达方式。

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问题

在 stackoverflow 网站上看到这样一个 SQL 分组条件的需求，需求看似挺简单，但能把 SQL 写正确对于新手来说也不容易，我们拿过来深入剖析一下，数据如下：

需求是查找只有Ready 状态的设备。

解答

自然思路：按设备分组，选出Ready状态个数等于所有状态个数的设备组

拆解思路：

1、 按设备分组

2、 计算出每个设备组下Ready状态个数c1

3、 计算出每个设备组下所有状态个数c2

4、 选出状态个数c1等于c2的设备；

思路图：

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给 BIRT 的 SQL 数据集传多值参数
02-03 642
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 1158
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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多步骤复杂 SQL 优化实例
01-18 865
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
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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
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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
01-13 525
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
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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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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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01-10 851
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mongodb 中做 join 的方法
01-09 998
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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01-06 268
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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01-05 456
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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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文本中按规则分组区段随机抽样
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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
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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
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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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提问者需要根据 A 表中记录的 TABLENAME 查询对应 ID 在“TABLENAME 表”中的值。A3：根据 A2 每条记录的 TABLENAME 列动态拼 sql 并查询。有 3 个表，A，B，C。我要得到如下数据：通过表 A 用 ID 关联。A2：查询表 A 表成序表。A1: 连接数据库。
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