对as3数组进行group分组操作

本文介绍了一种在ActionScript中实现数组SQL分组的方法,包括如何通过键值获取及聚合运算来模拟SQL分组功能。提供了具体代码示例,演示了如何对一组对象数据进行分组,并计算指定字段的最大值、最小值、总和等聚合信息。

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public static function getKeyValue(o:*,itemName:String):String
  {
   var keyValue:String=""
   var groupByArr:Array=itemName.split("_")
   for each(var col:String in groupByArr)
   {
    //a2.push(o[groupByArr[]])
    if(keyValue=="")
     keyValue=o[col]
    else
     keyValue+="_"+o[col]
   }
   return keyValue
  }
  /**
   *对数组进行sql分组操作
   * @param a1
   * @param itemName 分组字段 字段之间用_分隔
   * @param ref 要求出的聚合字段用_分隔,前面为字段名,后面为聚合类型,例如"score_sum","score_min","score_max","price_max"
   * @return
   * var o1:Object={nn:"eee",num:32,score:100,price:90}
    var o2:Object={nn:"eee1",num:321,score:60,price:60}
    var o3:Object={nn:"eee1",num:322,score:70,price:70}
    var o4:Object={nn:"eee2",num:322,score:80,price:120}
    var o5:Object={nn:"eee2",num:322,score:80,price:120}
    var c:Array=[]
    c.push(o1);
    c.push(o2);
    c.push(o3);
    c.push(o4);
    c.push(o5);
    var a:Array=groupbyArray(c,"num_nn","score_sum","score_min","score_max","price_max")
    for(var i:int=0;i<a.length;i++)
    {
     var key:String=a[i].key
     trace(key+"_________"+a[i].sum[i]["score"]+"_"+a[i].max[i]["score"]+"_"+a[i].min[i]["score"]+"_"+a[i].max[i]["price"]+"_"+a[i].len)
    }
   */  
  public static function groupbyArray(a1:Array,itemName:String,...ref):Array
  {
   var a2:Array=[]
   var result:Array=[]
   for each(var o:Object in a1)//求出group by键
   {
    a2.push(getKeyValue(o,itemName));
   }
   var newArray:Array = [];
   for(var i:int = 0; i < a2.length; i++)
   {
    if (newArray.indexOf(a2[i]) == -1)
     newArray.push(a2[i]);
   }
   trace(newArray);
   var len:int=ref.length
   var keyArr:Array=[]
   for(var j:int=0;j<len;j++)
   {
    var c:Array=ref[j].toString().split("_")
    keyArr[j]={key:c[0],type:c[1]}
   }
   var maxNum:Array=[]
   var minNum:Array=[]
   var sumNum:Array=[]
   var averageNum:Array=[]
   var groupLen:Array=[]
   for(var k:int=0;k<newArray.length;k++)
   {
    var item:String=newArray[k].toString()
    groupLen[item]=0
    for each(var o2:Object in a1)
    {
     if(item==getKeyValue(o2,itemName))//o2[itemName])
     {
      groupLen[item]+=1
      for each(var d:Object in keyArr)
      {
       if(d.type=="max")
       {
        if(!maxNum[k])
         maxNum[k]=[]
        if(!maxNum[k][d.key] || maxNum[k][d.key]<o2[d.key])
         maxNum[k][d.key]=o2[d.key]
       }
       else if(d.type=="min")
       {
        if(!minNum[k])
         minNum[k]=[]
        if(!minNum[k][d.key] || minNum[k][d.key]>o2[d.key])
         minNum[k][d.key]=o2[d.key]
       }
       else if(d.type=="sum")
       {
        if(!sumNum[k])
         sumNum[k]=[]
        if(!sumNum[k][d.key])
         sumNum[k][d.key]=0
        sumNum[k][d.key]+=o2[d.key]
       }
      }
     }
    }
    result[k]={max:maxNum,min:minNum,sum:sumNum,aver:averageNum,key:item,len:groupLen[item]}
   }
   return result;
  }
<think>好的,我现在需要解决用户在SQL Server中使用GROUP BY和LEFT JOIN时如何只关联一条记录的问题,以防止分组数量变化。用户提到他们希望类似引用[1]中的ROW_NUMBER方法,但可能希望用其他方式,比如子查询或TOP 1。我需要结合提供的引用内容,给出几种可行的解决方案,并确保回答结构清晰,符合用户的要求。 首先,回顾用户提供的引用。引用[1]中使用了ROW_NUMBER() OVER加上PARTITION BY来为每个分组生成序号,然后筛选group_idx=1,这样可以确保每个分组只取一条记录。这是窗口函数的典型应用。引用[3]中提到根据日期查最后一次数据,可能涉及排序后取最大日期的情况。用户的问题是如何在GROUP BY和LEFT JOIN的组合下,确保LEFT JOIN后的表只关联一条记录,避免因为JOIN多条而导致GROUP BY分组后的数量增加。 接下来,我需要考虑不同的方法来解决这个问题。用户可能已经知道ROW_NUMBER的方法,但可能想了解其他替代方案,比如使用子查询或聚合函数。例如,使用子查询在JOIN之前先筛选出每个关联键的最新记录,或者使用TOP 1加上ORDER BY来限制结果。 首先,方案一:使用ROW_NUMBER()窗口函数。这是引用[1]中的方法,在LEFT JOIN时先为每个关联记录生成序号,然后在外层查询中过滤掉序号大于1的记录。这样可以确保每个主表记录只关联一条从表记录。需要注意的是,如果从表中没有匹配的记录,LEFT JOIN会导致group_idx为NULL,这时候需要保留这些记录,因此在WHERE条件中应包含OR group_idx IS NULL。 方案二:使用子查询和TOP 1。在LEFT JOIN时,子查询中使用TOP 1和ORDER BY来获取每个关联键的最新一条记录。这种方法适用于只需要根据某个字段排序后取第一条的情况,比如取最新时间的数据。例如,在子查询中按时间降序排列,取第一条,然后与主表关联。不过,在SQL Server中,直接使用TOP 1可能需要在子查询中关联主表的字段,即相关子查询,这可能影响性能,尤其是在数据量大的情况下。 方案三:使用聚合函数MAX或MIN。如果目标只是获取某个字段的最大值或最小值对应的记录,可以先在子查询中使用GROUP BY关联键,并找到对应的最大值,然后再JOIN回原表获取整条记录。这种方法需要两次JOIN,第一次获取最大值,第二次根据最大值和关联键获取对应的记录。这种方法可能在处理重复值时需要更多的处理,比如如果有多个记录具有相同的最大值,可能导致多条记录被关联。 现在需要比较这些方法的优缺点。ROW_NUMBER方法灵活,可以根据不同的排序条件选择记录,且处理NULL值方便,但可能需要临时表或CTE来存储带序号的结果。子查询TOP 1的方法直观,但当数据量大时可能效率较低,尤其是相关子查询。聚合函数方法在只需要极值的情况下有效,但需要两次JOIN,且可能无法处理多个相同极值的情况。 另外,用户的问题中提到GROUP BY和LEFT JOIN联合查询时分组数量变化的问题。可能的情况是,当LEFT JOIN关联了多个记录时,GROUP BY后的行数会增加,因为每个主表记录可能对应多个从表记录。因此,用户希望在LEFT JOIN时仅关联一条从表记录,使得GROUP BY后的分组数量与主表一致。因此,解决方案的关键在于确保LEFT JOIN后的每个主表记录仅对应一条从表记录。 接下来,我需要组织这些思路,给出具体的SQL示例,并参考提供的引用内容。例如,引用[1]中的ROW_NUMBER方法可以直接应用,引用[3]中的示例可能涉及时间排序,可以结合到解决方案中。 需要注意,用户可能在使用GROUP BY时,主表的分组键与从表的关联键有关,因此在LEFT JOIN时,如果从表有多个记录,会导致主表的分组键对应的行数增加。因此,必须在LEFT JOIN之前限制从表为每个关联键只返回一条记录。 最后,总结几种方法,并指出适用场景,帮助用户根据具体情况选择最佳方案。例如,ROW_NUMBER适用于需要灵活排序的情况,子查询TOP 1适用于简单排序取第一条,聚合函数适用于极值场景。</think>在SQL Server中使用GROUP BY与LEFT JOIN时,若需只关联从表的一条记录以防止分组数量变化,可通过以下方法实现: --- ### **方法1:使用ROW_NUMBER()窗口函数** 通过为从表数据添加行号标识,筛选第一条记录。 ```sql WITH RankedB AS ( SELECT b.*, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY b.foreign_key ORDER BY b.last_update_date DESC) AS rn FROM table_b b WITH (NOLOCK) ) SELECT a.id, a.name, b.age, b.last_update_date FROM table_a a LEFT JOIN RankedB b ON a.id = b.foreign_key AND b.rn = 1 ``` **解析**: - 使用`ROW_NUMBER()`按`foreign_key`分组,按时间倒序编号,`rn=1`表示取最新记录[^1][^3]。 - `LEFT JOIN`确保主表数据完整,即使从表无匹配记录[^1]。 --- ### **方法2:子查询 + TOP 1** 通过子查询直接限制从表返回单条记录。 ```sql SELECT a.id, a.name, b.age, b.last_update_date FROM table_a a LEFT JOIN ( SELECT TOP 1 WITH TIES * FROM table_b ORDER BY last_update_date DESC ) b ON a.id = b.foreign_key ``` **解析**: - `TOP 1 WITH TIES`结合`ORDER BY`确保每个`foreign_key`返回最新记录(需与主表关联逻辑匹配)[^3]。 - 适用于简单场景,但需注意性能问题。 --- ### **方法3:聚合函数 + JOIN回表** 通过聚合函数获取极值,再关联回从表获取完整记录。 ```sql SELECT a.id, a.name, b.age, b.last_update_date FROM table_a a LEFT JOIN ( SELECT foreign_key, MAX(last_update_date) AS max_date FROM table_b GROUP BY foreign_key ) max_b ON a.id = max_b.foreign_key LEFT JOIN table_b b ON max_b.foreign_key = b.foreign_key AND max_b.max_date = b.last_update_date ``` **解析**: - 先通过`MAX`获取每个`foreign_key`的最新时间,再关联回原表获取完整记录。 - 可能因重复时间值导致多条记录,需根据业务去重。 --- ### **总结** | 方法 | 适用场景 | 优点 | 缺点 | |------|----------|------|------| | ROW_NUMBER() | 需按复杂规则排序 | 灵活性高,支持多条件排序 | 需多层嵌套或CTE | | TOP 1子查询 | 简单排序取第一条 | 语法简洁 | 性能可能较差 | | 聚合函数 | 基于极值(如最大/最小) | 逻辑清晰 | 需多次关联,可能重复 | ---
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