Java 搞定 SQL 集合运算的最简方法

chenxcd 2019-07-01

问题介绍

  作为 java 程序员,用代码直接实现类似 SQL 中的交并补差的集合运算,总是要编写大量的代码,如果能有一个专门的外部数据工具,通过写简单类似 SQL 的脚本来实现,在 java 中直接调用并可以返回结果集,就再好不过了。Java 版集算器正是解决这一难题的神器,通过 SPL 脚本可以直观自然得写出运算,再使用 java 调用 SPL 脚本,使用起来简单,快捷,高效。另外,虽然 SQL 有集合概念,但对于有序集合运算提供的支持却很有限,经常要采用很费解的思路才可以完成, SPL 基于离散数据集模型,能轻松处理有序集合运算。下面我们就由浅入深,举例说明如何使用。

SPL 实现

和集

  示例 1:求重叠时间段的总天数

MySQL8:

with recursive t(start,end) as (select  date'2010-01-07',date'2010-01-9'  union all select  date'2010-01-15',date'2010-01-16'  union all select  date'2010-01-07',date'2010-01-12'  union all select  date'2010-01-08',date'2010-01-11'),  
t1(d,end) as (select  start,end  from t union all select d+1,end  from t1 where dselect  count(distinct d) from t1;

  说明:此例先将各时间段转成时间段内所有日子对应的日期,然后再求不同日期的个数

集算器 SPL:

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  A3: 对 A2 中的每一个时间段构造从 start 到 end 的日期序列
  A4: 求 A3 中所有日期序列的和
  A5: 求 A4 中不重复日期的个数
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  保存脚本文件SumSet.dfx (嵌入 Java 会用到)

差集

  示例 1:列出英语人口和法语人口均超过 5% 的国家

MySQL8:

with t1(lang) as (select  'English'  union all select  'French') select  name  from world.country c where  not  exists(select * from t1 where lang not  in (select  language  from world.countrylanguage where percentage>=5  and countrycode=c.code  
    )  
);

  说明:此 SQL 只是演示通过双重否定实现差集为空

集算器 SPL:

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  A4: 选出 [“English”,”French”] 与本组语言集合的差为空的组,意思就是选出语言集合包含 English 和 French 的组
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  保存脚本文件DifferenceSet.dfx (嵌入 Java 会用到)

交集

  示例 1:列出英语人口、法语人口、西班牙语人口分别超过 0.3%、0.2%、0.1% 的国家代码

MySQL8:

with t1 as (select countrycode from world.countrylanguage where  language='English'  and percentage>0.3),  
     t2 as (select countrycode from world.countrylanguage where  language='French'  and percentage>0.2),  
     t3 as (select countrycode from world.countrylanguage where  language='Spanish'  and percentage>0.1)  
select countrycodefrom t1 join t2 using(countrycode) join t3 using(countrycode);

  说明:此例只是演示如何求解多个集合的交集

集算器 SPL:

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  A3: 按次序依次查询英语人口超 0.3%、法语人口超 0.2%、西班牙语超 0.1% 的国家代码,并转成序列
  A5: A3 中所有序列交集
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  保存脚本文件IntersectionSet.dfx (嵌入 Java 会用到)

Java 调用

  SPL 嵌入到 Java 应用程序十分方便,通过 JDBC 调用存储过程方式加载,用和集保存的文件SumSet.dfx,示例调用如下:

...  
    Connection con = null;  
    Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");  
    con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");  
    //调用存储过程,其中SumSet是dfx的文件名  
    st =(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call SumSet()");  
    //执行存储过程  
    st.execute();  
    //获取结果集  
    ResultSet rs = st.getResultSet();  
    ...

  替换成DifferenceSet.dfx或IntersectionSet.dfx是同样的道理,只需 call DifferenceSet()或者 call IntersectionSet() 即可。这里只用 Java 片段粗略解释了如何嵌入 SPL,详细步骤请参阅Java 如何调用 SPL 脚本​,也非常简单,不再赘述。同时,SPL 也支持 ODBC 驱动,集成到支持 ODBC 的语言,嵌入过程类似。

扩展节选

  关于集合运算除了上面讲的和差交运算,还可以获取与行号有关的计算,以及有序集合的对位运算。

根据行号取数据

  示例 1:计算招商银行 (600036) 2017 年第 3 个交易日和倒数第 3 个交易日的交易信息

MySQL8:

with t as (select *, row_number() over(order  by tdate) rn from stktrade where  sid='600036'  and tdate between  '2017-01-01'  and  '2017-12-31') select tdate,open,close,volume from t where rn=3  
union all select tdate,open,close,volume from t where rn=(select  max(rn)-2  from t);

集算器 SPL:

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  A3: 第 3 条记录和倒数第 3 条记录的和集
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  示例 2:计算招商银行 (600036) 最近 20 个交易日的平均收盘价

MySQL8:

with t as (select *, row_number() over(order  by tdate desc) rn from stktrade where  sid='600036')  
select  avg(close) avg20 from t where rn<=20;

集算器 SPL:

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  A2: 将 600036 的交易记录按日期排序
  A3: 取从倒数 20 条到末尾的所有记录
  A4: 求 A3 中所有记录收盘价的平均值
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求满足条件的记录的行号

  示例 1:计算招商银行 (600036)2017 年经过多少交易日收盘价达到 25 元

MySQL8:

with t as (select *, row_number() over(order  by tdate) rn from stktrade where  sid='600036'  and tdate between  '2017-01-01'  and  '2017-12-31')  
select  min(rn) from t where  close>=25;

集算器 SPL:

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  A3: 从前往后查找第 1 个收盘价达到 25 元的记录位置
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  示例 2:计算格力电器 (000651) 2017 年涨幅 (考虑停牌)

MySQL8:

with t as (select * from stktrade where  sid='000651'),  
     t1(d) as (select  max(tdate) from t where tdate<'2017-01-01'),  
     t2(d) as (select  max(tdate) from t where tdate<'2018-01-01')  
select s2.close/s1.close-1 risefrom (select * from t,t1 where tdate=d) s1,  
     (select * from t,t2 where tdate=d) s2;

集算器 SPL:

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  A2: 数据按交易日从小到大排序
  A3: 从后往前查找交易日在 2017-01-01 之前的最后一条记录在序列中的行号
  A4: 求 2016 年收盘价
  A5: 求 2017 年收盘价,其中 A2.m(-1) 取倒数第 1 条记录,即 2017 年最后一个交易日对应的记录
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  示例 3:列出 2017 年信息发展 (300469) 交易量超过 250 万股时的交易信息及各日涨幅(考虑停牌)

MySQL8:

with t as (select *, row_number() over(order  by tdate) rn from stktrade where  sid='300469'  and tdate<=date  '2017-12-31'),  
t1 as (select * from t where tdate>=date'2017-01-01'  and volume>=2500000) select t1.tdate, t1.close, t.volume, t1.close/t.close-1 rise from t1 join t on t1.rn=t.rn+1;

集算器 SPL:

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  A3: 求出 2017 年交易量超 250 万股所有记录的行号
  A4: 根据行号计算相应的日期、收盘价、交易量、涨幅
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求最大值或最小值所在记录的行号

  示例 1:计算招商银行 (600036) 2017 年最早的最低价与最早的最高价间隔多少交易日

MySQL8:

with t as (select *, row_number() over(order  by tdate) rn from stktrade where  sid='600036'  and tdate between  '2017-01-01'  and  '2017-12-31'),  
     t1 as (select * from t where  close=(select  min(close) from t)),  
     t2 as (select * from t where  close=(select  max(close) from t))select  abs(cast(min(t1.rn) as signed)-cast(min(t2.rn) as signed)) intevalfrom t1,t2;

集算器 SPL:

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  A3: 从前往后找最大收盘价在序列中的行号
  A4: 从前往后找最小收盘价在序列中的行号
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  示例 2:计算招商银行 (600036) 2017 年最后的最低价与最后的最高价间隔多少交易日

MySQL8:

with t as (select *, row_number() over(order  by tdate) rn from stktrade where  sid='600036'  and tdate between  '2017-01-01'  and  '2017-12-31'),  
     t1 as (select * from t where  close=(select  min(close) from t)),  
     t2 as (select * from t where  close=(select  max(close) from t))select  abs(cast(max(t1.rn) as signed)-cast(max(t2.rn) as signed)) intevalfrom t1,t2;

集算器 SPL:

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  A3: 从后往前找最大收盘价在序列中的行号
  A4: 从后往前找最小收盘价在序列中的行号
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有序集合间的对位计算

  示例 1:求 2018 年 3 月 6 日到 8 日创业板指 (399006) 对深证成指 (399001) 的每日相对收益率

MySQL8:

with t1 as (select *,close/lag(close) over(order  by tdate) rise from stktrade where  sid='399006'  and tdate between  '2018-03-05'  and  '2018-03-08'),  
     t2 as (select *, close/lag(close) over(order  by tdate) rise from stktrade where  sid='399001'  and tdate between  '2018-03-05'  and  '2018-03-08')  
select t1.rise-t2.risefrom t1 join t2 using(tdate)  
where t1.rise is  not  null;

集算器 SPL:

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  A2: 依次查询 399006 和 399001 从 2018 年 3 月 5 日到 8 日的交易数据
  A4: 依次计算 A2 中 2 个序表从第 2 条记录到第 4 条记录的涨幅,也就是 399006 和 399001 从 2018 年 3 月 6 日到 8 日的每天涨幅
  A5: 对位相减,即可算出每日相对收益率
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SPL 优势

  • 有库写 SQL,没库写 SPL

  用 Java 程序直接汇总计算数据,还是比较累的,代码很长,并且不可复用,很多情况数据也不在数据库里,有了 SPL,就能像在 Java 中用 SQL 一样了,十分方便。

  • 常用无忧,不花钱就能取得终身使用权的入门版

  如果要分析的数据是一次性或临时性的,润乾集算器每个月都提供免费试用授权,可以循环免费使用。但要和 Java 应用程序集成起来部署到服务器上长期使用,定期更换试用授权还是比较麻烦,润乾提供了有终身使用权的入门版,解决了这个后顾之忧,获得方式参考如何免费使用润乾集算器?

  • 技术文档和社区支持

  官方提供的集算器技术文档本身就有很多现成的例子,常规问题从文档里都能找到解决方法。如果获得了入门版,不仅能够使用 SPL 的常规功能,碰到任何问题都可以去乾学院上去咨询,官方通过该社区对入门版用户提供免费的技术支持。

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jiong / 0评论 2020-09-17