结构化文本计算示例（一）-创新互联
结构化文本是很常见的文件格式，对结构化文本的计算也是很常见的需求。在实现这种计算时，一种很容易想到的办法是将文件导入数据库后再计算，但这会消耗大量时间以及昂贵的数据库资源，而且有的场合下并没有合适的数据库可用。这样一来，我们就会有一个自然的想法，如果能够直接计算就会方便多了。可惜的是，一般高级语言都没有提供针对结构化文本的基本运算类库，而想要通过硬编码完成这些运算又非常繁琐，不仅代码复杂，可维护性还很差。
成都创新互联专注于海宁企业网站建设,成都响应式网站建设,成都商城网站开发。海宁网站建设公司,为海宁等地区提供建站服务。全流程定制开发，专业设计，全程项目跟踪，成都创新互联专业和态度为您提供的服务作为专业的结构化数据计算类库，集算器SPL封装了丰富的结构化计算函数，支持集合运算、关联运算、有序运算，因此可轻松实现结构化文本的运算。此外，SPL还可以通过JDBC调用接口向Java应用提供运算结果（可参考【Java 如何调用 SPL 脚本】），极大地方便集成工作。
下面我们就来看一下常见的结构化文本计算案例，以及SPL对应的解法。
维护
增加记录
在sales.txt的第2行插入1条记录。源文件如下：
| OrderID | Client | SellerId | Amount | OrderDate |
| 26 | TAS | 1 | 2142.4 | 2009-08-05 |
| 33 | DSGC | 1 | 613.2 | 2009-08-14 |
| 84 | GC | 1 | 88.5 | 2009-10-16 |
| 133 | HU | 1 | 1419.8 | 2010-12-12 |
| 32 | JFS | 3 | 468 | 2009-08-13 |
| 39 | NR | 3 | 3016 | 2010-08-21 |
| 43 | KT | 3 | 2169 | 2009-08-27 |
代码
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.insert(2,200,"MS",20,2000,date("2015-02-02")) |
| 3 | =file("D:\\sales.txt").export@t(A1) |
结果
| OrderID | Client | SellerId | Amount | OrderDate |
| 26 | TAS | 1 | 2142.4 | 2009-08-05 |
| 200 | MS | 20 | 2000 | 2015-02-02 |
| 33 | DSGC | 1 | 613.2 | 2009-08-14 |
| 84 | GC | 1 | 88.5 | 2009-10-16 |
| 133 | HU | 1 | 1419.8 | 2010-12-12 |
| 32 | JFS | 3 | 468 | 2009-08-13 |
| 39 | NR | 3 | 3016 | 2010-08-21 |
| 43 | KT | 3 | 2169 | 2009-08-27 |
函数insert插入记录，第1个参数是插入位置，当该参数为0时，表示追加记录。
如果只是向文件追加记录，那么不必读入文件，只需用函数export@a，代码如下：
| A | |
| 1 | =create(OrderID,Client,SellerId,Amount,OrderDate).record([200,"MS",20,2000,date("2015-02-02")]) |
| 2 | =file("D:\\sales.txt").export@a(A1) |
函数create新建二维表，函数record向二维表追加记录。
另外，可以通过insert@r批量插入记录，代码如下：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =create(OrderID,Client,SellerId,Amount,OrderDate) |
| 3 | =A2.record([200,"MS",20,2000,date("2015-02-02"), 300,"Ora",30,3000,date("2015-03-03")]) |
| 4 | =A1.insert@r(2:A2) |
为节省篇幅起见，下文都将省略导出文件的代码。
删除记录
删除sales.txt中的第2条记录。代码如下：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.delete(2) |
函数delete支持批量删除，比如删除第2,3,5,6,7条记录：A1.delete([2,3]|to(5,7))
也可以按条件删除，比如删除Amount小于1000的记录：A1.delete(A1.select(Amount<1000))
修改记录
修改sales.txt的第2条记录，将SellerId改为100，Amount改为1000，代码如下：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.modify(2,100:SellerId,1000:Amount) |
也可以批量修改，比如将前10条记录的Amount增加10:
A1.modify(1:10,Amount+10:Amount)
增加列
在sales.txt增加列year，填入订单日期OrerDate中的年份。代码：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.derive(year(OrderDate):year) |
结果：
删除列
物理上删除列效率较低，通常用“取出保留列”来代替。比如sales.txt中删除Client、SellerId，相当于保留OrderID、Amount、OrderDate，代码如下：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.new(OrderID,Amount,OrderDate) |
结果：
修改列
将sales.txt的Amount列增加10%，代码如下：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.run(Amount*1.1:Amount) |
结果：
注意函数run跟函数modify的区别：修改整列（所有记录的对应字段）需要用run，只修改指定记录的某列（特定字段）用modify。
基本运算
查询
指定时间段，按参数查询sales.txt。代码：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.select(OrderDate>=startDate && OrderDate<=endDate) |
startDate和endDate是输入参数，比如2010-01-01至2010-12-31。结果：
排序
针对sales.txt，按照客户代码(Client)降序排序，按照订单日期(OrderDate)升序排序。
代码：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.sort(-Client,OrderDate) |
注意：降序时在字段前面使用英文的减号来表示，即“-”，默认按照升序。
结果：
分组汇总
计算出每个销售员每年的销售额和订单数，即按照销售员分组，对销售额求和，对记录计数。
代码：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.groups(SellerId,year(OrderDate);sum(Amount),count(~)) |
函数groups可在分组的同时进行汇总，其中，~表示每组或当前组，count(~)等于count(OrderID)。
结果：
获得唯一值
列出sales.txt中的客户名单，即获取所有Client的唯一值。
代码：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.id(Client) |
结果：
去除重复
保留sales.txt中每个客户每个销售员的第一条记录。获取唯一值也是一种去重，这里是另外一种通过分组来去除重复的方式。
代码：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.group@1(Client,SellerId) |
通过函数group进行分组（和groups不同，这里可以不汇总），@1表示取每组第1条记录。
结果：
TopN
找到每个销售员销售额大的3笔订单。
代码：
| A | |
| 1 | =file("D:\\sales.txt").import@t() |
| 2 | =A1.group(SellerId;~.top(3;-Amount):t).conj(t) |
函数top过滤出TopN，”-”表示逆序，函数conj用于合并结果。
计算结果：
如果只取大的一笔订单，还可以用maxp函数，不过 maxp直接返回表达式描述的大记录，因此不用再加符号”-”来描述排序方式。由于分组后的字段t的内容是记录，因此不能用conj(t)来合并，而是需要使用A.(t)方式直接取出t字段。所以取每个销售的大一笔订单表达式为：=A1.group(SellerId;~.maxp(Amount):t).(t)
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
当前名称：结构化文本计算示例（一）-创新互联
文章地址：http://cdiso.cn/article/dheepe.html
