sql
语法
sql(select, from, [where], [groupBy], [groupFlag], [csort], [ascSort], [having], [orderBy], [ascOrder], [limit], [hint], [exec=false])
参数
select 是表示选取的列的元代码。每列由函数 sqlCol 或 sqlColAlias 生成。若选择多列，使用元组表示。
from 选取数据的表对象或表名称。
where where条件。如果有多个where条件，使用ANY向量来表示，每个元素对应一个条件的元代码。
groupBy group by后面的关键字（列名）。如果有多个group by关键字，使用ANY向量来表示，每个元素对应一个列名的元代码。
groupFlag 1表示group by，0表示context by，2表示pivot by。默认值为1。
csort csort后面的关键字（列名）。只有当groupFlag=0，即使用context by时，才能指定该参数。如果有多个csort关键字，使用元组来表示，每个元素对应一个列名的元代码。
ascSort 表示csort关键字按升序或降序排列的整型标量或向量。1表示升序，0表示降序。默认值为1。
having having条件。如果有多个having条件，使用ANY向量来表示，每个元素对应一个条件的元代码。
orderBy order by后面的关键字（列名）。如果有多个order by关键字，使用ANY向量来表示，每个元素对应一个列名的元代码。
ascOrder 表示order by后面的关键字按升序或降序排列的整型标量或向量。1表示升序，0表示降序。默认值为1。
limit 整数或整型数据对，表示从第一行开始选取的行数。如果指定了groupBy且groupFlag=0，从每组的第一行开始选取limit行记录。它对应的是SQL中的top语句。
hint 常量。目前该参数可以是HINT_HASH、HINT_SNAPSHOT或HINT_KEEPORDER。HINT_HASH表示执行group by查询时采用哈希算法，HINT_SNAPSHOT表示从快照引擎中查询数据，HINT_KEEPORDER表示执行context by后的结果仍然按输入数据中的顺序排列。
New in version 1.30.13: 参数 exec
exec 表示是否使用exec子句。默认值为false。若设置为true，可以生成一个标量或者一个向量，与pivot by共同使用，可以生成一个矩阵。
详情
动态生成SQL语句。使用函数 eval 执行生成的SQL语句。
例子
$ symbol = take(`GE,6) join take(`MSFT,6) join take(`F,6)
$ date=take(take(2017.01.03,2) join take(2017.01.04,4), 18)
$ price=31.82 31.69 31.92 31.8 31.75 31.76 63.12 62.58 63.12 62.77 61.86 62.3 12.46 12.59 13.24 13.41 13.36 13.17
$ volume=2300 3500 3700 2100 1200 4600 1800 3800 6400 4200 2300 6800 4200 5600 8900 2300 6300 9600
$ t1 = table(symbol, date, price, volume);
$ t1;
symbol |
date |
price |
volume |
|---|---|---|---|
GE |
2017.01.03 |
31.82 |
2300 |
GE |
2017.01.03 |
31.69 |
3500 |
GE |
2017.01.04 |
31.92 |
3700 |
GE |
2017.01.04 |
31.8 |
2100 |
GE |
2017.01.04 |
31.75 |
1200 |
GE |
2017.01.04 |
31.76 |
4600 |
MSFT |
2017.01.03 |
63.12 |
1800 |
MSFT |
2017.01.03 |
62.58 |
3800 |
MSFT |
2017.01.04 |
63.12 |
6400 |
MSFT |
2017.01.04 |
62.77 |
4200 |
MSFT |
2017.01.04 |
61.86 |
2300 |
MSFT |
2017.01.04 |
62.3 |
6800 |
F |
2017.01.03 |
12.46 |
4200 |
F |
2017.01.03 |
12.59 |
5600 |
F |
2017.01.04 |
13.24 |
8900 |
F |
2017.01.04 |
13.41 |
2300 |
F |
2017.01.04 |
13.36 |
6300 |
F |
2017.01.04 |
13.17 |
9600 |
$ x=5000
$ whereConditions = [<symbol=`MSFT>,<volume>x>]
$ havingCondition = <sum(volume)>200>;
$ sql(sqlCol("*"), t1);
< select * from t1 >
$ sql(sqlCol("*"), t1, whereConditions);
< select * from t1 where symbol == "MSFT",volume > x >
$ sql(select=sqlColAlias(<avg(price)>), from=t1, where=whereConditions, groupBy=sqlCol(`date));
< select avg(price) as avg_price from t1 where symbol == "MSFT",volume > x group by date >
$ sql(select=sqlColAlias(<avg(price)>), from=t1, groupBy=[sqlCol(`date),sqlCol(`symbol)]);
< select avg(price) as avg_price from t1 group by date,symbol >
$ sql(select=(sqlCol(`symbol),sqlCol(`date),sqlColAlias(<cumsum(volume)>, `cumVol)), from=t1, groupBy=sqlCol(`date`symbol), groupFlag=0);
< select symbol,date,cumsum(volume) as cumVol from t1 context by date,symbol >
$ sql(select=(sqlCol(`symbol),sqlCol(`date),sqlColAlias(<cumsum(volume)>, `cumVol)), from=t1, where=whereConditions, groupBy=sqlCol(`date), groupFlag=0);
< select symbol,date,cumsum(volume) as cumVol from t1 where symbol == "MSFT",volume > x context by date >
$ sql(select=(sqlCol(`symbol),sqlCol(`date),sqlColAlias(<cumsum(volume)>, `cumVol)), from=t1, where=whereConditions, groupBy=sqlCol(`date), groupFlag=0, csort=sqlCol(`volume), ascSort=0);
< select symbol,date,cumsum(volume) as cumVol from t1 where symbol == "MSFT",volume > x context by date csort volume desc >
$ sql(select=(sqlCol(`symbol),sqlCol(`date),sqlColAlias(<cumsum(volume)>, `cumVol)), from=t1, where=whereConditions, groupBy=sqlCol(`date), groupFlag=0, having=havingCondition);
< select symbol,date,cumsum(volume) as cumVol from t1 where symbol == "MSFT",volume > x context by date having sum(volume) > 200 >
$ sql(select=sqlCol("*"), from=t1, where=whereConditions, orderBy=sqlCol(`date), ascOrder=0);
< select * from t1 where symbol == "MSFT",volume > x order by date desc >
$ sql(select=sqlCol("*"), from=t1, limit=1);
< select top 1 * from t1 >
$ sql(select=sqlCol("*"), from=t1, groupBy=sqlCol(`symbol), groupFlag=0, limit=1);
< select top 1 * from t1 context by symbol >
$ sql(select=(sqlCol(`symbol),sqlCol(`date),sqlColAlias(<cumsum(volume)>, `cumVol)), from=t1, groupBy=sqlCol(`date`symbol), groupFlag=0, hint=HINT_KEEPORDER);
< select [128] symbol,date,cumsum(volume) as cumVol from t1 context by date,symbol >
$ whereConditions1 = <symbol=`MSFT or volume>x>
$ sql(select=sqlCol("*"), from=t1, where=whereConditions1, orderBy=sqlCol(`date), ascOrder=0);
< select * from t14059d76a00000000 where symbol == "MSFT" or volume > x order by date desc >
可以定义一个函数使用sql函数来动态生成SQL语句。
$ def f1(t, sym, x){
$ whereConditions=[<symbol=sym>,<volume>x>]
$ return sql(sqlCol("*"),t,whereConditions).eval()
$ };
$ f1(t1, `MSFT, 5000);
symbol |
date |
price |
volume |
|---|---|---|---|
MSFT |
2017.01.04 |
63.12 |
6400 |
MSFT |
2017.01.04 |
62.3 |
6800 |
$ f1(t1, `F, 9000);
symbol |
date |
price |
volume |
|---|---|---|---|
F |
2017.01.04 |
13.17 |
9600 |
$ def f2(t, sym, colNames, filterColumn, filterValue){
$ whereConditions=[<symbol=sym>,expr(sqlCol(filterColumn),>,filterValue)]
$ return sql(sqlCol(colNames),t,whereConditions).eval()
$ };
$ f2(t1,`GE, `symbol`date`volume, `volume, 3000);
symbol |
date |
volume |
|---|---|---|
GE |
2017.01.03 |
3500 |
GE |
2017.01.04 |
3700 |
GE |
2017.01.04 |
4600 |
$ f2(t1,`F, `symbol`date`volume,`price,13.2);
symbol |
date |
volume |
|---|---|---|
F |
2017.01.04 |
8900 |
F |
2017.01.04 |
2300 |
F |
2017.01.04 |
6300 |
设置参数exec=true，配合pivot by语句，生成一个矩阵：
$ date = 2020.09.21 + 0 0 0 0 1 1 1 1
$ sym = `MS`MS`GS`GS`MS`MS`GS`GS$SYMBOL
$ factorNum = 1 2 1 2 1 2 1 2
$ factorValue = 1.2 -3.4 -2.5 6.3 1.1 -3.2 -2.1 5.6
$ t = table(date, sym, factorNum, factorValue);
$ sql(select=sqlCol(`factorValue), from=t, groupBy=[sqlCol(`date), sqlCol(`sym)], groupFlag=2, exec=true)
< exec factorValue from t pivot by date,sym >