寫(xiě)著簡(jiǎn)單跑得又快的數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言 SPL

select max (consecutive_day)from (select count(*) (consecutive_day  from (select sum(rise_mark) over(order by trade_date) days_no_gain    from (select trade_date,        case when closing_price>lag(closing_price) over(order by trade_date)               then 0 else 1 END rise_mark       from stock_price ) )   group by days\_no\_gain)

這個(gè)語(yǔ)句的工作原理就不解釋了，反正有點(diǎn)繞，同學(xué)們可以自己嘗試一下。

SELECT TOP 10 x FROM T ORDER BY x DESC

但是，這個(gè)語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的執(zhí)行邏輯是先對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行大排序，然后再取出前 10 個(gè)，后面的不要了。大家知道，排序是一個(gè)很慢的動(dòng)作，會(huì)多次遍歷數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)量大到內(nèi)存裝不下，那還需要外存做緩存，性能還會(huì)進(jìn)一步急劇下降。如果嚴(yán)格按這句 SQL 體現(xiàn)的邏輯去執(zhí)行，這個(gè)運(yùn)算無(wú)論如何是跑不快的。然而，很多程序員都知道這個(gè)運(yùn)算并不需要大排序，也用不著外存緩存，一次遍歷用一點(diǎn)點(diǎn)內(nèi)存就可以完成，也就是存在更高性能的算法。可惜的是，用 SQL 卻寫(xiě)不出這樣的算法，只能寄希望于數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化器足夠聰明，能把這句 SQL 轉(zhuǎn)換成高性能算法執(zhí)行，但情況復(fù)雜時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化器也未必靠譜。

stock_price.sort(trade_date).group@o(closing_price<closing_price[-1]).max(~.len())

計(jì)算思路和前面的 SQL 相同，但因?yàn)橐肓擞行蛐院螅磉_(dá)起來(lái)容易多了，不再繞了。

T.groups(;top(-10,x))

SPL 有更豐富的集合數(shù)據(jù)類(lèi)型，容易描述單次遍歷上實(shí)施簡(jiǎn)單聚合的高效算法，不涉及大排序動(dòng)作。

性能優(yōu)化技巧：前半有序時(shí)的排序

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