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pseudo()

阅读（1028） 标签: 虚表,

本章节介绍pseudo()函数的用法。

pseudo()

描述：

生成虚表定义对象。

语法：

pseudo(pd,n)

备注：

通过定义记录pd生成虚表定义对象。设置参数n后，可从该虚表对象中取出多路游标，n为多路游标的路数。

参数：

pd

为虚表准备的定义记录，定义记录是一个有指定结构的序表记录，记录的字段及含义见下面列表。

 

file

虚表的数据来源可以是组表/复组表。该属性必不可少。文件路径可用相对路径和绝对路径。使用相对路径时，相对于主目录。

 

zone

file为复组表时的分区号列表。

 

var

序表/内表变量名，无file属性时生成内存虚表。

 

date

分列计算式，仅对复组表有效。一般为日期、时间或者日期时间型字段。在复组表中，数据会分别存储到各分表中，而存储的依据往往是根据某个时间类型的字段，各个分表分别存储某个时间段的数据，这样的时间字段就是分列计算式。定义分列计算式便于筛选数据。

date字段要求在使用多个文件时，对各个文件有序，但并不要求在单个数据文件中有序，在建立虚表时会记录每个文件的date字段区间，查询或者过滤时自动定位到所需文件中处理。

 

column

特殊字段定义，该定义是一个或多个有指定结构的序表记录，记录的字段及含义见下面列表。

 

 

name

真字段的名称，即在物理表中存在的字段；虚表字段定义以此信息为准。

在过滤表达式中可以使用伪字段，虚表将把关于伪字段的运算转换成关于真字段的，对应的伪字段及变换方式由其它属性定义，无法转换的情况则将伪字段计算出来。append/update时将根据这些属性计算出相应真字段值。

 

 

alias

别名型伪字段列表。当值为字符串时，表示给二值维度伪字段名或真字段的表达式起别名，可以设置多个值，表示有多个别名；当值为表达式时，返回当前表达式的计算结果。

 

 

enum

枚举维度型伪字段名，值是list成员。enum的过滤表达式支持==、!=、contain。

 

 

list

设置枚举维度型伪字段的取值序列。真字段为序号，伪字段取值是本序列成员。

 

 

bits

二值维度型伪字段名。为了减少存储空间的占用，布尔型字段存储时可以用二值型字段（取值为 1 或 0）代替布尔字段，很多个二值字段时可以用二值维度型字段来存储。最多可以存储32个二值字段。定义时按照真字段中从低位到高位对应的字段来设置，各个字段的值都是Boolean值false或者true。

 

 

exp

alias型的真字段的计算式，在append/update时使用。

冗余字段的计算式，没有伪字段名，表达式中有exp时可替换成本字段。

append/update时也用此表达式计算本字段。

n

多路游标路数，缺省取出单路游标。

选项：

@v

组表产生的虚表，使用纯序表列式计算。

返回值：

虚表对象

示例：

组表作为虚表数据来源：

 

A

 

1

=create(file).record(["D:/file/pseudo/app.ctx"])

为虚表定义记录，组表作为数据来源。

2

=pseudo(A1)

生成虚表对象。

3

=A2.import()

从虚表中取出序表。

复组表作为虚表数据来源：

 

A

 

1

=create(file,zone,date).record(["pseudo/OrderInfo.ctx",[1,2],"OTime"])

为虚表定义记录，用复组表作为虚表数据来源。两个分表1.OrderInfo.ctx和2.OrderInfo.ctx中OTime是日期时间型，该列的数据分别是2020、2021年的。

2

=pseudo(A1)

生成虚表对象。

3

=A2.select(OTime>date(2020,12,20))

按分列字段过滤数据，程序自动从相应分表获取数据。

4

=A3.import()

以序表形式返回过滤后的数据。

设置参数n：

 

A

 

1

=create(file).record(["emp.ctx"])

 

2

=pseudo(A1,3)

生成虚表对象，参数n设为3。

3

=A2.cursor()

从虚表中取出多路游标，路数为3。

   使用@v选项：

 

A

 

1

=create(file).record(["Emp.ctx"])

 

2

=pseudo@v(A1)

由组表生成虚表对象，使用@v选项，使用纯序表列式计算。

3

=A2.cursor()

生成列式游标。

4

=A2.import()

生成纯序表。

5

=A2.memory()

生成列式内表。

内存虚表：

 

A

 

1

>tab=demo.query("select * from CITIES")

获取CITIES表并将序表存储到变量tab。

2

=create(var).record(["tab"])

使用内存表来定义虚表。

3

=pseudo(A2)

生成虚表对象。

4

=A3.select(STATEID==3)

从虚表中获取STATEID为3的信息。

5

=A4.import()

虚表特殊字段定义的使用：

emps.ctx的数据如下图:

其中DeptID的字段值为1-5，分别对应部门Sales、Technology、R&D、Financial、Admin。

Bools字段存储了2个二值型字段的数据， Gender和Married。在Gender字段中，0表示男性，1表示女性；Married字段中，0表示未婚，1表示已婚。而Bools字段值则是经过bits(Gender,Married)计算的结果。

 

A

 

1

=create(file,column).record(["pseudo/emps.ctx",[{name:"DeptID",enum:"Dept",list:["Sales","Technology","R&D","Financial","Admin"]},

{name:"Bools",bits:["IfMarried","IfLady"]}]])

为虚表定义记录，包含一个枚举维度型伪字段Dept和一个二值维度伪字段Bools。

2

=pseudo(A1)

生成虚表对象

3

=A2.import(DeptID,Dept)

DeptID字段值1-5分别对应：["Sales","Technology","R&D","Financial","Admin"]

4

=A2.import(Gender,Married,IfMarried,IfLady)

可看出Gender/Married和IfLady/IfMarried的对照关系。

虚表特殊字段定义-冗余字段的使用：

Details.ctx的数据如图：

custInfoComment为冗余字段，存放 custInfo.comment 的值。

 

A

 

1

=create(file,column).record(["pseudo/Details.ctx",[{name:"custInfoComment",exp:"custInfo.comment"}]])

为虚表定义了一个计算式 exp:"custInfo.comment"，和对应的真实字段 custInfoComment。

2

=pseudo(A1)

生成虚表对象。

3

=A2.select(pos(custInfo.comment,"risk"))

过滤条件中出现了计算式，所以并不会取出 custInfo 的记录再取其中的字段，而是被替换成真实字段 custInfoComment 。

4

=A3.import()

取出过滤结果：

5

=file("pseudo/details_new.btx").cursor@b(id,ddate,device,amt,bools,custInfo)

details_new.btx数据如下：

6

=A2.append(A5)

追加数据，系统会自动转换生成 custInfoComment。

7

=A3.import()

追加数据后的Details.ctx：

虚表特殊字段定义-字段别名的使用：

Events.ctx的数据如图：

每一行数据是一个事件。每个事件都存储了事件类型 eventType 以及这类事件对应的属性信息 eventInfo。

其中事件类型 eventType的字段值为1-3，分别对应appInstall、appStart、appEnd。

eventInfo 是一个记录字段，又包含多个字段，用来存储多个属性。

s1、s2、f1、dt1是真字段，存储三类事件的属性。s1 存储三类事件的三个字符串属性 browser、page和page。s2 存储三类事件的三个字符串属性device、title和title。f1存储appInstall和appEnd事件的两个数值属性reward和amount。dt1存储appInstall和appEnd事件的两个日期时间属性dt和dt。

 

A

 

1

=create(file,column).record(["pseudo/Events.ctx",[{name:"eventType",alias:null,enum:"eventTypeString",list:["appInstall","appStart","appEnd"],exp:null},

{name:"s1",alias:["browser","appStart_page","appEnd_page"],enum:null,list:null,exp:"case(eventType,1:eventInfo.browser,2:eventInfo.page,3:eventInfo.page)"},

{name:"s2",alias:["device","appStart_title","appEnd_title"],enum:null,list:null,exp:"case(eventType,1:eventInfo.device,2:eventInfo.title,3:eventInfo.title)"},

{name:"f1",alias:["reward","amount"],enum:null,list:null,exp:"case(eventType,1:eventInfo.reward,3:eventInfo.amount)"},

{name:"dt1",alias:["appStart_dt","appEnd_dt"],enum:null,list:null,exp:"case(eventType,2:eventInfo.dt,3:eventInfo.dt)"}]])

在虚表的定义中为每个真字段配置多个有业务含义的别名。

真字段 s1 的三个别名 "browser","appStart_page","appEnd_page"，以及对应的计算式 exp:"case(eventType, 1:eventInfo.browser, 2: eventInfo.page, 3: eventInfo.page)"。

eventType 取值如果不是 1、2 或者 3，真字段 s1 应该为 null。所以这里不能写成 case(eventType, 1:eventInfo.browser;eventInfo.page)。

s2、f1、dt1 的写法和 s1 类似。

2

=pseudo(A1)

生成虚表对象

3

=A2.select(eventTypeString=="appInstall" && browser=="firefox")

过滤条件中出现了字段别名，SPL 并不会取出 eventInfo 的记录再取其中的字段，而是自动替换成真实字段 s1，用冗余字段的值完成后续计算。

4

=A3.import(id,eventTypeString,browser,reward)

取出过滤结果

5

=file("pseudo/events_new.btx").cursor@b(id,eventTypeString,eventInfo)

events_new.btx数据如下：

6

=A2.append(A5)

追加数据。系统会根据eventTypeString，eventInfo自动生成 s1、f1 等。

7

=A2.import()

追加数据后的Events.ctx：

 

T.pseudo(T’,…)

描述：

设置虚表同步分段。

语法：

T.pseudo(T’,…)

备注：

根据虚表T设置虚表T’,… 使用T同样的分段。设置虚表分段后，可从该虚表对象中取出多路游标。

参数：

T

已分段的虚表对象。

T’

待分段的虚表对象。

示例：

 

A

 

1

=create(file).record(["emp1.ctx"])

 

2

=pseudo(A1,3)

由组表生成虚表对象，设置路数为3。

3

=create(file).record(["emp2.ctx"])

 

4

=pseudo(A3)

生成虚表对象。

5

=A2.pseudo(A4)

对虚表A4使用A2同样的分段。

6

=A4.cursor()

从A4 中取出多路游标。