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SQL 的后计算脚本( 四 )


再比如一行拆分为多行 ， esProc 代码依然简短：
SQL 的后计算脚本
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即使需求复杂度进一步提高 ， esProc 仍然可以轻松实现 。
比如连续值班情况 ， esProc 代码要比 Pandas 简短很多：
SQL 的后计算脚本
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再比如计算分期贷款明细 ， esProc 同样比 Pandas 简短：
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对于 Pandas 很难实现的复杂运算 ， esProc 通常也能轻松实现 ， 而且代码不难 。 比如涉及多步骤算法 + 集合运算 + 动态表结构的任务：将子表横向插入子表 。
源表关系
SQL 的后计算脚本
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目标结果
SQL 的后计算脚本
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esProc 可以大幅简化这段代码：
SQL 的后计算脚本
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作为专业的结构化计算语言 ， esProc 不仅可以大幅简化 SQL 不擅长的复杂运算 ， 还具备更高级的能力去解决一些特殊情况 。
在多样性数据方面 ， esProc 支持多种文件格式和复杂的数据源 ， 比如 Hadoop、MongoDB 等 。 更进一步 ， 只需使用相同的代码 ， 数据分析师就能计算来源各异的数据 ， 既包括数据库 ， 也包括非数据库 。
在大数据量方面 ， esProc 从底层提供了游标机制 ， 对上层隐藏了内外存交换细节 ， 允许数据分析师用类似处理小数据量的语法 ， 直观地处理较大的数据量 。
比如 ， 库表 orders 记录着电商的大量订单 ， 全部读出会超出内存 ， 现在需要在库外计算每个销售员销售额最大的 3 笔订单 。 esProc 代码如下：
SQL 的后计算脚本
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esProc 也提供了很多简单易用的方法进行性能优化 。 比如：orders 表每月的数据大致相等 ， 请按月份进行多线程并行查询 ， 从而大幅提高查询性能 。 esProc 只需如下代码：
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【SQL 的后计算脚本】经过前面的比较我们可以发现 ， esProc 具备丰富的结构化函数 ， 是专业的结构化计算语言 ， 可以大幅简化 SQL 不擅长的复杂运算逻辑 ， 是更加理想的 SQL 后计算脚本 。


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