【摘要】SQL 虽然有集合概念，但对于集合运算、特别是有序集合运算，提供的支持却很有限，经常要采用很费解的思路才能完成，计算效率也不佳。而集算器 SPL 在方面则要直观许多，可以按自然思维习惯写出运算。这里对 SQL 和集算器 SPL 在集合运算和行号相关运算方面进行了对比，如果需要了解更多，请前往乾学院：SQL 难点解决：集合及行号!
1、和集
示例 1：重叠部分不重复计数时求多个时间段包含的总天数
MySQL8:
with recursive t(start,end) as (select date’2010-01-07′,date’2010-01-9′
union all select date’2010-01-15′,date’2010-01-16′
union all select date’2010-01-07′,date’2010-01-12′
union all select date’2010-01-08′,date’2010-01-11′),
t1(d,end) as (select start,end from t
union all select d+1,end from t1 where d
select count(distinct d) from t1;
说明：此例先将各时间段转成时间段内所有日子对应的日期，然后再求不同日期的个数
集算器 SPL:
A3: 对 A2 中的每一个时间段构造从 start 到 end 的日期序列
A4: 求 A3 中所有日期序列的和
A5: 求 A4 中不重复日期的个数
2、差集
示例 1：列出英语人口和法语人口均超过 5% 的国家
MySQL8:
with t1(lang) as (select ‘English’ union all select ‘French’)
select name from world.country c
where not exists(select * from t1 where lang not in (select language from world.countrylanguage where percentage>=5 and countrycode=c.code));
说明：此 SQL 只是演示通过双重否定实现差集为空
集算器 SPL:
A4: 选出 [“English”,”French”] 与本组语言集合的差为空的组，意思就是选出语言集合包含 English 和 French 的组
3、交集
示例 1：列出英语人口、法语人口、西班牙语人口分别超过 0.3%、0.2%、0.1% 的国家代码
MySQL8:
with t1 as (select countrycode from world.countrylanguage where language=’English’ and percentage>0.3),
t2 as (select countrycode from world.countrylanguage where language=’French’ and percentage>0.2),
t3 as (select countrycode from world.countrylanguage where language=’Spanish’ and percentage>0.1)
select countrycode
from t1 join t2 using(countrycode) join t3 using(countrycode);
说明：此例只是演示如何求解多个集合的交集
集算器 SPL:
A3: 按次序依次查询英语人口超 0.3%、法语人口超 0.2%、西班牙语超 0.1% 的国家代码，并转成序列
A5: A3 中所有序列交集
4、根据行号取数据
示例 1：计算招商银行 (600036) 2017 年第 3 个交易日和倒数第 3 个交易日的交易信息
MySQL8:
with t as (select *, row_number() over(order by tdate) rn from stktrade where sid=’600036′ and tdate between ‘2017-01-01’ and ‘2017-12-31′)
select tdate,open,close,volume from t where rn=3
union all
select tdate,open,close,volume from t where rn=(select max(rn)-2 from t);
集算器 SPL:
A3: 第 3 条记录和倒数第 3 条记录的和集
示例 2：计算招商银行 (600036) 最近 20 个交易日的平均收盘价
MySQL8:
with t as (select *, row_number() over(order by tdate desc) rn from stktrade where sid=’600036′)
select avg(close) avg20 from t where rn<=20;
集算器 SPL:
A2: 将 600036 的交易记录按日期排序
A3: 取从倒数 20 条到末尾的所有记录
A4: 求 A3 中所有记录收盘价的平均值
5、求满足条件的记录的行号
示例 1：计算招商银行 (600036)2017 年经过多少交易日收盘价达到 25 元
MySQL8:
with t as (select *, row_number() over(order by tdate) rn from stktrade where sid=’600036’ and tdate between ‘2017-01-01’ and ‘2017-12-31′)
select min(rn) from t where close>=25;
集算器 SPL:
A3: 从前往后查找第 1 个收盘价达到 25 元的记录位置
示例 2：计算格力电器(000651) 2017 年涨幅(考虑停牌)
MySQL8:
with t as (select * from stktrade where sid=’000651’),
t1(d) as (select max(tdate) from t where tdate<‘2017-01-01’),
t2(d) as (select max(tdate) from t where tdate<‘2018-01-01′)
select s2.close/s1.close-1 rise
from (select * from t,t1 where tdate=d) s1,
(select * from t,t2 where tdate=d) s2;
集算器 SPL:
A2: 数据按交易日从小到大排序
A3: 从后往前查找交易日在 2017-01-01 之前的最后一条记录在序列中的行号
A4: 求 2016 年收盘价
A5: 求 2017 年收盘价，其中 A2.m(-1)取倒数第 1 条记录，即 2017 年最后一个交易日对应的记录
示例 3：列出 2017 年信息发展 (300469) 交易量超过 250 万股时的交易信息及各日涨幅(考虑停牌)
MySQL8:
with t as (select *, row_number() over(order by tdate) rn
from stktrade where sid=’300469’ and tdate<=date ‘2017-12-31′),
t1 as (select * from t where tdate>=date’2017-01-01′ and volume>=2500000)
select t1.tdate, t1.close, t.volume, t1.close/t.close-1 rise
from t1 join t on t1.rn=t.rn+1;
集算器 SPL:
A3: 求出 2017 年交易量超 250 万股所有记录的行号
A4: 根据行号计算相应的日期、收盘价、交易量、涨幅
6、求最大值或最小值所在记录的行号
示例 1：计算招商银行 (600036) 2017 年最早的最低价与最早的最高价间隔多少交易日
MySQL8:
with t as (select *, row_number() over(order by tdate) rn from stktrade where sid=’600036’ and tdate between ‘2017-01-01’ and ‘2017-12-31′),
t1 as (select * from t where close=(select min(close) from t)),
t2 as (select * from t where close=(select max(close) from t))
select abs(cast(min(t1.rn) as signed)-cast(min(t2.rn) as signed)) inteval
from t1,t2;
集算器 SPL:
A3: 从前往后找最大收盘价在序列中的行号
A4: 从前往后找最小收盘价在序列中的行号
示例 2：计算招商银行 (600036) 2017 年最后的最低价与最后的最高价间隔多少交易日
MySQL8:
with t as (select *, row_number() over(order by tdate) rn from stktrade where sid=’600036’ and tdate between ‘2017-01-01’ and ‘2017-12-31′),
t1 as (select * from t where close=(select min(close) from t)),
t2 as (select * from t where close=(select max(close) from t))
select abs(cast(max(t1.rn) as signed)-cast(max(t2.rn) as signed)) inteval
from t1,t2;
集算器 SPL:
A3: 从后往前找最大收盘价在序列中的行号
A4: 从后往前找最小收盘价在序列中的行号
7、有序集合间的对位计算
示例 1：求 2018 年 3 月 6 日到 8 日创业板指 (399006) 对深证成指 (399001) 的每日相对收益率
MySQL8:
with t1 as (select *,close/lag(close) over(order by tdate) rise from stktrade where sid=’399006’ and tdate between ‘2018-03-05’ and ‘2018-03-08′),
t2 as (select *, close/lag(close) over(order by tdate) rise from stktrade where sid=’399001’ and tdate between ‘2018-03-05’ and ‘2018-03-08’)
select t1.rise-t2.rise
from t1 join t2 using(tdate)
where t1.rise is not null;
集算器 SPL:
A2: 依次查询 399006 和 399001 从 2018 年 3 月 5 日到 8 日的交易数据
A4: 依次计算 A2 中 2 个序表从第 2 条记录到第 4 条记录的涨幅，也就是 399006 和 399001 从 2018 年 3 月 6 日到 8 日的每天涨幅
A5: 对位相减，即可算出每日相对收益率