這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)數(shù)據(jù)庫中跨庫數(shù)據(jù)表運(yùn)算的示例分析，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
1. 簡單合并（FROM）
所謂跨庫數(shù)據(jù)表，是指邏輯上同一張數(shù)據(jù)表被分別存儲(chǔ)在不同數(shù)據(jù)庫中。其原因有可能是因?yàn)閿?shù)據(jù)量太大，放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫難以處理，也可能在業(yè)務(wù)上就需要將生產(chǎn)庫和歷史庫分開。而不同的數(shù)據(jù)庫，可能只是部署在不同的機(jī)器上的同種數(shù)據(jù)庫，也可能是連類型都不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
在面對(duì)跨庫數(shù)據(jù)表，特別是數(shù)據(jù)庫類型都不相同的情況時(shí)，數(shù)據(jù)庫自帶的工具往往就力所不及了，一般都需要尋找能夠很好地支持多數(shù)據(jù)源類型的第三方工具，而集算器，可以說是其中的佼佼者了。下面，我們就針對(duì)幾種常見的跨庫混合運(yùn)算情況詳細(xì)討論一下：
跨庫運(yùn)算，簡單粗暴的思路就是把散布在各個(gè)庫里的邏輯上相同的數(shù)據(jù)表合并成一個(gè)表，然后在這一個(gè)表上進(jìn)行運(yùn)算。
例如，在兩個(gè)數(shù)據(jù)庫 HSQL 和 MYSQL 中，分別存儲(chǔ)了一張學(xué)生成績表，兩者各自保存了一部分學(xué)生信息，如下圖所示：
利用集算器，我們可以很容易地將這兩個(gè)結(jié)構(gòu)相同的表合并為一個(gè)表，集算器的 SPL 腳本如下：
A1、A2 和 B1、B2 分別讀取了兩個(gè)庫里的學(xué)生成績表，而 A3 用一種簡單直觀的方式就把兩個(gè)表合并了。
這種方式實(shí)際上是把兩個(gè)表都讀入了內(nèi)存，分別生成了集算器的序表對(duì)象，然后利用序表的運(yùn)算“|”完成了合并。可能有的同學(xué)會(huì)問：如果我的數(shù)據(jù)量比較大，無法全部讀入內(nèi)存怎么辦？沒關(guān)系，專為處理大數(shù)據(jù)而生的集算器，決不會(huì)被這么簡單的小問題難住。我們可以使用游標(biāo)，同樣可以實(shí)現(xiàn)表的快速拼接：
A2、B2 分別用游標(biāo)打開兩個(gè)庫里的學(xué)生成績表，A3 則使用 conjx() 函數(shù)將這兩個(gè)游標(biāo)合并，形成了一個(gè)新的可以同時(shí)訪問兩個(gè)表的游標(biāo)。
對(duì)應(yīng)于 SQL，這種簡單合并好比只是完成了 from 工作，讓結(jié)構(gòu)相同的跨庫表的數(shù)據(jù)“縱向”拼接成了一個(gè)可以訪問的序表或者游標(biāo)，而實(shí)際運(yùn)算中，還會(huì)涉及過濾 (where/having)、分組聚合 (group+sum/count/avg/max/min)、連接 (join+on)、去重 (distinct)、排序 (order)、取部分?jǐn)?shù)據(jù) (limit+offset)，等等操作，下面我們就將對(duì)這些運(yùn)算一一展開討論。
當(dāng)然，我們在處理這些運(yùn)算的需求時(shí)，不能只是簡單的實(shí)現(xiàn)功能，我們還需要考慮實(shí)現(xiàn)的效率和性能，因此原則上，我們會(huì)盡量利用數(shù)據(jù)庫的計(jì)算能力，而集算器主要負(fù)責(zé)混合運(yùn)算。不過，有時(shí)也需要由集算器負(fù)責(zé)幾乎所有的運(yùn)算，數(shù)據(jù)庫僅僅負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
2. WHERE
where 過濾的本質(zhì)是通過比較計(jì)算，去除比較的結(jié)果是 false 的記錄，因此 where 只作用于一條記錄，不涉及記錄之間的運(yùn)算，也不需要考慮數(shù)據(jù)位于哪個(gè)數(shù)據(jù)庫。比如，在前面的例子中，我們要統(tǒng)計(jì)出“一班”所有同學(xué)的“數(shù)學(xué)”成績，單庫中的 SQL 是這樣的：
SELECT 學(xué)生 ID, 成績 FROM 學(xué)生成績表 WHERE 科目 ='數(shù)學(xué)' AND 班級(jí) =‘一班'
多庫時(shí)，也只要將 where 子句直接寫在 SQL 中，讓各個(gè)數(shù)據(jù)庫去并行處理過濾就可以了：
我們也可以讓集算器負(fù)責(zé)所有過濾運(yùn)算，數(shù)據(jù)庫僅存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這時(shí)可以使用集算器的 select 函數(shù)（與 SQL 的 select 關(guān)鍵字不同）
數(shù)據(jù)量較大時(shí)，同樣也可以將序表換成游標(biāo)，使用 conjx 函數(shù)進(jìn)行連接：
3. ORDER BY 和 LIMIT OFFSET
order by 是在結(jié)果集產(chǎn)生后才進(jìn)行的處理。在上面的例子中，如果我們要按數(shù)學(xué)成績排序，對(duì)于單數(shù)據(jù)庫，只需要加上 order by 子句：
SELECT 班級(jí), 學(xué)生 ID, 成績 FROM 學(xué)生成績表 WHERE 科目 ='數(shù)學(xué)' AND 班級(jí) =‘一班' ORDER BY 成績
而對(duì)于多數(shù)據(jù)庫，可以讓數(shù)據(jù)庫先分別排序，然后由集算器歸并有序數(shù)據(jù)。這樣可以較大的發(fā)揮數(shù)據(jù)庫與并行服務(wù)器的性能。
也可以倒序排序，歸并時(shí)在排序字段前加“-”（merge 函數(shù)可以不加“-”，不過按標(biāo)準(zhǔn)寫法是加上的）
當(dāng)然也可以完全由集算器來排序：
由集算器實(shí)現(xiàn)倒序排序：
而對(duì)于大數(shù)據(jù)量，需要使用游標(biāo)及 mergex 來完成有序歸并：
limit 和 offset 的執(zhí)行又在 order 之后，例子中如果想取數(shù)學(xué)成績除了第一名之后的前十名（可以少于但不能多于），單庫情況下 SQL 是這樣的：
SELECT 班級(jí), 學(xué)生 ID, 成績 FROM 學(xué)生成績表 WHERE 科目 ='數(shù)學(xué)' AND 班級(jí) =‘一班' ORDER BY 成績 DESC LIMIT 10 OFFSET 1
多數(shù)據(jù)庫時(shí)，可以用集算器的 to 函數(shù)實(shí)現(xiàn) limit offset 的功能，to(n+1,n+m) 等同于 limit m offset n
對(duì)于大數(shù)據(jù)量使用游標(biāo)的情況，offset 功能可以使用集算器函數(shù) skip 實(shí)現(xiàn)，而 limit 的功能則可以使用函數(shù) fetch 實(shí)現(xiàn)
4. 聚合運(yùn)算
我們來討論五種常見的聚合運(yùn)算：sum/count/avg/max/min。
? sum 的基礎(chǔ)是加法，根據(jù)加法結(jié)合律，各數(shù)據(jù)庫中內(nèi)部數(shù)據(jù)先分別求和，然后拼接成一張表后再求總和，與先拼接成一張表然后一起求和的結(jié)果，其實(shí)是一樣的。
? count 的本質(zhì)，是對(duì)每項(xiàng)非 null 數(shù)據(jù)計(jì) 1，null 數(shù)據(jù)計(jì) 0，然后進(jìn)行累加計(jì)算。所以其本質(zhì)仍是加法運(yùn)算，與 sum 一樣符合加法結(jié)合律。不同的是對(duì)原始數(shù)據(jù)不是累加其本身的數(shù)值而是計(jì) 1（非 null）或計(jì) 0（為 null）。
? avg 的本質(zhì)，是當(dāng) count > 0 時(shí) avg = sum/count，當(dāng) count = 0 時(shí) avg = null。顯然 avg 不能像 sum 或 count 那樣先分別計(jì)算了。不過根據(jù)定義，我們可以先算出 sum 和 count，再通過 sum 和 count 計(jì)算出 avg。
? max 和 min 的基礎(chǔ)都是比較運(yùn)算，而因?yàn)楸容^運(yùn)算具有傳遞性，因此所有數(shù)據(jù)庫的最值，可以通過比較各個(gè)數(shù)據(jù)庫的最值得到。
依舊是上面的例子，這次我們要求兩個(gè)班全體學(xué)生的數(shù)學(xué)總分、人數(shù)、平均分、高及最低分，對(duì)于單源數(shù)據(jù)：
SELECT sum(成績) 總分?jǐn)?shù), count(成績) 考試人數(shù), avg(成績) 平均分, max(成績) 高分, min(成績) 最低分 FROM 學(xué)生成績表 WHERE 科目 ='數(shù)學(xué)'
聚合運(yùn)算的結(jié)果集很小，只有一行，因此無論源數(shù)據(jù)量的大小，都可以使用游標(biāo)，代碼如下：
事實(shí)上，前面提到的 order by +limit offset 本質(zhì)上也可以看成是一種聚合運(yùn)算：top。從這個(gè)角度進(jìn)行優(yōu)化，可以獲得更高的計(jì)算效率。畢竟數(shù)據(jù)量大時(shí)，全排序的成本很高，而且取前 N 個(gè)數(shù)據(jù)的操作也并不需要全排序。當(dāng)然，這個(gè)方法對(duì)于數(shù)據(jù)量小的情況也同樣適用。
具體來說，對(duì)于 order by F limit m offset n 的情況，只需先用 top(n+m, F, ~)，再用 to(n+1,) 就行了。
我們?nèi)砸灾暗暮?order by+limit offset 的 SQL 語句為例：
SELECT 班級(jí), 學(xué)生 ID, 成績 FROM 學(xué)生成績表 WHERE 科目 ='數(shù)學(xué)' AND 班級(jí) =‘一班' ORDER BY 成績 DESC LIMIT 10 OFFSET 1
對(duì)于多數(shù)據(jù)庫, 腳本如下，其中倒序排序只需在排序字段前加“-”：
5. GROUP BY、DISTINCT 和 HAVING
A、分組聚合運(yùn)算
對(duì)于 group by，因?yàn)樽罱K所得結(jié)果與樣本個(gè)體的輸入順序無關(guān)，所以只要樣本的總體不變，最終結(jié)果也不會(huì)變。也就是說，只要在從分庫中提取數(shù)據(jù)和最終匯總?cè)繑?shù)據(jù)時(shí)，都預(yù)先進(jìn)行了分類運(yùn)算即可。
假設(shè)我們想分別求一、二班的數(shù)學(xué)總分、人數(shù)、平均分、高及最低分，單數(shù)據(jù)庫如下：
SELECT 班級(jí), sum(成績) 總分?jǐn)?shù), count(成績) 考試人數(shù), avg(成績) 平均分, max(成績) 高分, min(成績) 最低分 FROM 學(xué)生成績表 WHERE 科目 ='數(shù)學(xué)' GROUP BY 班級(jí)
我們分三種情況討論：
第一，對(duì)于小數(shù)據(jù)，聚合運(yùn)算的結(jié)果集只會(huì)更小，這時(shí)推薦使用 query+groups：
第二，對(duì)于大數(shù)據(jù)量，如果結(jié)果集也很大，那么就應(yīng)該使用 cursor+groupx。
另外，由于大結(jié)果集的分組計(jì)算較慢，需要在外存產(chǎn)生緩存數(shù)據(jù)。而如果我們在數(shù)據(jù)庫中對(duì)數(shù)據(jù)先排序，則可以避免這種緩存（此時(shí)計(jì)算壓力會(huì)轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)庫，因此需要根據(jù)實(shí)際情況權(quán)衡，通常情況下，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的計(jì)算能力會(huì)更強(qiáng)一些）。
具體的辦法是對(duì) SQL 的結(jié)果集使用 order by 排序，然后在集算器中使用 mergex 函數(shù)歸并后，再使用 groupx 的 @o 選項(xiàng)分組：
當(dāng)然如果不希望加重?cái)?shù)據(jù)庫負(fù)擔(dān)，也可以讓數(shù)據(jù)庫只做分組而不排序，此時(shí)集算器直接用 groupx，注意不能加 @o 選項(xiàng)。另外匯總數(shù)據(jù)時(shí)，也要把 mergex 換成 conjx：
第三，如果已明確地知道結(jié)果集很小，那么推薦用 cursor+groups
此時(shí) groups 比 groupx 有更好的性能，因?yàn)?groups 將運(yùn)算數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中，比 groupx 節(jié)省了寫入外存文件的時(shí)間。
另外用 groups 可以不要求在數(shù)據(jù)庫中預(yù)先排序，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫 group by 的結(jié)果集本身不一定有序，再使用 orde by 排序也會(huì)增加成本。而對(duì)于小結(jié)果集，集算器用 groups@o 也并不一定比直接用 groups 更有效率。
通常，匯總數(shù)據(jù)要用 conjx
B、去重后計(jì)數(shù) (count distinct)
在各個(gè)數(shù)據(jù)庫內(nèi)去重，可以使用 distinct 關(guān)鍵字。而數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)去重，則可以使用集算器的 merge@u 函數(shù)。要注意的是使用前應(yīng)該確保表內(nèi)數(shù)據(jù)對(duì)主鍵字段（或者具有性的一個(gè)或多個(gè)字段）有序。
對(duì)于 distinct 來說， sum(distinct)、avg(distinct) 的計(jì)算方法與 count(distinct) 大同小異，而且業(yè)務(wù)中不常用到，而 max(distinct)、min(distinct) 與單純使用 max、min 沒有區(qū)別。因此，我們只以 count(distinct) 為例加以說明。
比如，想要計(jì)算全年級(jí)（假設(shè)只有一班和二班）語數(shù)外三科至少有一科不及格需要補(bǔ)考的總?cè)藬?shù)，單數(shù)據(jù)庫的 SQL 是這樣的：
SELECT count(distinct 學(xué)生 ID) 人數(shù) FROM 學(xué)生成績表 WHERE 成績 <60
對(duì)于多源數(shù)據(jù)，全分組聚合在使用游標(biāo)或序表方面沒有差別，為了語法簡便起見以游標(biāo)為例：
再如，想要分別計(jì)算每班語數(shù)外三科至少有一科不及格需要補(bǔ)考的總?cè)藬?shù)，單數(shù)據(jù)庫的 SQL 是這樣的：
SELECT 班級(jí), count(distinct 學(xué)生 ID) 人數(shù) FROM 學(xué)生成績表 WHERE 成績 <60 GROUP BY 班級(jí)
對(duì)于多數(shù)據(jù)庫，同樣需要先匯總?cè)ブ?，再進(jìn)行分組聚合。匯總前需要數(shù)據(jù)有序，且匯總后數(shù)據(jù)仍然有序，所以分組函數(shù) groups 和 groupx 都可以使用 @o 選項(xiàng)。
對(duì)于小數(shù)據(jù)量，可以使用 merge@u、groups@o 和 query：
對(duì)于大數(shù)據(jù)量小結(jié)果集，可以使用 mergex@u、groups@o 和 cursor：
對(duì)于大數(shù)據(jù)量大結(jié)果集，可以使用 mergex@u、groupx@o 和 cursor：
C、對(duì)聚合字段過濾（having）
having 是對(duì)聚合 (分組) 后得出的結(jié)果集再做過濾。所以當(dāng)語句中有 having 出現(xiàn)時(shí)，如果聚合 (分組) 操作沒有徹底執(zhí)行完畢，需要將 having 子句先提取出來。待數(shù)據(jù)徹底完成聚合 (分組) 操作之后，再執(zhí)行條件過濾。
對(duì)于多源數(shù)據(jù)，如果聚合計(jì)算是在匯總之后才能最終完成，那么 having 必須使用集算器的函數(shù) select 來實(shí)現(xiàn)過濾。
下面主要說明這種聚合計(jì)算在匯總之后才完成的情況：比如，想要獲得一班和二班的三個(gè)科目的考試中，有哪些平均分是低于 60 分的。對(duì)于單數(shù)據(jù)庫，SQL 可以這樣寫：
SELECT 班級(jí), 科目, avg(成績) 平均分 FROM 學(xué)生成績表 GROUP BY 班級(jí), 科目 HAVING avg(成績)<60
對(duì)于多數(shù)據(jù)庫，相關(guān)集算器執(zhí)行代碼如下：
對(duì)于大數(shù)據(jù)量，需要使用游標(biāo) (select 函數(shù)同樣適用于游標(biāo))
6. JOIN ON
跨庫的 JOIN 實(shí)現(xiàn)起來非常困難，不過比較幸運(yùn)的是，我們可以通過存儲(chǔ)設(shè)計(jì)避免很多跨庫 JOIN。我們分三種情況討論：
1. 同維表分庫，需要重新拼接為一個(gè)表
2. 要連接的外鍵表在每個(gè)庫中都有相同的一份
3. 需要連接的外鍵表在另一個(gè)庫中
對(duì)于集算器來講，前兩種的處理情況是一樣的：都不需要涉及跨庫 join，join 操作都可以在數(shù)據(jù)庫內(nèi)完成。區(qū)別只在于第一種是分庫表，數(shù)據(jù)庫之間沒有重復(fù)數(shù)據(jù)；而第二種則要求把外鍵表的數(shù)據(jù)復(fù)制到每個(gè)庫中。
如果外鍵表沒有復(fù)制到每個(gè)庫中，那就會(huì)涉及真正的跨庫 join，因?yàn)楹軓?fù)雜，這里只舉一個(gè)內(nèi)存外鍵表的例子，其它更復(fù)雜情況會(huì)有專門的文章闡述。
A、同維表或主子表同步分庫
所謂同維表，簡單來講就是兩個(gè)表的主鍵字段完全一樣，且其中一個(gè)表的主鍵與另一個(gè)表的主鍵有邏輯意義上的外鍵約束（并不要求數(shù)據(jù)庫中一定有真正的外鍵，主鍵同理也是邏輯上的主鍵并不一定存在于數(shù)據(jù)庫中）。
假設(shè)有兩個(gè)庫，每個(gè)庫中有兩個(gè)表，分別記為 A 庫中的 A1 表和 A2 表，B 庫中的 B1 表和 B2 表。從邏輯上看 1 表是 A1 表加上 B1 表，2 表是 A2 表加上 B2 表，我們再假設(shè) 1 表與 2 表為同維表，現(xiàn)在要做 1 表與 2 表的 join 連接運(yùn)算。
所謂同步分庫，就是在設(shè)計(jì)分庫存儲(chǔ)時(shí)，保證了 1 表和 2 表按主鍵進(jìn)行了同步的分割。也就是必須保證分庫之后，A1 和 B2 的 join 等值連接的結(jié)果是空集，同樣 A2 和 B1 的 join 等值連接的結(jié)果也是空集，這樣也就不必有跨庫的 join 連接運(yùn)算了。
舉例說明，比如有兩張表：股票信息與公司信息，表的結(jié)構(gòu)如下：
公司信息
股票信息
兩個(gè)表的主鍵都是 (公司代碼, 股票代碼)，且股票信息的主鍵與公司信息的主鍵有邏輯意義上的外鍵約束關(guān)系，二者互為同維表。
現(xiàn)在假設(shè)我想將兩個(gè)表拼接在一起，單數(shù)據(jù)庫時(shí) SQL 是這樣的：
SELECT * FROM 公司信息 T1 JOIN 股票信息 T2 ON T1. 公司代碼 =T2. 公司代碼 AND T1. 股票代碼 = T2. 股票代碼
現(xiàn)假設(shè)公司信息分為兩部分，分別存于 HSQL 和 MYSQL 數(shù)據(jù)庫中，股票信息同樣分為兩部分，分別存于 HSQL 和 MYSQL 數(shù)據(jù)庫中，且二者是同步分庫。
join 連接公司信息與股票信息的集算器代碼：
對(duì)于大數(shù)據(jù)：
主子表的情況與同維表類似，即一個(gè)表（主表）的主鍵字段被另一個(gè)表（子表）的主鍵字段所包含，且子表中對(duì)應(yīng)的主鍵字段與主表的主鍵有邏輯意義上的外鍵約束關(guān)系。
舉例說明，比如有兩張表：訂單與訂單明細(xì)，表的結(jié)構(gòu)如下：
訂單
訂單明細(xì)
其中訂單是主表，主鍵為 (訂單 ID)；而訂單明細(xì)為子表，主鍵為 (訂單 ID, 產(chǎn)品 ID)，且訂單明細(xì)的主鍵字段訂單 ID，與訂單的主鍵有邏輯意義上的外鍵約束關(guān)系，顯然二者為主子表的關(guān)系。
現(xiàn)在假設(shè)我想將兩個(gè)表拼接在一起，單數(shù)據(jù)庫的 SQL 是這樣的：
SELECT * FROM 訂單 T1 JOIN 訂單明細(xì) T2 ON T1. 訂單 ID=T2. 訂單 ID
現(xiàn)假設(shè)訂單分為兩部分，分別存于 HSQL 和 MYSQL 數(shù)據(jù)庫中，訂單明細(xì)同樣分為兩部分，分別存于 HSQL 和 MYSQL 數(shù)據(jù)庫中，且二者同步分庫。
join 連接訂單與訂單明細(xì)的集算器代碼：
對(duì)于大數(shù)據(jù)：
B、外鍵表復(fù)制進(jìn)每個(gè)庫
所謂外鍵表，即是指連接字段為外鍵字段的情況。這種外鍵表 join 也是業(yè)務(wù)上常見的一種情況。因?yàn)橐B接的外鍵表在每個(gè)庫中都有同一份，那么兩個(gè)外鍵表匯總并去重后，其實(shí)還是任一數(shù)據(jù)庫中原來就有的那個(gè)外鍵表。
而 join 的連接操作，本質(zhì)上可以視為一種乘法，因?yàn)?join 連接等價(jià)于 cross join 后再用 on 中條件進(jìn)行過濾。則根據(jù)乘法分配率可以推導(dǎo)出：若是需要做連接操作的外鍵表（不妨設(shè)為連接右側(cè)的表）在每個(gè)庫中都有同一份，則連接左側(cè)的表（每個(gè)數(shù)據(jù)庫中各有其一部分）在匯總后再連接，等同于各數(shù)據(jù)中的連接左側(cè)的表與外鍵表先做連接操作后，再匯總到一起的結(jié)果。如圖所示：
所以我們在存儲(chǔ)設(shè)計(jì)時(shí)，只要在每個(gè)數(shù)據(jù)庫中把外鍵表都重復(fù)一下，就可以避免復(fù)雜的跨庫 join 操作。一般情況下，外鍵表作為維表的數(shù)據(jù)量相對(duì)較小，這樣重復(fù)的成本就不會(huì)很高，而事實(shí)表則會(huì)得很大，然后用分庫存儲(chǔ)的方法，來解決運(yùn)算速度緩慢或存儲(chǔ)空間不足等問題。
例如，有兩個(gè)表：客戶銷售表和客戶表，其中客戶銷售表的外鍵字段：客戶，與客戶表的主鍵字段：客戶 ID，有外鍵約束關(guān)系?，F(xiàn)在我們想查詢面向河北省各公司的銷售額記錄，對(duì)于單數(shù)據(jù)源，它的 SQL 是這樣寫的：
SELECT T1. 公司名稱 公司名稱, T2. 訂購日期 訂購日期, T2. 銷售額 銷售額 FROM 客戶表 T1 JOIN 客戶銷售表 T2 ON T1. 客戶 ID=T2. 客戶 WHERE T1. 省份 ='河北'
對(duì)于多數(shù)據(jù)源的情況，我們假設(shè)客戶銷售表分別存儲(chǔ)在兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)庫中，而每個(gè)數(shù)據(jù)庫中都有同一份的客戶表做為外鍵表。則相關(guān)的集算器代碼如下：
大數(shù)據(jù)量使用游標(biāo)時(shí)：
C、需要連接的外鍵表在另一個(gè)庫中
對(duì)于維表（外鍵表）也被分庫的情況，我們只考慮維表全部可內(nèi)存化的情況，不可內(nèi)存化時(shí)，常常就不適合再將數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)庫中了，需要專門針對(duì)性的的存儲(chǔ)和計(jì)算方案，這將在另外的文章中專門討論。在這里我們只通過例子來討論維表可內(nèi)存化的情況。
對(duì)于這種情況，當(dāng)涉及的數(shù)據(jù)量比較大而需要使用游標(biāo)時(shí)，計(jì)算邏輯會(huì)變得比較復(fù)雜。所以我們在這里只講一下針對(duì)小數(shù)據(jù)量的使用序表的 join 處理方法。關(guān)于對(duì)大數(shù)據(jù)量的使用游標(biāo)的 join 處理，會(huì)另有一篇文章做專門的介紹。
當(dāng)要做 join 連接運(yùn)算的外鍵表全部或部分存儲(chǔ)在另一個(gè)庫中時(shí)，最直觀的辦法就是將兩個(gè)表都提取出來并各自匯總后，再計(jì)算 join 連接。
下面仍以客戶銷售表和客戶表來舉例，假設(shè)外鍵表客戶表也分別存儲(chǔ)在兩個(gè)數(shù)據(jù)庫中，此時(shí)就不能在 SQL 中使用 join 關(guān)鍵字來實(shí)現(xiàn)連接運(yùn)算了，但我們可以將其提取出來后，用集算器的 join 函數(shù)來實(shí)現(xiàn)目的，它的集算器代碼如下所示：
當(dāng)事實(shí)表數(shù)據(jù)量較大的時(shí)候，也可以使用游標(biāo)處理事實(shí)表，只需將 join 換成 cs.join 即可：
7. 簡單 SQL
前面我們主要是從計(jì)算原理的角度出發(fā)，分析了如何使用集算器實(shí)現(xiàn)類似 SQL 效果的多數(shù)據(jù)源混合計(jì)算。除此之外，集算器還提供了一種更簡單、直觀的方法，那就是可以在各個(gè)數(shù)據(jù)庫上通過 SQL 查詢獲取游標(biāo)，用所有這些游標(biāo)構(gòu)建成一個(gè)多路游標(biāo)對(duì)象，再用簡單 SQL 對(duì)這個(gè)多路游標(biāo)做二次處理。如果簡單 SQL 中沒有涉及 join 的運(yùn)算，甚至還可以讓集算器直接將一句簡單 SQL 翻譯成各種數(shù)據(jù)庫的 SQL，從而實(shí)現(xiàn)更進(jìn)一步的自動(dòng)化。不過這種辦法屬于比較保守的做法，雖然簡單直接，但不能利用所了解的數(shù)據(jù)情況進(jìn)行優(yōu)化（比如不會(huì)使用 groups），因此性能就會(huì)差一些。
下面仍舊用學(xué)生成績的例子，我們想要計(jì)算每個(gè)班的數(shù)學(xué)成績的總分、考試人數(shù)、平均分、高分和最低分，使用簡單 SQL 處理這個(gè)問題的集算器代碼如下：
因?yàn)槭褂昧擞螛?biāo)，所以這種寫法也可以用于大數(shù)據(jù)量。另外再提一句，這個(gè)辦法甚至也可以用于非數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源（比如文件數(shù)據(jù)源）！簡單 SQL 的特性可參考相關(guān)文檔，這里就不再進(jìn)一步舉例了。
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