经常操作数据的同学们一定对序表这个名词很熟悉，从结构上来说跟数据库的表结构是类似的。tinyscript的序表是非常实用的数据结构，不仅可以处理数据库，也可以处理excel、文本文档等其他存储方式。相对序列而言，序表具有横纵两个维度，更适合表现固定结构的有序数据。

       提到固定有序的数据结构，很多人第一印象就是通过sql查询出来的表数据，的确数据库使用的场景太多了，但是它的缺点也是很明显：

• 多表关联sql很复杂，不支持集合运算
• 无法对查询结果二次加工
• 不支持其他数据源

      而这些tinyscript的序表都能很简单实现，无需用户额外编码。

      比如说实现A/B两表的关联：

ds1 = [[ SELECT * from A ]].toDynamic(); ds2 = [[ SELECT * from B ]].toDynamic();  //测试内联 inner = ds1.join(ds2,"userid=userid"); println(inner); println("=================================");  //测试左联 left = ds1.leftjoin(ds2,"userid=userid"); println(left); println("=================================");  //测试右联 right = ds1.rightjoin(ds2,"userid=userid"); println(right); println("=================================");  //测试全联 full = ds1.fulljoin(ds2,"userid=userid"); println(full); println("=================================");

    输出结果如下：

userid username password userid jifen dengji  1 jack jackpwd 1 20 3  ================================= userid username password userid jifen dengji  1 jack jackpwd 1 20 3  2 open openpwd null null null  ================================= userid username password userid jifen dengji  1 jack jackpwd 1 20 3  null null null 3 50 6  ================================= userid username password userid jifen dengji  1 jack jackpwd 1 20 3  2 open openpwd null null null  null null null 3 50 6  =================================

 在tinyscript中序表结构是可以二次编辑的，无论是新增列还是修改记录内容，方便用户二次开发，无需把所有逻辑放到sql语句里面完成。

//序表新建UP列，将CL列的值转换double类型，按CODE字段进行分组，分组内部按DT字段进行升序排列 groupds =ds.insertColumn("UP").double("CL").group("CODE").sortGroup("DT ASC"); //链式命令风格 groupds.update("UP",0d); //更新UP列的结果为0  groupds.update("UP",(CL[0]-CL[-1])/CL[-1]);  //之后的每天统计当天的涨停率。

     通过join命令或者match命令，用户可以将两个序表进行关联操作，无论它们是否隶属相同数据源。tinyscript的序表操作与数据源无关，这就使得用户操作更加方便。

     序表也支持集合操作(差、并、交、异或)，假设我们有如下两个序表：

dataSet1 = readTxt("/dataSetExample/data1.txt"); dataSet2 = readTxt("/dataSetExample/data2.txt"); println(dataSet1); println("================================================================"); println(dataSet2); println("================================================================");

    我们可以了解这两个序表的结构如下：

name weight value count  a 2 6 1  b 2 3 1  c 6 5 1  e 4 6 1  d 5 4 1  ================================================================ name weight value count  a 2 6 1  b 1 3 1  r 6 5 1  f 5 4 1  e 4 6 1  ================================================================

执行序表交集运算

result = dataSet1.intersect(dataSet2,()->{ return name+"|"+weight; }); println(result); println("================================================================"); result = dataSet1.intersect(dataSet2,["name","weight"]); println(result); println("================================================================");

结果如下：

name weight value count  a 2 6 1  e 4 6 1  ================================================================ name weight value count  a 2 6 1  e 4 6 1  ================================================================

执行序表并集运算

result = dataSet1.unite(dataSet2,()->{ return name+"|"+weight; }); println(result); println("================================================================"); result = dataSet1.unite(dataSet2,["name","weight"]); println(result); println("================================================================");

结果如下：

name weight value count  a 2 6 1  b 2 3 1  c 6 5 1  e 4 6 1  d 5 4 1  b 1 3 1  r 6 5 1  f 5 4 1  ================================================================ name weight value count  a 2 6 1  b 2 3 1  c 6 5 1  e 4 6 1  d 5 4 1  b 1 3 1  r 6 5 1  f 5 4 1  ================================================================

执行差运算

result = dataSet1.subtract(dataSet2,()->{return name+"|"+weight;}); println(result); println("================================================================"); result = dataSet1.subtract(dataSet2,["name","weight"]); println(result); println("================================================================");

结果如下：

name weight value count  b 2 3 1  c 6 5 1  d 5 4 1  ================================================================ name weight value count  b 2 3 1  c 6 5 1  d 5 4 1  ================================================================

当然序表的分组聚合也是支持，tinyscript设计了三种分组方式：字段分组、静态条件分组和动态条件分组

首先访问数据库获取表结构信息：

defaultDB = "mysql"; d = dynamicDataSource[[ select * from test2 ]].toDynamic(); println(d);

test2信息如下：

ID FULLNAME AGE SEX  1 莫小二 20 2  2 张大名 30 1  3 李德宏 78 2  4 赵方毅 45 1  5 John 12 1  6 冯若依曼 45 1  7 Tom 12 1  8 赵真 45 2  9 邱少云 30 1  10 王三 12 2 

字段分组是最简单的分组方式，可以说通过sql也可以实现，是最基本常用的分组。

//按年龄和性别分组 println(d.group("age","sex").select("id","fullname"));

结果如下：

---------------------------------------- ID FULLNAME  ---------------------------------------- 1 莫小二  ---------------------------------------- 2 张大名  9 邱少云  ---------------------------------------- 3 李德宏  ---------------------------------------- 4 赵方毅  6 冯若依曼  ---------------------------------------- 5 John  7 Tom  ---------------------------------------- 8 赵真  ---------------------------------------- 10 王三  ----------------------------------------

可以看出具有相同年龄和性别的记录分成一组，这也和sql操作结果一致。但是tinyscript的采用链式风格，不用一次性输出全部逻辑，可以通过命令组合降低业务的难度。

第二种分组是静态条件分组，用户输入一组布尔表达式做条件，假设有N个条件，最多输出N+1个分组(其中不匹配所有条件的记录自己成为一组。)

println(d.groupStaged(AGE<=18,AGE>=18 && AGE <60 , AGE>=60));

结果如下：

---------------------------------------- ID FULLNAME AGE SEX  ---------------------------------------- 5 John 12 1  7 Tom 12 1  10 王三 12 2  ---------------------------------------- 1 莫小二 20 2  2 张大名 30 1  4 赵方毅 45 1  6 冯若依曼 45 1  8 赵真 45 2  9 邱少云 30 1  ---------------------------------------- 3 李德宏 78 2  ----------------------------------------

这种使用场景一般是有业务条件，特别适合if/elseif这种的情况

最后一种情况是动态条件分组，用户输入一个计算表达式，按计算结果的不同进行分组，理论上分组可以是变化的。

println(d.groupDynamic(ID%5));

结果如下：

---------------------------------------- ID FULLNAME AGE SEX  ---------------------------------------- 5 John 12 1  10 王三 12 2  ---------------------------------------- 1 莫小二 20 2  6 冯若依曼 45 1  ---------------------------------------- 2 张大名 30 1  7 Tom 12 1  ---------------------------------------- 3 李德宏 78 2  8 赵真 45 2  ---------------------------------------- 4 赵方毅 45 1  9 邱少云 30 1  ----------------------------------------

无论静态条件分组还是动态条件分组，都是sql语句很难实现的功能，这也是tinyscript的强大所在。

小结：

当然序表的功能远不止这一点，碍于篇幅就不能逐一介绍了。tinyscript的序表核心想法是通过链式命令操作，拆分业务逻辑，从而降低整体业务难度；屏蔽底层数据源差异，刚才例子也可以看到我们引用了数据库、文件和csv多种数据源，这样使得用户可以专注于业务逻辑的实现而非底层细节。

更详细的序表功能，用户可以访问tiny的官方论坛获取，相信你一旦用上序表，就会爱上它强大的功能。

tinyscript开源地址：
https://gitee.com/tinyframework/tinyscript.git