生成 Tree 结构

DataQL 查询语句

// 层次化：把带有 parent 属性的数据转换成 tree 结构
//  - 需要用到集合包的 filter 函数
//  - 实现思路是：递归
import 'net.hasor.dataql.sdk.CollectionUdfSource' as collect;
 
var dataSet = [
    {'id': 1, 'parent_id':null, 'label' : 't1'},
    {'id': 2, 'parent_id':1   , 'label' : 't2'},
    {'id': 3, 'parent_id':1   , 'label' : 't3'},
    {'id': 4, 'parent_id':2   , 'label' : 't4'},
    {'id': 5, 'parent_id':null, 'label' : 't5'}
]
var nodeFmt = (dat) -> {
    return dat => {
        "id",
        "label",
        "children" : collect.filter(dataSet, (test)-> { return (test.parent_id == dat.id); }) => [ nodeFmt(#) ]
    }
}
return collect.filter(dataSet, (test)-> { return (test.parent_id == null); }) => [ nodeFmt(#) ]

查询结果：

[
    {
        "id":1,
        "label":"t1",
        "children":[
            {
                "id":2,
                "label":"t2",
                "children":[
                    {
                        "id":4,
                        "label":"t4",
                        "children":[]
                    }
                ]
            },
            {
                "id":3,
                "label":"t3",
                "children":[]
            }
        ]
    },
    {
        "id":5,
        "label":"t5",
        "children":[]
    }
]

Tree 到 Tree 的变换

样本数据，对样本数据进行结构变化，变化后依然保留 Tree 结构。

DataQL 查询

var fmt = (dat)-> {
    return {
        'id'    : dat.value,
        'text'  : dat.text,
        'child' : dat.ChildNodes => [ fmt(#) ] }
}
return ${result} => [ fmt(#) ]

提示

${result} 是访问执行 DataQL 时程序传入的参数。

高维数组转为一维

// 递归：利用有状态集合，把一个多维数组打平成为一维数组
import 'net.hasor.dataql.sdk.CollectionUdfSource' as collect;
var data = [
    [1,2,3,[4,5]],
    [6,7,8,9,0]
]
var foo = (dat, arrayObj) -> {
    var tmpArray = dat => [ # ];  // 符号 '#' 相当于在循环 dat 数组期间的，当前元素。
    if (tmpArray[0] == dat) {
        run arrayObj.addLast(dat);// 末级元素直接加到最终的集合中，否则就继续遍历集合
    } else {
        run tmpArray => [ foo(#,arrayObj) ];
    }
    return arrayObj;
}
return foo(data,collect.new()).data();

查询结果

[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0 ]

模拟 SQL 的 left join

有两个数据集 year2019、year2018 通过 mapjoin 的方式将两个数据联合在一起，并计算同比

hint MAX_DECIMAL_DIGITS = 4
import "net.hasor.dataql.sdk.CollectionUdfSource" as collect
 
var year2019 = [
    { "pt":2019, "item_code":"code_1", "sum_price":2234 },
    { "pt":2019, "item_code":"code_2", "sum_price":234 },
    { "pt":2019, "item_code":"code_3", "sum_price":12340 },
    { "pt":2019, "item_code":"code_4", "sum_price":2344 }
];
 
var year2018 = [
    { "pt":2018, "item_code":"code_1", "sum_price":1234.0 },
    { "pt":2018, "item_code":"code_2", "sum_price":1234.0 },
    { "pt":2018, "item_code":"code_3", "sum_price":1234.0 },
    { "pt":2018, "item_code":"code_4", "sum_price":1234.0 }
];
 
// 求同比
return collect.mapjoin(year2019,year2018, { "item_code":"item_code" }) => [
    {
        "商品Code": data1.item_code,
        "去年同期": data2.sum_price,
        "今年总额": data1.sum_price,
        "环比去年增长": ((data1.sum_price - data2.sum_price) / data2.sum_price * 100) + "%"
    }
]

查询执行结果

[
    {
        "商品Code":"code_1",
        "去年同期":1234.0,
        "今年总额":2234,
        "环比去年增长":"81.04%"
    },
    {
        "商品Code":"code_2",
        "去年同期":1234.0,
        "今年总额":234,
        "环比去年增长":"-81.04%"
    },
    {
        "商品Code":"code_3",
        "去年同期":1234.0,
        "今年总额":12340,
        "环比去年增长":"900.0%"
    },
    {
        "商品Code":"code_4",
        "去年同期":1234.0,
        "今年总额":2344,
        "环比去年增长":"89.95%"
    }
]

样例集锦 - 生成 Tree 结构

生成 Tree 结构

Tree 到 Tree 的变换

高维数组转为一维

模拟 SQL 的 left join