SQL集合无序使得完成有序计算比较困难，而这类计算在实际业务中又非常常见，网上有很多讨论，比如：
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SQL在完成这类运算时往往采用如下手段：
1、使用窗口函数
对于支持窗口函数的数据库（如Oracle MSSQL），使用窗口函数多数情况下可以简化SQL写法，但需要数据库支持，使用有一定局限。
2、使用复杂SQL
不支持窗口函数的数据库往往要编写复杂SQL，经常要嵌套多层子查询才能完成，书写十分复杂。其中，支持变量定义，按顺序计算（如MySQL）可以简化部分计算。
3、编写存储过程
一些比较复杂的场景，就需要在存储过程中一步步来完成，实现并不简单。
如果主程序是Java的，可以使用免费的集算器来协助，集算器支持有序计算，比SQL要简单许多，下面来看一些具体实例。
同比环比计算
行间计算（如比上期、比同期）在不支持窗口函数的数据库下实现尤为困难，需要更换思路使用连接（join）运算替代，不仅难以理解而且效率低下。即使可以使用窗口函数仍要面临嵌套子查询等问题，SQL语句仍较为冗长。
来看集算器的解法，表sales存储着多年的订单数据，请根据该表计算出指定时间段内各月份的销售额比上期和同期比。部分源数据如下：
| OrderID |
Client |
SellerId |
Amount |
OrderDate |
| 1 |
WVF Vip |
5 |
440 |
2/3/2009 |
| 2 |
UFS Com |
13 |
1863.4 |
7/5/2009 |
| 3 |
SWFR |
2 |
1813 |
7/8/2009 |
| 4 |
JFS Pep |
27 |
670.8 |
7/8/2009 |
| 5 |
DSG |
15 |
3730 |
7/9/2009 |
| 6 |
JFE |
10 |
1444.8 |
7/10/2009 |
| 7 |
OLF |
16 |
625.2 |
7/11/2009 |
| 8 |
PAER |
29 |
2490.5 |
7/12/2010 |
| 9 |
DY |
20 |
517.8 |
7/15/2010 |
| 10 |
JDR |
17 |
1119.9 |
7/16/2010 |
| 11 |
WBG |
17 |
2018.6 |
7/17/2009 |
| 12 |
GCD |
233 |
100.8 |
7/18/2010 |
| 13 |
JKD |
11 |
1746.2 |
7/19/2009 |
集算器脚本：
A1：按时间段从数据库查询数据，并按OrderDate的年月分组汇总Amount，begin和end是外部参数，比如begin="2011-01-01 00:00:00"，end="2014-07-08 00:00:00"。
A2：在A1基础上增加一个新的字段lrr，即按月比上期和比去年同期，前者表达式为mAmount/mAmount[-1]。集算器可以用 [N]或[-N]来表达相对于当前记录之后的第N条记录，或之前的第N条记录，因此代码中mAmount代表当期销售额，mAmount[-1]代表上期销售额。需要注意的是，初始月份的比上期值为空（即2011年1月）。
A3：将A2按照月、年排序，以便计算同期比。完整的代码应当是：=A3.sort(m,y)，由于A3本来就是按年排序的，因此只需按月排序就可以达到目的，即A3.sort(m)，这样性能也高。
A4：在A3的基础上计算销售额的同期比，月份相同时才进行同期比计算。
集算脚本的计算结果可以作为报表数据源供报表使用，还可以在JAVA程序中通过JDBC的方式读取并使用，JAVA读取调用集算脚本代码如下：
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
//调用集算器脚本（类似存储过程），其中p1是集算脚本的文件名
st =(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call p1()");
st.setObject(1,"2011-01-01 00:00:00");
st.setObject(2,"2014-07-08 00:00:00");
//执行脚本
st.execute();
//获取结果集
ResultSet rs = st.getResultSet();
……
返回值是符合JDBC标准的ResultSet对象，调用集算器脚本和访问数据库的方法完全一样，熟悉JDBC的程序员可以很快掌握。
关于集算器JDBC的部署和调用的更详细信息可参考【集算器集成应用之被JAVA调用】
跨行计算
同期比环比属于一类行间计算，这里来看另一类跨行计算的例子。有数据如下：
| ID store 1 33 2 55 3 66 4 88 5 12 |
要求：增加两列store1和store2，第一条记录store1=store，store2=store，从第二条开始store1=store+store1[-1]，store2=store1+store2[-1]，其中[-1]代表上一记录。
目标结果：
| ID store store1 store2 1 33 33 33 2 55 88 121 3 66 154 275 4 88 242 517 5 12 254 771 |
集算器脚本：
A1：执行SQL取数
A2：创建结果集，设置store1=store+store1[-1]，store2=store1+store2[-1]，集算器中使用[-1]表示相对位置，即上一条记录。
这里也可以看看SQL的实现，比较二者的区别：
| SELECT T1.ID,T1.store ,SUM(DISTINCT T2.store)store1 ,SUM(T3.store)store2 FROM test T1 JOIN test T2 ON T1.ID>=T2.ID JOIN test T3 ON T2.ID>=T3.ID GROUP BY T1.ID,T1.store ORDER BY T1.ID |
连续升降统计
股票记录数据如下，要求计算Price连续为正或连续为负的天数。
| Date Price 2015-1-1 3 2015-1-2 4 2015-1-3 347 2015-1-4 464 2015-1-5 35 2015-1-6 363 2015-1-7 -5 2015-1-8 -3 2015-1-9 -5 2015-1-10 37 2015-1-11 896 2015-1-12 36 2015-1-13 -636 2015-1-14 -353 2015-1-15 -242 |
目标结果：
| Date Price result 2015-01-01 3 1 2015-01-02 4 2 2015-01-03 347 3 2015-01-04 464 4 2015-01-05 35 5 2015-01-06 363 6 2015-01-07 -5 1 2015-01-08 -3 2 2015-01-09 -5 3 2015-01-10 37 1 2015-01-11 896 2 2015-01-12 36 3 2015-01-13 -636 1 2015-01-14 -353 2 2015-01-15 -242 3 |
集算器脚本：
A1：执行SQL取数并按日期排序；
A2：增加result字段，如果当前Price值和上一条Price值同为正或同为负，则result加1，否则为1。
在集算器中使用相对位置[-1]表示上一条记录，还能用(-2)取倒数第2条，用{-1,1}表示相对区间，可以简化复杂的行间计算
连续数据过滤
有数据如下：
| id num 1 1 2 1 3 1 4 2 5 1 6 2 7 3 8 3 9 3 10 3 11 4 12 4 |
要求：统计num中至少连续出现3次的num值。
目标结果：
| 1 3 |
集算器脚本：
A1：执行SQL取数；
A2：创建变量lx并赋初值为1；
A3：判断当前记录的num值如果与上一记录的num相等，则lx+1，最后选出lx为3的num值。
相邻数据查询
有如下数据：
| Date Property1 Property2 2014-11-12 00:00:00 4 88 2014-11-13 00:00:00 5 33 2014-11-14 00:00:00 7 200 2014-11-15 00:00:00 15 50 2014-11-16 00:00:00 8 23 2014-11-22 00:00:00 4 142 2014-11-23 00:00:00 58 8 |
要求：查询Property2大于100的记录和它的下一条记录。
目标结果：
| Date Property1 Property2 2014-11-14 00:00:00 7 200 2014-11-15 00:00:00 15 50 2014-11-22 00:00:00 4 142 2014-11-23 00:00:00 58 8 |
集算器脚本：
A1：执行SQL取数；
A2：获取Property2>100记录的位置；
A3：根据A2的位置序列，从A1中取所在位置记录和下一条记录。
区间计数
有表数据如下：
| id value 1 11 2 3 3 12 4 2 5 1 6 3 7 15 8 24 9 5 10 15 |
要求：统计value小于10（或其他值）的行数，但如果多个连续行均小于10，则连续多行只计为1行，所以上述数据的计算结果应为3.
集算器脚本：
A1：执行SQL取数；
A2：按value大于10或小于10做相邻分组，@o表示只比较相邻数据，再统计value小于10的分组个数。
不同于SQL分组后必须聚合，集算器的分组可以保留分组成员以便后续计算使用，因而可以简化SQL运算。
同样可看看SQL的实现：
| select count(*) from (select t.*, if(@pp := @prev, if(@prev := value, @pp, @pp) ) as prev_value from table t cross join (select @prev := NULL) vars order by id ) t where value > 10 and (prev_value is null or prev_value < 10); |
区间过滤
有数据如下：
| ID DDATE 1 2013-5-7 2 2013-8-6 3 2013-6-12 4 2013-12-1 |
要求：根据ID升序排序，找出DDATE乱序的记录，即日期未按升序排列的记录。
目标结果：
| ID DDATE 2 2013-8-6 3 2013-6-12 |
集算器脚本：
A1：执行SQL取数，按ID排序；
A2：选出 与前面所有记录比较，不是最大的；或者与后面所有记录比较，不是最小的记录。其中DDATE{,0}表示开始到当前所有DDATE集合，DDATE{0,}表示当前到最后所有DDATE集合。
SQL的实现：
| WITH T1 as ( select id,ddate,max(ddate)over(order by id) d1 from t0042),T2 as ( select id,min(ddate)over(order by id desc) d2 from t0042) select T1.id,T1.ddate from T2,T1 WHERE T1.id=T2.id and (t1.ddate<>T1.d1 or t1.ddate<>T2.d2) |
区间补齐
有数据如下：
| A 1001 1002 1003 1007 1008 1009 1010 1012 |
要求：找出根据A字段最小和最大值生成的数值区间内，缺失的数字。
目标结果：
| A 1004 1005 1006 1011 |
集算器脚本：
A1：执行SQL查询数据，并按A排序；
A2：根据首位记录生成连续区间，计算其与A1的补集得到目标结果。
SQL实现：
| SELECT 1000+T2.number FROM TB T1 RIGHT JOIN master..spt_values T2 ON T1.A=T2.number+1000 WHERE T2.type='P'AND T2.number>0 AND 1000+T2.number<=(SELECT MAX(A)FROM TB) AND T1.A IS NULL |
区间合并
有数据如下：
| xh num1 num2 1 10015 30080 2 20022 50090 3 60250 90900 |
要求：判断各条记录中num1和num2生成的区间是否重叠，若重叠则合并。
目标结果：
| xh num1 num2 1 10015 50090 2 60250 90900 |
思路是判断是否可以和上一行合并成同一个区间，如果不可以则处理成另一个分组（+1），可以则处理成同一个分组（+0），最后在每组算最小最大端点即可。
集算器脚本：
A1：执行SQL取数，并按num1排序；
A2：设置临时变量a，并初始化值为0；
A3：使用排序后的num1与上一条num2做比较，大于属于下一分组，否则合并区间生成新区间。
SQL实现：
| select row_number()over(order by rn) xh, min(num1) num1, max(num2) num2 from ( select num1, num2, last_value(case when rn is not null then rn end ignore nulls)over(order by rownum) rn from ( select num1, num2, lag(num2)over(order by xh), (case when num1 - lag(num2)over(order by xh) < 0 then null else xh end) rn from tt ) t ) t1 group by rn |
区间生成
有数据如下：
| RBD_ID ODFEE_ID RBD_VALUE 25 206 ALL 31 205 A 26 205 B 41 205 C 42 205 D 30 205 E 38 205 F 39 205 H 27 205 J 35 205 K 32 205 N 36 205 O 28 205 Q 44 205 R 34 205 S 29 205 U 33 205 V 40 205 X 37 205 Y 43 205 Z |
要求：将RBD_VALUE字段值拼成分段的字符串，形如： A-F,H,J-K,N-O,Q-S,U-V,X-Z
具体规则是：
如果RBD_VALUE=“ALL”，则舍去该值。
如果RBD_VALUE前后都是连续的字母，则取第一个字母和最后一个字母作为一段，中间用横杠，比如“A-F”。
如果RBD_VALUE出现间隔，比如K和N之间缺少L和M，则K之前作为一段，N之后作为一段，两段之间用逗号分隔，形如：“J-K,N-O”。
如果RBD_VALUE前后都不连续，比如H前面缺少G，后面缺少I，则当前值单独作为一段。
目标结果：
| A-F H J-K N-O Q-S U-V X-Z |
集算器脚本：
A1:执行SQL取数；
A2:将A1的RBD_VALUE按照字母表对齐；
A3：对A2进行分组，RBD_VALUE等于null时分一组，不等于null时再分一组。@o表示归并式分组，只对前后数据进行比较。
A4:选出非空的组。
A5:根据组内成员个数拼凑字符串。~.m(-1)表示取当前组的最后一条记录。