在数据库应用开发中，我们有时会需要将具有层次的分组数据“扁平化”，按顺序拼为一列，通过不同类型的标识来区别分组和明细，如下所示：

SPL 简化 SQL 案例详解：竖排多层数据_SPL

此类需求常见于为报表整理数据，对于SQL来说，属于比较复杂的计算。因为SQL缺少有序集合的机制，需要对分组和明细分别设置用于排序的计算列，再将分组和明细合并，最后做排序。为了实现这种算法，SQL往往要用非ansi标准的特殊函数去实现，代码比较难写，也不易理解。如果需要对层级更多的分组进行拼凑，将更加难以实现。

而借助SPL语言实现此类算法则无需计算列，代码简洁易懂。下面用一个例子来说明。

计算目标：

针对DVDCopy表，将门店及其对应的DVD拷贝拼为一列。

数据结构：

DVD表的前三个字段是：CopyID、DVDID、BID，分别代表DVD拷贝的编号、DVD的编号、门店的编号，其中，DVD拷贝和门店是多对1的关系。部分数据如下：

CopyID DVDIDBIDStatusLastDateRentedLastDateReturnedMemberID
C000D001B001
7/10/20147/13/2014M001
C001D004B001
7/10/20147/13/2014M001
C002D001B001
7/10/2014
M001
C003D005B001
7/10/20147/13/2014M003
C004D006B001
7/10/20147/13/2014M003
C005D005B002
7/10/20147/13/2014M003
C006D002B002
7/10/20147/13/2014M006

现在需要将DVD编号和门店编号进行汇总，通过类型进行区分，计算结果应该是这样的：

SPL 简化 SQL 案例详解：竖排多层数据_SQL_02

SPL代码：


ABC
1=db.query("select * from DVDCopy   order by BID")

2=create(value,type)

3for A1if A3.BID!=B2=A2.insert(0,A3.BID,"Branch")
4
>B2=A3.BID=A2.insert(0,A3.COPYID,"Copy")
5>file("DVDCopy.csv").export@ct(A2)

A1：查询表DVDCopy，结果对BID排序，部分结果如下图所示：

SPL 简化 SQL 案例详解：竖排多层数据_SPL_03

A2：=create(value,type)。建立一个空序表A2，有value和type这两个字段。

A3：for A1表示对A1进行循环遍历，每次取A1中的一条记录，在循环体中可以用变量A3来访问当前记录，比如A3.BID。循环语句的作用范围可以直接用单元格缩进来表示，A3的作用范围即B3:C4。

B3:C4：遍历A1中的数据，并向A2追加BID和CopyID。具体算法是：利用网格B2记录当前门店编码BID（初始为空），如果当前记录的BID发生了变化（B3中的代码），则在A2中追加一条门店记录（C3中的代码）；修改B2为当前记录的BID（B4中的代码），以便在下一条记录中比较BID是否发生变化；追加一条DVD拷贝记录（C4中的代码）。

循环遍历后，最终计算结果会存储在A2中，如下图：

SPL 简化 SQL 案例详解：竖排多层数据_SPL_04

延伸：拼合多层分组

前面的案例假设数据只有两层：BID和CopyID，事实上BID、DVDID、CopyID可以组成三层数据。如果需要汇总三类编号，可以依靠类似的办法把三层数据拼成一列，SPL代码如下：


ABC
1=db.query("select * from DVDCopy   order by BID,DVDID")

2=create(value,type)

3for A1if A3.BID!=B2=A2.insert(0,A3.BID,"Branch")
4
>B2=A3.BID
5
if A3.DVDID!=C2=A2.insert(0,A3.DVDID,"DVD")
6
>C2=A3.DVDID=A2.insert(0,A3.COPYID,"Copy")
7>file("DVDCopy.csv").export@ct(A2)

计算结果如下所示：

SPL 简化 SQL 案例详解：竖排多层数据_SQL_05

对于计算结果，除了导出数据，SPL还可以直接以被调用的方式向报表工具或java程序提供数据，调用方法和普通数据库相似，使用它提供的JDBC接口即可向java主程序返回ResultSet形式的计算结果，具体方法可参考相关文档。【Java如何调用SPL脚本】