T.group(x:F,…;y:G,…)
描述：
备注：
虚表T定义计算，T根据x分组后计算聚合表达式y，x为字段F的值，y为字段G的值， 形成以F,... G,…为字段的新虚表，
T对x有序，x只和相邻的记录对比，结果集不再排序。
参数：
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T |
虚表。 |
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x |
分组表达式。 |
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F |
字段名。 |
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G |
汇总字段名。 |
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y |
聚合表达式。 |
选项：
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@s |
用累积方式聚合。 |
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@q(x:F,…;x’:F’,…;…) |
T已对x,…有序，仅后面的字段需要排序时可用该选项，可以内存排序。 |
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@sq(x:F,…;x’:F’,…;…) |
没有y:G参数时仅排序，不分组；有y:G参数时按累计方式聚合。该用法中@s必须与@q配合使用。 |
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@e |
返回y的结果组成的虚表。其中x为T的字段名，y是T的函数，y的计算结果要求是T的一条记录，当y是聚合函数时仅支持maxp/minp/top@1。 |
返回值：
虚表
示例：
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A |
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1 |
=create(file).record(["scores-g.ctx"]) |
scores-g.ctx 为对STUDENTID有序的组表文件，内容如下：
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2 |
=pseudo(A1) |
由A1组表生成虚表。 |
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3 |
=A2.group(STUDENTID:StudentID;~.sum(SCORE):TotalScore) |
虚表A2定义计算，将虚表根据STUDENTID字段分组，并计算每组的SCORE的总值，结果返回新虚表。 |
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4 |
=A3.import() |
读取A3虚表中的数据，此时A2虚表执行A3中定义的计算操作，返回内容如下：
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A |
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1 |
=create(file).record(["emp-g.ctx"]) |
emp-g.ctx为对DEPT有序的组表文件，内容如下：
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2 |
=pseudo(A1) |
由A1组表产生虚表。 |
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3 |
=A2.group@q(DEPT;GENDER) |
虚表A2定义计算，虚表已经对DEPT有序，所以分组时仅对GENDER排序，返回新虚表。 |
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4 |
=A3.cursor().fetch() |
读取A3虚表中的数据，此时A2虚表执行A3中定义的计算操作，返回内容如下：
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5 |
=A2.group@qs(DEPT:DEPT;GENDER:GENDER) |
虚表A2定义计算，没有y:G参数时仅排序，不分组，返回新虚表。 |
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6 |
=A5.import() |
读取A5虚表中的数据，此时A2虚表执行A5中定义的计算操作，返回内容如下：
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7 |
=A2.group@qs(DEPT:DEPT;GENDER:GENDER;count(GENDER):count) |
虚表A2定义计算，有y:G参数，按累计方式聚合，返回新虚表。 |
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8 |
=A7.import() |
读取A7虚表中的数据，此时A2虚表执行A7中定义的计算操作，返回内容如下：
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使用@e选项，返回y的结果组成的虚表：
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A |
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1 |
=create(file).record(["emp-g.ctx"]) |
组表emp-g.ctx中的内容如下：
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2 |
=pseudo(A1) |
由A1组表产生虚表。 |
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3 |
=A2.group@e(DEPT;~.minp(SALARY)) |
虚表A2定义计算，使用@e选项，返回由minp(SALARY)结果记录构成的新虚表。 |
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4 |
=A3.fetch().cursor() |
读取A3虚表中的数据，此时A2虚表执行A3中定义的计算操作，返回内容如下：
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