大数据中如何分析语言DolphinDB脚本语言

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开发大数据应用，不仅需要能支撑海量数据的分布式数据库，能高效利用多核多节点的分布式计算框架，更需要一门能与分布式数据库和分布式计算有机融合、高性能易扩展、表达能力强、满足快速开发和建模需要的编程语言。DolphinDB从流行的Python和SQL语言汲取了灵感，设计了大数据处理脚本语言。

提到数据库语言，我们很容易想到标准的SQL语言。不同于标准的SQL，DolphinDB编程语言功能齐全，表达能力非常强大，完美支持命令式编程、向量化编程、函数话编程、SQL编程、远程过程调用编程（RPC）和元编程等多种编程范式。DolphinDB编程语言的语法和表达习惯与Python和SQL非常相似，只要对Python和SQL有一定的了解，就能轻松掌握。相对而言，掌握内存时序数据库kdb+的q语言难度要大得多。

DolphinDB的编程语言能够满足数据科学家快速开发和建模的需求。DolphinDB语言简洁灵活，表达能力强，大大提高了数据科学家的开发效率。DolphinDB支持向量化计算和分布式计算，具有极快的运行速度。下面将详细介绍DolphinDB编程语言的独特之处。

1.命令式编程

与主流的脚本语言Python、JS等，还有强类型语言C、C++、Java等一样，DolphinDB也支持命令式编程。命令式编程是指通过执行一条一条的语句，实现最终目标。DolphinDB的命令式编程主要是用作上层模块的处理和调度。在大数据分析中，由于需要处理的数据量非常庞大，如果我们采用命令式编程逐行处理数据，效率会十分低下，性能也会有所下降。因此，我们推荐在DolphinDB中使用其他编程方式来批量处理数据。

//DolphinDB支持对单变量和多变量进行赋值
x = 1 2 3
y = 4 5
y += 2
x, y = y, x //swap the value of x and y
x, y =1 2 3, 4 5

// 1到100累加求和
s = 0
for(x in 1:101) s += x
print s

//数组中的元素求和
s = 0;
for(x in 1 3 5 9 15) s += x
print s

//打印矩阵每一列的均值
m = matrix(1 2 3, 4 5 6, 7 8 9)
for(c in m) print c.avg()

//计算product表中每一个产品的销售额
t= table(["TV set", "Phone", "PC"] as productId, 1200 600 800 as price, 10 20 7 as qty)
for(row in t) print row.productId + ": " + row.price * row.qty

2.向量化编程

跟matlab、R等编程语言一样，DolphinDB也支持向量化编程。前面提到的kdb+数据库的q语言也是向量处理语言，它在复杂的计算上表现出很好的性能，并且效率很高。DolphinDB的编程语言对很多算法都进行了优化，比如对时间序列数据计算滑动窗口指标，大大提高了向量函数的效率。

//两个长度为1000万的向量相加，采用向量化编程比命令式编程的for语句更加简洁，耗耗时更短。
n = 10000000
a = rand(1.0, n)
b = rand(1.0, n)

//采用for语句编程，需要12秒
c = array(DOUBLE, n)
for(i in 0 : n)
    c[i] = a[i] + b[i]
Time elapsed: 12341.043 ms

//采用向量化编程，仅需36毫秒
c = a + b
Time elapsed: 36.901 ms

向量化编程通常是把整个向量加载到连续内存中。有时候因为内存碎片，没有找到连续内存，向量就不可用了。DolphinDB针对这个问题，特意提供了big array数据类型。big array可以把物理上不连续的内存块组成逻辑上连续的向量，即使是非常大的向量，也能在DolphinDB中使用，提高了系统的可用性。

3.函数化编程

DolphinDB支持函数化编程的大部分功能，包括纯函数、自定义函数、λ函数、高阶函数、部分应用和闭包。DolphinDB内置了400多个函数，涵盖了各种数据类型、数据结构和系统调用。

DolphinDB的纯函数特性减少了函数的副作用。在自定义函数时，DolphinDB不能使用函数体外定义的变量。纯函数特性可以大幅度提高代码可读性和软件质量。

3.1 自定义函数

//定义一个函数返回工作日
def getWorkDays(dates){
    return dates[def(x):weekday(x) between 1:5]
}

getWorkDays(2018.07.01 2018.08.01 2018.09.01 2018.10.01)

[2018.08.01, 2018.10.01]

上面的例子定义一个函数getWorkDays，该函数受一组日期，返回并返回在周一和周五之间的日期。函数的实现采用了向量的过滤功能，也就是接受一个布尔型单目函数用于数据的过滤。

3.2 高阶函数

下面的一个例子我们使用三个高阶函数pivot、each和cross，干净利落的用三行代码，根据股票日内tick级别的报价数据，计算出两两之间的相关性。

//模拟生成10000000万个数据点（股票代码，交易时间和价格）
n=10000000
syms = rand(`FB`GOOG`MSFT`AMZN`IBM, n)
time = 09:30:00.000 + rand(21600000, n)
price = 500.0 + rand(500.0, n)

//利用pivot函数生成透视表
priceMatrix = pivot(avg, price, time.minute(), syms)
//each和ratios函数的配合使用，为每个股票（矩阵的列）生成每分钟的回报序列
retMatrix = each(ratios, priceMatrix) - 1
//cross和corr函数的配合使用，计算股票两两之间的相关性
corrMatrix = cross(corr, retMatrix, retMatrix)

     AMZN      FB        GOOG      IBM       MSFT
     --------- --------- --------- --------- ---------
AMZN|1         0.015181  -0.056245 0.005822  0.084104
FB  |0.015181  1         -0.028113 0.034159  -0.117279
GOOG|-0.056245 -0.028113 1         -0.039278 -0.025165
IBM |0.005822  0.034159  -0.039278 1         -0.049922
MSFT|0.084104  -0.117279 -0.025165 -0.049922 1

3.3 部分应用

高阶函数中的函数参数通常对参数有限制，通过部分应用，可以确保参数符合要求。例如，给定一个向量 a = 12 14 18，计算与矩阵中的每一列的相关性。因为要计算矩阵的每一列的相关性，当然可以使用高阶函数each。但是corr函数需要两个参数，而矩阵只提供其中的一个参数，另一个参数必须事先给定，所以部分应用可以解决这个问题。当然我们也可以用for语句来解决这个问题，但代码冗长而低效。

a = 12 14 18
m = matrix(5 6 7, 1 3 2, 8 7 11)

//使用each和部分应用计算矩阵中的每一列与给定向量a的相关性
each(corr{a}, m)

//使用for语句解决上面的问题
cols = m.columns()
c = array(DOUBLE, cols)
for(i in 0:cols)
    c[i] = corr(a, m[i])

部分应用的另一个作用是使函数保持状态。例如，在流计算中，用户通常需要给定一个消息处理函数（message handler），接受一条新的信息，返回一个结果。但是我们希望消息处理函数返回的是迄今为止所有数的平均数。这个问题我们可以通过部分应用来解决。

def cumavg(mutable stat, newNum){
    stat[0] = (stat[0] * stat[1] + newNum)/(stat[1] + 1)
    stat[1] += 1
    return stat[0]
}

msgHandler = cumavg{0.0 0.0}
each(msgHandler, 1 2 3 4 5)

[1,1.5,2,2.5,3]

4.SQL编程

DolphinDB的编程语言不仅支持标准的SQL，还针对时间序列数据扩展了SQL的功能，如分组计算（context by）、数据透视（pivot by）、窗口函数、asof连接和窗口连接等，更便于分析时间序列数据。单纯的SQL引擎表达能力有限，很难满足更加复杂的数据分析和算法实现，影响开发效率。在DolphinDB中，脚本语言与SQL语言是完全融合在一起的。

4.1 SQL与编程语言融合

//生成一个员工工资表
emp_wage = table(take(1..10, 100) as id, take(2017.10M + 1..10, 100).sort() as month, take(5000 5500 6000 6500, 100) as wage)

//计算给定的一组员工的平均工资。员工列表存储在一个本地变量empIds中
empIds = 3 4 6 7 9
select avg(wage) from emp_wage where id in empIds group by id
id avg_wage
-- --------
3  5500
4  6000
6  6000
7  5500
9  5500

//除计算平均工资外，同时显示员工的姓名。员工姓名使用一个字典empName来获取。
empName = dict(1..10, `Alice`Bob`Jerry`Jessica`Mike`Tim`Henry`Anna`Kevin`Jones)
select empName[first(id)] as name, avg(wage) from emp_wage where id in empIds group by id
id name    avg_wage
-- ------- --------
3  Jerry   5500
4  Jessica 6000
6  Tim     6000
7  Henry   5500
9  Kevin   5500

上面的例子，SQL语句的where子句和select子句分别用到了上下文中定义的数组和字典，使得本来需要通过子查询和多表联结来解决的问题，通过简单的hash table解决了。如果SQL涉及到分布式数据库，这些上下文变量会自动序列化到需要的节点。这不仅让代码看上去更简洁，有更好的可读性，而且提升了性能。在大数据分析中，很多数据表关联，即使SQL优化器做了很多优化，也难免带来性能问题。

4.2 context by——对面板数据的友好支持

DolphinDB提供了类似其他数据库系统的window function——context by。但是与window function相比，context by的语法更简洁，并且没有那么多限制，可以与select或update一起使用。

//按股票代码进行分组，计算每个股票每天的回报。假设数据是时间顺序排列的。
update trades set ret = ratios(price) - 1.0 context by sym

//按日期进行分组，计算每天每个股票的ret降序排名。
select date, symbol,  ret, rank(ret, false) + 1 as rank from trades where isValid(ret) context by date

//选择每天ret排名前10的股票
select date, symbol, ret from trades where isValid(ret) context by date having rank(ret, false) < 10

4.3 asof join和window join——对时序数据的友好支持

t1 =  table(09:30m 09:31m 09:33m 09:34m as minute, 29.2 28.9 29.3 30.1 as price)
t2 =  table(09:30m 09:31m 09:34m 09:36m as minute,  51.2 52.4 51.9 52.8 as price)
select * from aj(t1, t2, `minute)

minute price t2_minute t2_price
------ ----- --------- --------
09:30m 29.2  09:30m    51.2
09:31m 28.9  09:31m    52.4
09:33m 29.3  09:31m    52.4
09:34m 30.1  09:34m    51.9

上面的例子中，t2中没有与09:33m、09:34m对应的记录，asof join（aj）会分别取t2中在09:33m、09:34m之前最近时间对应的记录，即取t2中09:31m的记录。

p = table(1 2 3 as id, 2018.06M 2018.07M 2018.07M as month)
s = table(1 2 1 2 1 2 as id, 2018.04M 2018.04M 2018.05M 2018.05M 2018.06M 2018.06M as month, 4500 5000 6000 5000 6000 4500 as wage)
select * from wj(p, s, -3:-1,,`id`month)

id month    avg_wage
-- -------- -----------
1  2018.06M 5250
2  2018.07M 4833.333333
3  2018.07M

上面的例子说明了window join（wj）的用法。wj首先取表p第一行记录，即id=1，month=2018.06M。然后在表s中选择id=1并且month在(2018.06M-3)到(2018.06M-1)，即2018.03M到2018.05M之间的记录来计算avg(wage)。因此avg_wage=(4500+6000)/2=5250。如此类推。

asof join和window join在金融分析领域有着广泛的应用。一个经典的应用是将交易表和报价表进行关联，计算个股交易成本。详情可以参考使用Window Join快速估计个股交易成本。

4.4 SQL其它扩展

为了满足大数据分析的要求，DolphinDB对SQL还做了很多扩展。比如，用户的自定义函数无需编译、打包或部署，即可在SQL中使用。又比如DolphinDB支持组合字段（Composite Column），可以将复杂分析函数的多个返回值输出到数据表的一行。

factor1=3.2 1.2 5.9 6.9 11.1 9.6 1.4 7.3 2.0 0.1 6.1 2.9 6.3 8.4 5.6
factor2=1.7 1.3 4.2 6.8 9.2 1.3 1.4 7.8 7.9 9.9 9.3 4.6 7.8 2.4 8.7
t=table(take(1 2 3, 15).sort() as id, 1..15 as y, factor1, factor2)

//在输出参数的同时，输出t统计值。使用自定义函数包装输出结果
def myols(y,x){
    r=ols(y,x,true,2)
    return r.Coefficient.beta join r.RegressionStat.statistics[0]
}
select myols(y,[factor1,factor2]) as `alpha`beta1`beta2`R2 from t group by id

id alpha     beta1     beta2     R2
-- --------- --------- --------- --------
1  1.063991  -0.258685 0.732795  0.946056
2  6.886877  -0.148325 0.303584  0.992413
3  11.833867 0.272352  -0.065526 0.144837

5.远程过程调用编程

DolphinDB与其他系统相比，在远程过程调用（RPC）上的优势主要体现在两个方面：第一，在DolphinDB中，无论是自定义函数还是内置函数，我们都可以通过远程过程调用发送到其他节点上运行，而其他系统不能远程调用与自定义函数相关的函数。第二，DolphinDB的远程过程调用无需编译或者部署。系统会自动把相关函数定义和所需数据序列化到远程节点。数据科学家或数据分析师在编写与远程过程调用相关的函数时，不需要工程师配合编译和部署，可以直接在线使用，极大地提高了开发和分析效率。

下面的例子是使用remoteRun执行远程函数：

h = xdb("localhost", 8081)
//在远程节点上执行一段脚本
remoteRun(h, "sum(1 3 5 7)")
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//上述远程调用也可以简写成
h("sum(1 3 5 7)")
16

//在远程节点上执行一个在远程节点注册的函数
h("sum", 1 3 5 7)
16

//在远程系节点上执行本地的自定义函数
def mysum(x) : reduce(+, x)
h(mysum, 1 3 5 7)
16

//在远程节点（localhost:8081）上创建一个共享表sales
h("share table(2018.07.02 2018.07.02 2018.07.03 as date, 1 2 3 as qty, 10 15 7 as price) as sales")
//如果本地的自定义函数有依赖，依赖的自定义函数也会序列化到远程节点
defg salesSum(tableName, d): select mysum(price*qty) from objByName(tableName) where date=d
h(salesSum, "sales", 2018.07.02)
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DolphinDB还提供了与分布式计算相关的函数。mr和imr分别用于开发基于map-reduce和迭代的map-reduce分布式算法。用户只需要指定分布式数据源和定制的核心函数，譬如map函数，reduce函数，final函数等。下面我们先创建一个分布式表，添加一些模拟数据，然后演示开发计算中位数和线性回归的例子。

//模拟生成分布式表sample，用id分区
//y = 0.5 + 3x1 -0.5x2
n=10000000
x1 = pow(rand(1.0,n), 2)
x2 = norm(3.0:1.0, n)
y = 0.5 + 3 * x1 - 0.5*x2 + norm(0.0:1.0, n)
t=table(rand(10, n) as id, y, x1, x2)

login(`admin,"123456")
db = database("dfs://testdb", VALUE, 0..9)
db.createPartitionedTable(t, "sample", "id").append!(t)

利用自定义的map函数myOLSMap，内置的reudce函数加函数（+），自定义的final函数myOLSFinal，以及内置的map-reduce框架函数mr，快速构建了一个在分布式数据源上运行线性回归的函数myOLSEx。

def myOLSMap(table, yColName, xColNames){
    x = matrix(take(1.0, table.rows()), table[xColNames])
    xt = x.transpose();
    return xt.dot(x), xt.dot(table[yColName])
}

def myOLSFinal(result){
    xtx = result[0]
    xty = result[1]
    return xtx.inv().dot(xty)[0]
}

def myOLSEx(ds, yColName, xColNames){
  return mr(ds, myOLSMap{, yColName, xColNames}, +, myOLSFinal)
}

//使用自己开发的分布式算法和分布式数据源计算线性回归系数
sample = loadTable("dfs://testdb", "sample")
myOLSEx(sqlDS(), `y, `x1`x2)
[0.4991, 3.0001, -0.4996]

//使用内置的函数ols和未分的数据计算线性回归的系数，得到相同的结果
ols(y, [x1,x2],true)
[0.4991, 3.0001, -0.4996]

下面这个例子，我们构造一个算法，在分布式数据源上计算一组数据的近似中位数。算法的基本原理是利用bucketCount函数，在每一个节点上分别计算一组bucket内的数据个数，然后把各个节点上的数据累加。这样我们可以找到中位数应该落在哪个区间内。如果这个区间不够小，进一步细分这个区间，直到小于给定的精度要求。中位数的算法需要多次迭代，我们因此使用了迭代计算框架imr。

def medMap(data, range, colName): bucketCount(data[colName], double(range), 1024, true)

def medFinal(range, result){
    x= result.cumsum()
    index = x.asof(x[1025]/2.0)
    ranges = range[1] - range[0]
    if(index == -1)
        return (range[0] - ranges*32):range[1]
    else if(index == 1024)
        return range[0]:(range[1] + ranges*32)
    else{
        interval = ranges / 1024.0
        startValue = range[0] + (index - 1) * interval
        return startValue : (startValue + interval)
    }
}

def medEx(ds, colName, range, precision){
    termFunc = def(prev, cur): cur[1] - cur[0] <= precision
    return imr(ds, range, medMap{,,colName}, +, medFinal, termFunc).avg()
}

//使用自己开发的近似中位数算法，计算分布式数据的中位数。
sample = loadTable("dfs://testdb", "sample")
medEx(sqlDS(), `y, 0.0 : 1.0, 0.001)
-0.052973

//使用内置的med函数计算未分区的数据的中位数。
med(y)
-0.052947

6.元编程

DolphinDB支持使用元编程来动态创建表达式，如函数调用的表达式和SQL查询表达式。元编程的一个典型应用是定制报表。用户只需要输入数据表、字段名称和字段格式就能生成报表。具体实现如下：

//根据输入的数据表，字段名称和格式，以及过滤条件，动态生成SQL表达式并执行
def generateReport(tbl, colNames, colFormat, filter){
	colCount = colNames.size()
	colDefs = array(ANY, colCount)
	for(i in 0:colCount){
		if(colFormat[i] == "") 
			colDefs[i] = sqlCol(colNames[i])
		else
			colDefs[i] = sqlCol(colNames[i], format{,colFormat[i]})
	}
	return sql(colDefs, tbl, filter).eval()
}

//模拟生成一个100行的数据表
t = table(1..100 as id, (1..100 + 2018.01.01) as date, rand(100.0, 100) as price, rand(10000, 100) as qty)

//输入过滤条件，字段和格式，定制报表。过滤条件使用了元编程。
generateReport(t, ["id","date","price","qty"], ["000","MM/dd/yyyy", "00.00", "#,###"], < id<5 or id>95 >)

id  date       price qty
--- ---------- ----- -----
001 01/02/2018 50.27 2,886
002 01/03/2018 30.85 1,331
003 01/04/2018 17.89 18
004 01/05/2018 51.00 6,439
096 04/07/2018 57.73 8,339
097 04/08/2018 47.16 2,425
098 04/09/2018 27.90 4,621
099 04/10/2018 31.55 7,644
100 04/11/2018 46.63 8,383

DolphinDB编程语言为数据分析而生，天生具备处理海量数据的能力，功能强大，简单易用。

上述就是小编为大家分享的大数据中如何分析语言DolphinDB脚本语言了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。