在处理实时流数据时，不仅需要按照时间做纵向聚合计算（时间序列聚合引擎），还需要对新的数据做横向比较和计算，如金融里对所有股票的新报价求百分位、工业物联网中计算一批设备的温度均值等。DolphinDB database 提供了横截面聚合引擎，可以对流数据中所有分组的新数据做聚合运算。
横截面引擎的主体分为两部分：横截面数据表和计算引擎。横截面数据是横截面引擎的内部表，保存了所有分组新的截面数据。计算引擎是一组聚合计算表达式以及触发器，系统会按照指定的方式触发聚合运算，计算结果会输出到另外一个表中。
1. 基本用法
在DolphinDB中，通过createCrossSectionalAggregator创建横截面聚合引擎。它返回一个横截面数据表，保存了所有分组新的截面数据，往这个表写入数据意味着这些数据进入横截面聚合引擎进行计算。具体用法如下：
createCrossSectionalAggregator(name, [metrics], dummyTable, [outputTable], keyColumn, [triggeringPattern="perBatch"], [triggeringInterval=1000])
复制代码-
name是一个字符串，表示横截面聚合引擎的名称，是横截面聚合引擎的标识。它可以包含字母，数字和下划线，但必须以字母开头。
-
metrics是元代码。它可以是系统内置或用户自定义的函数，如<[sum(qty), avg(price)]>，可以对聚合结果使用表达式，如<[avg(price1)-avg(price2)]>，也可以对计算列进行聚合运算，如<[std(price1-price2)]>。详情可参考元编程。
-
dummyTable是表对象，它可以不包含数据，但它的结构必须与订阅的流数据表相同。
-
outputTable是表对象，用于保存计算结果。输出表的列数为metrics数量+1，列为TIMESTAMP类型，用于存放发生计算的时间戳,，其他列的数据类型必须与metrics返回结果的数据类型一致。
-
keyColumn是一个字符串，指定dummyTable的某列为横截面聚合引擎的key。keyColumn指定列中的每一个key对应表中的一行。
-
triggeringPattern是一个字符串，表示触发计算的方式。它可以是以下取值：
-
"perRow": 每插入一行数据触发一次计算
-
"perBatch": 每插入一次数据触发一次计算
-
"interval": 按一定的时间间隔触发计算
-
triggeringInterval是一个整数。只有当triggeringPattern的取值为interval时才生效，表示触发计算的时间间隔。默认值为1000毫秒。
2. 示例
下面通过一个例子说明横截面聚合引擎的应用。在金融交易中，往往需要实时了解所有股票新的报价均值、近一次成交量总和以及近一次交易的交易量。DolphinDB的横截面聚合引擎结合流数据订阅功能可以方便地完成这些工作。
（1）创建实时交易表
股票的实时交易表trades，包含以下主要字段：
sym：股票代码
time：时间
price：成交价
qty：成交量
复制代码每当交易发生时，实时数据会写入trades表。创建trades表的脚本如下：
share streamTable(10:0,`time`sym`price`qty,[TIMESTAMP,SYMBOL,DOUBLE,INT]) as trades
复制代码（2）创建横截面聚合引擎
tradesCrossAggregator=createCrossSectionalAggregator("CrossSectionalDemo", <[avg(price), sum(qty), sum(price*qty)]>, trades, outputTable, `sym, `perRow)
复制代码tradesCrossAggregator是横截面数据表，它按股票代码分组，每个股票有且仅有一行。当数据进入该表时，会计算每个股票的avg(price), sum(qty)和sum(price*qty)。每插入一条数据触发一次计算。
（3）横截面数据表订阅实时交易表
subscribeTable(,"trades","tradesCrossAggregator",-1,append!{tradesCrossAggregator},true)
复制代码通过流数据订阅功能，把实时数据写入横截面数据表。
（4）模拟数据产生
def writeData(n){
timev = 2000.10.08T01:01:01.001 + timestamp(1..n)
symv = take(`A`B, n)
pricev = take(102.1 33.4 73.6 223,n)
qtyv = take(60 74 82 59, n)
insert into trades values(timev, symv, pricev,qtyv)
}
writeData(4);
复制代码查看实时交易表，共有4条数据。
select * from trades
time sym price qty
----------------------- --- ----- ---
2000.10.08T01:01:01.002 A 102.1 60
2000.10.08T01:01:01.003 B 33.4 74
2000.10.08T01:01:01.004 A 73.6 82
2000.10.08T01:01:01.005 B 223 59
复制代码查看横截面数据表，里面保存了A、B两只股票近的两笔交易记录。
select * from tradesCrossAggregator
time sym price qty
----------------------- --- ----- ---
2000.10.08T01:01:01.004 A 73.6 82
2000.10.08T01:01:01.005 B 223 59
复制代码查看横截面引擎的输出表，由于横截面引擎采用了perRow每行触发计算的频率，所以每往横截面表写入一行数据，聚合引擎都会做一次计算，因此一共有4条记录。
select * from outputTable
time avgPrice sumqty Total
----------------------- -------- ------ -------
2019.07.08T10:04:41.731 102.1 60 6126
2019.07.08T10:04:41.732 67.75 134 8597.6
2019.07.08T10:04:41.732 53.5 156 8506.8
2019.07.08T10:04:41.732 148.3 141 19192.2
复制代码通过getAggregatorStat函数查看横截面引擎的状态。
getAggregatorStat().CrossSectionalAggregator
name user status lastErrMsg numRows numMetrics metrics triggeringPattern triggeringInterval
------------------ ----- ------ ---------- ------- ---------- ------------------ ----------------- ------------------
CrossSectionalDemo guest OK 2 3 [ avg(price), su...perRow 1000
复制代码通过removeAggregator函数删除横截面引擎。
removeAggregator("CrossSectionalDemo")
复制代码3. 触发计算的几种方式
横截面引擎一共有三种触发计算的方式：perRow、perBatch和interval。上面的例子中采用的是每插入一行数据触发一次计算。下面介绍另外两种触发计算的方式。
- perBatch
perBatch参数表示每追加一批数据就触发一次写入，下例按perBatch模式启用横截面引擎，脚本一共生成12条记录，分三批写入，输出表中预期有3条记录。
share streamTable(10:0,`time`sym`price`qty,[TIMESTAMP,SYMBOL,DOUBLE,INT]) as trades
outputTable = table(1:0, `time`avgPrice`sumqty`Total, [TIMESTAMP,DOUBLE,INT,DOUBLE])
tradesCrossAggregator=createCrossSectionalAggregator("CrossSectionalDemo", <[avg(price), sum(qty), sum(price*qty)]>, trades, outputTable, `sym, `perBatch)
subscribeTable(,"trades","tradesCrossAggregator",-1,append!{tradesCrossAggregator},true)
def writeData(n){
timev = 2000.10.08T01:01:01.001 + timestamp(1..n)
symv = take(`A`B, n)
pricev = take(102.1 33.4 73.6 223,n)
qtyv = take(60 74 82 59, n)
insert into trades values(timev, symv, pricev,qtyv)
}
//写入三批数据，预期会触发三次计算，输出三次聚合结果。
writeData(4);
writeData(4);
writeData(4);
复制代码查看横截面数据表。
select * from tradesCrossAggregator
time sym price qty
----------------------- --- ----- ---
2000.10.08T01:01:01.002 A 73.6 82
2000.10.08T01:01:01.003 B 33.4 59
复制代码查看输出表。插入了三批数据，因此输出表中有3条记录。
select * from outputTable
time avgPrice sumqty Total
----------------------- -------- ------ -------
2019.07.08T10:14:54.446 148.3 141 19192.2
2019.07.08T10:14:54.446 148.3 141 19192.2
2019.07.08T10:14:54.446 148.3 141 19192.2
复制代码- interval
当触发计算的方式为interval时，需要指定triggeringInterval，表示每隔triggeringInterval毫秒触发一次计算。下面的例子中，分6次写入12条记录，每次间隔500毫秒。设置横截面引擎每1000毫秒触发一次计算，预期终输出3条记录。
share streamTable(10:0,`time`sym`price`qty,[TIMESTAMP,SYMBOL,DOUBLE,INT]) as trades
outputTable = table(1:0, `time`avgPrice`sumqty`Total, [TIMESTAMP,DOUBLE,INT,DOUBLE])
tradesCrossAggregator=createCrossSectionalAggregator("CrossSectionalDemo", <[avg(price), sum(qty), sum(price*qty)]>, trades, outputTable, `sym, `interval,1000)
subscribeTable(,"trades","tradesCrossAggregator",-1,append!{tradesCrossAggregator},true)
def writeData(n){
timev = 2000.10.08T01:01:01.001 + timestamp(1..n)
symv = take(`A`B, n)
pricev = take(102.1 33.4 73.6 223,n)
qtyv = take(60 74 82 59, n)
insert into trades values(timev, symv, pricev,qtyv)
}
a = now()
writeData(2);
sleep(500)
writeData(2);
sleep(500)
writeData(2);
sleep(500)
writeData(2);
sleep(500)
writeData(2);
sleep(500)
writeData(2);
sleep(500)
b = now()
select count(*) from outputTable
3
复制代码如果再次执行select count(*) from outputTable，会发现随着时间的推移，输出表的记录数会不断增长。这是因为在interval模式下，计算是按照现实时间定时触发，并不依赖于是否有新的数据进来。
4. 横截面数据表的独立使用
从上面的例子中可以看出，横截面表虽然是为聚合计算提供的一个中间数据表，但其实在很多场合还是能独立发挥作用的。比如我们需要定时刷新某只股票的新交易价格，按照常规思路是从实时交易表中按代码筛选股票并拿出后一条记录，而交易表的数据量是随着时间快速增长的，如果频繁做这样的查询，无论从系统的资源消耗还是从查询的效能来看都不是很好的做法。而横截面表永远只保存所有股票的近一次交易数据，数据量是稳定的，对于这种定时轮询的场景非常合适。
如果要单独使用横截面表，需要在创建横截面引擎时，把metrics,outputTable这两个参数设置为空。
tradesCrossAggregator=createCrossSectionalAggregator("CrossSectionalDemo", , trades,, `sym, `perRow)
复制代码相关链接：
作者：DolphinDB
链接：https://juejin.cn/post/6919277882850312205
