集算器协助java处理结构化文本之对齐连接
文本文件emp.txt存储着员工信息，EId等于1的员工不在该文件中。文本文件sOrder.txt存储着订单信息，其SellerId字段和emp中的EId字段相对应，SellerId等于2的订单不在该表中。部分源数据如下：
emp.txt：
sOrder.txt：
现在需要将emp的Name、Dept、Gender这三个字段对齐到sOrder中，计算结果输出到新文件中。期望的计算结果如下：
集算器代码：
A1格和A2格分别从文本文件中读取数据，并存入两个变量emp和sOrder。这里使用了函数import，其默认的列分割符是tab，函数选项 @t表示将第一行读为字段名。由于例子中只需要emp.txt中的部分字段，因此A1需要以字段名做参数。计算完成后，emp和sOrder的值如下图：
A3：=join@1(sOrder:s,SellerId;emp:e,EId)。函数join执行连接运算，并将两个表改名为s和e。其中函数选项@1表示左连接，即例子中的要求：将emp对齐到sOrder中。计算后结果如下：
点击蓝色链接可以看到具体的记录，如下：
右连接只是交换对齐的位置，同样可以用集算器来实现。比如将sOrder按照emp对齐，只需要在代码中交换两者的顺序，即=join@1(emp:e,EId;sOrder:s,SellerId)，计算结果如下：
全连接也很容易实现，只需要使用函数选项@f，代码是：join@f(sOrder:s,SellerId;emp:e,EId)，计算结果如下：
连接运算共有四种，除了上面提到的左连接、右连接、全连接，还有 内连接 。函数join默认执行内连接，代码是=join(sOrder:s,SellerId;emp:e,EId)，计算结果如下：
回到例子中，A4：=A3.new(s.OrderID, s.Client, s.SellerId, s.Amount, s.OrderDate, e.Name, e.Dept, e.Gender)。这句代码从连接的表中取得需要的字段，组成新的结构化二维表格，计算结果如下：
对齐的工作已经完成，下面将数据输出到新的文件，代码为：=file(“E: //result.txt”).export@t(A4)。
函数export默认使用tab作为列分割符，函数选项@t表示将字段名输出在第一行。打开result.txt，可以看到内容如下：
上述脚本已经完成了所有的对其输出工作，接下来只需在JAVA代码中调用即可。
//建立esProc jdbc连接
Class.forName(“com.esproc.jdbc.InternalDriver”);
con= DriverManager.getConnection(“jdbc:esproc:local://”);
//调用esProc，其中test是脚本文件名
st =(com.esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall(“call test()”);
//执行esProc存储过程
st.execute();
只要执行上述JAVA代码，emp就会对齐到sOrder中，并将计算结果输出到result.txt文件。
下面将例子稍作改动：按动态的时间段查询sOrder中的数据，并执行同样的对齐操作，最后直接将结果返回JAVA。为了实现这个例子，集算器需要定义两个参数，分别是begin和end，代表起止时间。集算器代码如下：
红色部分为改动的代码。
A2：通过函数select对sOrder进一步过滤，过滤条件为JAVA传来的起止时间，即@begin和@end。
A5：将A4中的计算结果输出到JDBC接口。
JAVA代码也需要进行相应的改动，以便传入参数，并获取计算结果。代码如下：
Class.forName(“com.esproc.jdbc.InternalDriver”);
con= DriverManager.getConnection(“jdbc:esproc:local://”);
st =(com.esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall(“call test(?,?)”);
st.setObject(1,startTime);
st.setObject(2,endTime);
st.execute();
ResultSet set = st.getResultSet();
正文到此结束
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