DolphinDB的内存数据表可以是非分区的，也可以是分区的。除了组合分区以外的所有分区方式都适用于内存数据表。使用分区内存表进行运算能充分发挥多核CPU并行计算的优势。 1. 创建内存数据表 …

DolphinDB的内存数据表可以是非分区的，也可以是分区的。除了组合分区以外的所有分区方式都适用于内存数据表。使用分区内存表进行运算能充分发挥多核CPU并行计算的优势。

1. 创建内存数据表

1.1 创建非分区内存表
使用table函数可以创建非分区内存表。table函数的用法非常灵活：

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第一种用法：table(X, [X1], [X2], .....)

这里的X, X1, X2可以是向量、矩阵或元组，其中每个向量、矩阵和元组中每个元素的长度必须相同。
例1. 如果X是向量，那么每个向量对应表中一列。

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  id=`XOM`GS`AAPL
x=102.1 33.4 73.6
table(id, x)

id   x
---- -----
XOM  102.1
GS   33.4
AAPL 73.6

table(`XOM`GS`AAPL as id, 102.1 33.4 73.6 as x)

  `例2. 如果X是矩阵，table函数将矩阵转换为表。```java
  m1=1..6$3:2
table(m1)

C0 C1
-- --
1  4 
2  5 
3  6 

m2=7..12$3:2
table(m1,m2)

C0 C1 C2 C3
-- -- -- --
1  4  7  10
2  5  8  11
3  6  9  12
  `例3. 如果X是元组，那么元组中的每个元素对应表中的一列。```java
  x=(["a","b","c"],[4,5,6])
table(x)

C0 C1
-- --
a  4 
b  5 
c  6 
  `例4. table函数的输入是向量、矩阵和元组。```java
  x=1..6
y=11..22$6:2
z=(101..106, 201..206)

x C1 C2 C3  C4 
- -- -- --- ---
1 11 17 101 201
2 12 18 102 202
3 13 19 103 203
4 14 20 104 204
5 15 21 105 205
6 16 22 106 206
1
第二种用法：table(capacity:size, colNames, colTypes) 
1
我们可以通过指定表的容量和初始大小、列名以及每列的数据类型来创建内存表。如果表中实际的记录行数超出的capacity，它会自动扩展。如果要创建一个空的表，可以把size设置为0，如果size>0，创建表时会使用默认值填充。例如， 
1
table(200:0, `name`id`value, [STRING,INT,DOUBLE])

name id value

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table(200:10, `name`id`value, [STRING,INT,DOUBLE])
 0  0

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 1.2 创建分区内存表 
通过createPartitionedTable函数可以创建分区内存表。在创建分区内存表之前，需要创建内存的分区数据库，并且分区数据库的路径为空字符串。 
 
  
  n=10000
t=table(rand(1..10,n) as id,rand(10.0,n) as val)
db=database("",VALUE,1..10)
pt=db.createPartitionedTable(t,`pt,`id).append!(t)
typestr(pt)

SEGMENTED IN-MEMORY TABLE
  `对于内存分区表，不能直接访问，需要使用SQL语句访问。```sql
SELECT * from pt

2. 加载数据到内存表

我们通过以下脚本，生成一个模拟数据集，用于后续例子。

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  n=30000000
workDir = "C:/DolphinDB/Data"
if(!exists(workDir)) mkdir(workDir)
trades=table(rand(`IBM`MSFT`GM`C`FB`GOOG`V`F`XOM`AMZN`TSLA`PG`S,n) as sym, 2000.01.01+rand(365,n) as date, 10.0+rand(2.0,n) as price1, 100.0+rand(20.0,n) as price2, 1000.0+rand(200.0,n) as price3, 10000.0+rand(2000.0,n) as price4, 10000.0+rand(3000.0,n) as price5, 10000.0+rand(4000.0,n) as price6, rand(10,n) as qty1, rand(100,n) as qty2, rand(1000,n) as qty3, rand(10000,n) as qty4, rand(10000,n) as qty5, rand(10000,n) as qty6)
trades.saveText(workDir + "/trades.txt");
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 2.1 加载数据到未分区内存表 
使用loadText函数将文本文件数据导入到未分区的内存表。 `trades=loadText(workDir + "/trades.txt")` 2.2 加载数据到内存分区表 2.2.1 使用ploadText函数将文本文件导入为顺序分区的内存表 
这是将数据导入到内存分区表最简单的方法，但缺乏其它导入方法的某些优点及灵活性。例如，需要导入的文本文件必须小于可用内存；无法使用函数 
 `sortBy!` 
 进行分区内有意义的排序，等等。 `trades = ploadText(workDir + "/trades.txt");` 2.2.2 使用loadTextEx函数将文本文件导入为指定分区方式的表 
这种方法适合下列情况： 
 
 经常需要在各个分区内部进行排序 
 经常需要根据分区字段进行group by与context by的计算 
 
使用这种方法时，database函数的directory参数以及loadTextEx函数的tableName参数需使用空字符串("")。 
 
  
  db = database("", VALUE, `IBM`MSFT`GM`C`FB`GOOG`V`F`XOM`AMZN`TSLA`PG`S)
trades = db.loadTextEx("", `sym, workDir + "/trades.txt");

trades.sortBy!(`qty1);

trades.sortBy!(`date`qty1, false true);

trades.sortBy!(<qty1 * price1>, false);

请注意，对内存分区表使用函数 sortBy! 时，是在每个分区内部进行排序，并不是对全表进行排序。
我们分别对未分区内存表、顺序分区内存表以及本节中的VALUE分区内存表进行相同的分组聚合运算。SQL语句如下：

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timer(10) select std(qty1) from trades group by sym;
1
这里的 "timer(10)" 指的是此语句被连续执行10次的总耗时。

结果如下表所致。可以看到，当分组列和分区列相同时，分组计算性能最优。
Test
2.2.3 使用loadTable函数导入磁盘分区表的全部或部分分区

文本文件比服务器可用内存更大，并且每次只需要用到其中的一部分数据。
需要重复使用数据。加载一个数据库表比导入一个文本文件要快得多。

使用loadTextEx在磁盘上建立一个分区表：（亦可使用createPartitionedTable和append！函数）

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  db = database(workDir+"/tradeDB", RANGE, ["A","G","M","S","ZZZZ"])
db.loadTextEx(`trades, `sym, workDir + "/trades.txt");

`若只需要加载两个分区([“A”,”G”)与[“M”,”S”))到内存时：```java

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  db = database(workDir+"/tradeDB")
trades=loadTable(db, `trades, ["A", "M"], 1);
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请注意，这里需要将函数loadTable的可选参数memoryMode设为1，否则将只会加载表的元数据。 
2.2.4 使用loadTableBySQL函数导入磁盘分区表指定的行/列 
这是最灵活的产生内存分区表的方法，可以使用SQL语句选择磁盘分区表中指定的行/列以载入内存分区表。需与函数loadTable结合使用。 
 
  
trades=loadTable(db, `trades);

sample=loadTableBySQL(<select * from trades where date between 2000.03.01 : 2000.05.01>);

sample=loadTableBySQL(<select sym, date, price1, qty1 from trades where date between 2000.03.01 : 2000.05.01>);

dates = 2000.01.16 2000.02.14 2000.08.01
st = sql(<select sym, date, price1, qty1>, trades, expr(<date>, in, dates))
sample = loadTableBySQL(st);

colNames =`sym`date`qty2`price2
st= sql(sqlCol(colNames), trades)

3. 内存表的数据处理

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以2.2.3中的分区内存表trades为例，介绍内存表的用法。 `trades = ploadText(workDir + "/trades.txt");` 3.1 插入数据

可以通过以下方法往内存表中插入数据：

SQL insert 语句

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  //往指定列插入数据，其他列为空
insert into trades(sym,date) values(`S,2000.12.31)
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//往所有列插入数据
insert into trades values(`S`IBM,[2000.12.31,2000.12.30],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10,20],[10,20],[10,20],[10,20],[10,20],[10,20])
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2. append！函数 
如果使用 append! 函数往表中插入数据，新数据必须是以表的形式表示。例如： 
 
  
  tmp=table(`S`IBM as col1,[2000.12.31,2000.12.30] as col2,[10.0,20.0] as col3,[10.0,20.0] as col4,[10.0,20.0] as col5,[10.0,20.0] as col6,[10.0,20.0] as col7,[10.0,20.0] as col8,[10,20] as col9,[10,20] as col10,[10,20] as col11,[10,20] as col12,[10,20] as col13,[10,20] as col14)
trades.append!(tmp)
  1. tableInsert 函数
    tableInsert 函数会返回插入的行数。
    对于分区表，如果使用 tableInsert 函数往表中插入数据，新数据必须是以表的形式表示。
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trades.tableInsert(tmp)

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`对于未分区表，如果使用tableInsert 函数往表中插入数据，新数据可以用元组的形式表示。```java

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  a=(`S`IBM,[2000.12.31,2000.12.30],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10.0,20.0],[10,20],[10,20],[10,20],[10,20],[10,20],[10,20])
trades.tableInsert(a)
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 3.2 增加列 
可以通过以下三种方法为内存表增加列： 
 
 SQL update 语句 
 
 
UPDATE trades set logPrice1=log(price1), newQty1=double(qty1);
  1. update! 函数
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trades.update!(`logPrice1`newQty1, <[log(price1), double(qty1)]>);

`3. 赋值语句```java

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trades[`logPrice1`newQty1] = <[log(price1), double(qty1)]>;
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3.3 更新已存在的列 
可以通过以下三种方法为内存表更新列： 
 
 
 
UPDATE trades set qty1=qty1+10;

update trades set qty1=qty1+10 where sym=`IBM;
  `2. update! 函数```java
  trades.update!(`qty1, <qty1+10>);

trades.update!(`qty1, <qty1+10>, <sym=`IBM>);
  trades[`qty1] = <qty1+10>;

trades[`qty1, <sym=`IBM>] = <qty1+10>;

3.4 删除行
可以通过以下三种方法为内存表删除行：

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 SQL delete 语句 `DELETE FROM trades where qty3<20;` 2. erase 语句 `trades.erase!(< qty3<30 >);` 3.5 删除列 
通过 drop! 函数删除列： `trades.drop!("qty1");` 3.6 重命名列 
通过 rename! 函数重命名列： `trades.rename!("qty2", "qty2New");` 3.7 查看表结构

通过schema函数查看表的结构：

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schema(trades)
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partitionSchema->[XOM,V,TSLA,S,PG,MSFT,IBM,GOOG,GM,FB,...]
partitionSites->
partitionColumnIndex->0
chunkPath->
colDefs->

name typeString typeInt comment

sym SYMBOL 17
date DATE 6
price1 DOUBLE 16
price2 DOUBLE 16
price3 DOUBLE 16
price4 DOUBLE 16
price5 DOUBLE 16
price6 DOUBLE 16
qty1 INT 4
qty2 INT 4
qty3 INT 4
qty4 INT 4
qty5 INT 4
qty6 INT 4

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partitionType->1
partitionColumnName->sym
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 3.8 删除内存表 
可以通过以下两种方法删除内存表： 
 
 undef函数 
 
 
  undef(`trades)
  `2. 把变量赋值为NULL```java
  trades=NULL

undef 函数会将命名空间删除，而把变量赋值为NULL仍然保留命名空间。
3.9 修改列的数据类型
通过replaceColumn! 函数可以修改列的数据类型。目前只有未分区的内存表才支持修改列的数据类型，分区内存表不支持该功能。以分区的内存表trades为例，将price1的数据类型修改为FLOAT（目前是DOUBLE）：

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  NewPrice1=float(exec price1 from trades)
replaceColumn!(trades,`price1,NewPrice1)
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partitionColumnIndex->-1

price1 FLOAT 15

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 3.10 修改列的顺序 
通过reorderColumns! 函数可以修改列的顺序。目前只有未分区的内存表才支持修改列的数据类型，分区内存表不支持该功能。以未分区的内存表trades为例，将列的顺序调整为sym,date,price6,price5,...,price1,qty6,qty5,...,qty1。 
 
  
reorderColumns!(trades,`sym`date`price6`price5`price4`price3`price2`price1`qty6`qty5`qty4`qty3`qty2`qty1)

本文标题： DolphinDB内存分区表的加载和操作

发布时间： 2025年01月26日 00:00

最后更新： 2025年12月30日 08:54

原始链接： https://haoxiang.eu.org/f3972efa/

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