Q 语言 - 查询
q中的查询更短、更简单，并且扩展了 sql 的功能。主要的查询表达式是“选择表达式”，它以最简单的形式提取子表，但也可以创建新列。
Select 表达式的一般形式如下 -
Select columns by columns from table where conditions
**注意 - by & 其中短语是可选的，只有“from 表达式”是强制性的。
一般来说，语法是 -
select [a] [by b] from t [where c] update [a] [by b] from t [where c]
q表达式的语法看起来与 SQL 非常相似，但q表达式简单而强大。上述q表达式的等效 sql 表达式如下 -
select [b] [a] from t [where c] [group by b order by b] update t set [a] [where c]
所有子句都在列上执行，因此q可以利用顺序。由于 Sql 查询不基于顺序，因此它们无法利用这一优势。
q关系查询的大小通常比相应的 sql 要小得多。有序查询和函数查询可以完成 sql 中困难的事情。
在历史数据库中， where子句的排序非常重要，因为它影响查询的性能。分区变量（日期/月/日）始终位于最前面，然后是排序和索引列（通常是 sym 列）。
例如，
select from table where date in d, sym in s
比，快得多
select from table where sym in s, date in d
基础查询
让我们在记事本中编写一个查询脚本（如下），保存（为*.q），然后加载它。
sym:asc`AIG`CITI`CSCO`IBM`MSFT;
ex:"NASDAQ"
dst:`$":c:/q/test/data/"; /database destination
@[dst;`sym;:;sym];
n:1000000;
trade:([]sym:n?`sym;time:10:30:00.0+til
n;price:n?3.3e;size:n?9;ex:n?ex);
quote:([]sym:n?`sym;time:10:30:00.0+til
n;bid:n?3.3e;ask:n?3.3e;bsize:n?9;asize:n?9;ex:n?ex);
{@[;`sym;`p#]`sym xasc x}each`trade`quote;
d:2014.08.07 2014.08.08 2014.08.09 2014.08.10 2014.08.11; /Date vector can also be changed by the user
dt:{[d;t].[dst;(`$string d;t;`);:;value t]};
d dt/:\:`trade`quote;
Note: Once you run this query, two folders .i.e. "test" and "data" will be created under "c:/q/", and date partition data can be seen inside data folder.
带约束的查询
* 表示HDB查询
选择所有 IBM 交易
select from trade where sym in `IBM
*选择某一天的所有 IBM 交易
thisday: 2014.08.11 select from trade where date=thisday,sym=`IBM
选择价格 > 100 的所有 IBM 交易
select from trade where sym=`IBM, price > 100.0
选择价格小于或等于 100 的所有 IBM 交易
select from trade where sym=`IBM,not price > 100.0
*选择特定日期上午 10.30 至 10.40 之间的所有 IBM 交易
thisday: 2014.08.11 select from trade where date = thisday, sym = `IBM, time > 10:30:00.000,time < 10:40:00.000
按价格升序选择所有 IBM 交易
`price xasc select from trade where sym =`IBM
*按价格降序选择特定时间范围内的所有 IBM 交易
`price xdesc select from trade where date within 2014.08.07 2014.08.11, sym =`IBM
复合排序 - 按 sym 升序排序，然后按价格降序排序结果
`sym xasc `price xdesc select from trade where date = 2014.08.07,size = 5
选择所有 IBM 或 MSFT 交易
select from trade where sym in `IBM`MSFT
*按升序计算一定时间范围内所有符号的数量
`numsym xasc select numsym: count i by sym from trade where date within 2014.08.07 2014.08.11
*按降序计算一定时间范围内所有符号的数量
`numsym xdesc select numsym: count i by sym from trade where date within 2014.08.07 2014.08.11
* IBM 股票在特定时间范围内的最高价格是多少？何时首次出现？
select time,ask from quote where date within 2014.08.07 2014.08.11, sym =`IBM, ask = exec first ask from select max ask from quote where sym =`IBM
选择每小时存储桶中每个符号的最后价格
select last price by hour:time.hh, sym from trade
聚合查询
* 计算所有交易品种的vwap（成交量加权平均价格）
select vwap:size wavg price by sym from trade
* 统计某月的记录数（以百万为单位）
(select trade:1e-6*count i by date.dd from trade where date.month=2014.08m) + select quote:1e-6*count i by date.dd from quote where date.month=2014.08m
* HLOC – CSCO 某月的每日最高价、最低价、开盘价和收盘价
select high:max price,low:min price,open:first price,close:last price by date.dd from trade where date.month=2014.08m,sym =`CSCO
* CSCO某月每日Vwap
select vwap:size wavg price by date.dd from trade where date.month = 2014.08m ,sym = `CSCO
* 计算 AIG 价格的每小时均值、方差和标准差
select mean:avg price, variance:var price, stdDev:dev price by date, hour:time.hh from trade where sym = `AIG
选择每小时的价格范围
select range:max[price] – min price by date,sym,hour:time.hh from trade
* CSCO某月每日点差（平均买卖价）
select spread:avg bid-ask by date.dd from quote where date.month = 2014.08m, sym = `CSCO
* 特定月份所有符号的每日交易价值
select dtv:sum size by date,sym from trade where date.month = 2014.08m
为 CSCO 提取 5 分钟 vwap
select size wavg price by 5 xbar time.minute from trade where sym = `CSCO
* 为 CSCO 提取 10 分钟柱线
select high:max price,low:min price,close:last price by date, 10 xbar time.minute from trade where sym = `CSCO
* 查找某一天 CSCO 价格比最后价格超过 100 个基点 (100e-4) 的次数
select time from trade where date = 2014.08.11,sym = `CSCO,price > 1.01*last price
* 数据库中最后日期的 MSFT 全日价格和交易量（以 1 分钟为间隔）
select last price,last size by time.minute from trade where date = last date, sym = `MSFT