组表的访问
组表保存到文件后，可直接用f.create() 函数打开，这里不需再指定参数，如：
|
|
A |
B |
|
1 |
=file("D:/file/dw/employees.ctx") |
|
|
2 |
=A1.create() |
=A2.cursor().fetch() |
|
3 |
=A2.attach(stable) |
=A3.cursor().fetch() |
|
4 |
|
=A3.cursor(EID,Dept,Gender,Name,OCount,OAmount).fetch() |
在A2中，使用无参数的create函数打开组表的基表，在A3中，仅指定附表的名称，用T.attach函数打开实表。在B2中查询出组表基表中数据如下：
这里获得的数据和前面填入组表中的数据是相同的。
B3中查询出实表stable中数据如下：
从附表中查询的数据也可以包括主表中的字段，如B4中生成游标时，同时取出了主表中的字段，结果如下：
在上面的例子中从实表中查询数据时，使用了T'.cursor() 函数，实际上，在使用函数T'.cursor(C1, C2…; w)从实表T'中查询数据时，还可以设置从实表中选取的字段C1, C2…或者查询条件w，如：
|
|
A |
B |
|
1 |
=file("D:/file/dw/employees.ctx") |
|
|
2 |
=A1.create() |
=A2.attach(stable) |
|
3 |
=A2.cursor(EID,Name,Dept) |
=A3.fetch() |
|
4 |
=A2.cursor(;right(Name,1)=="e") |
=A4.fetch() |
|
5 |
=B2.cursor(EID,Name,OCount,OAmount;OAmount>5000) |
=A5.fetch() |
A3中仅从组表的基表中取出部分字段，B3中fetch获得的结果如下：
A4中设置了查询姓名最后一个字母为e的员工数据，B4中获得的结果如下：
A5中从实表stable中取出OAmount超过5000的销售员数据，B5中获得的结果如下：
当组表中的数据较多时，也可以分段读取数据，此时首先需要将组表分段存储。其实，组表默认情况下总是会分段存储的，如果不需分段可以在create函数中添加@u选项。但是，组表中实表分段的结果并不一定是我们需要的情况，因此在需要分段存储时，最好指明分段依据的字段。下面来了解实表中数据分段存储和分段读取的情况：
|
|
A |
B |
|
1 |
=file("D:/file/dw/employees.ctx") |
=A1.create() |
|
2 |
=B1.attach(stable) |
|
|
3 |
=file("D:/file/dw/orders.ctx") |
=A3.create() |
|
4 |
=B3.attach(otable) |
|
|
5 |
=A2.cursor(;;1:3).fetch() |
=A2.cursor(;;2:3).fetch() |
|
6 |
=A4.cursor(;;1:3).fetch() |
=A4.cursor(;;2:3).fetch() |
A2中从组表文件employees.ctx中取出销售员实表stable，A5和B5中，从销售员实表中分段取数，都分为3段，但分别取出第1段和第2段，结果分别如下：
和上一个例子中，A4中的员工数据对比可以发现，第1段最后的销售员序号32768，和第2端最初的销售员序号32769是相邻的销售人员序号，这说明，在分段读取时，数据能全部被遍历，同时又不会重复被读取。
A4打开组表文件orders.ctx中的订单实表otable，A6和B6中，从订单实表中分段取数，同样分为3段，并分别取出第1段和第2段，结果分别如下：
首先，因为otable中数据更多，所以分段读取后，每段读取到的记录数量也更多。其次，由于在存储orders.ctx时，设定了按EID分段，因此分段时会把相同销售人员的订单分在同一段，保证第1段末尾与第2段开头的记录属于不同的销售人员。同时，与B5和B6中的数据对比可以发现，在使用不同的组表文件时，由于数据本身存在差异，分段的情况并不一定相同，如销售员数据的第2段首条记录的EID为32769，而订单数据第2段的首条记录的EID为33011，分段情况是不同的。
在使用多个组表中的实表时，需要避免分段的不同步，此时，可以使用多路游标进行同步。如：
|
|
A |
B |
|
1 |
=file("D:/file/dw/employees.ctx") |
=file("D:/file/dw/orders.ctx") |
|
2 |
=A1.create() |
=B1.create() |
|
3 |
=A2.attach(stable) |
=B2.attach(otable) |
|
4 |
=A3.cursor@m(;;3) |
=B3.cursor(;;A4) |
|
5 |
=joinx(A4:s,EID;B4:o,EID) |
=A5.fetch() |
|
6 |
=A3.cursor@m(;;3) |
=B3.cursor(;;A6) |
|
7 |
=joinx(A6:s,EID;B6:o,EID) |
=A7.groups(s.EID:EID;count(~):Count, sum(o.Amount):Sum) |
A3和B3中，分别在两个不同的组表中，读出实表stable和实表otable。在A4中，用函数T.cursor@m(;;n) 将实表stable分为n段生成多路游标，在B4中用实表otable根据A4中的多路游标同步分段。执行同步分段后，在A5中将A4和B4中的游标用joinx函数将同步的多路游标连接起来，在B5中可以看到连接的结果：
从结果中可以看到，原本两个分段效果不同的游标，经过同步分段后，能够正确匹配。
在B7中，重新生成多路游标的连接，并计算出每个销售员的订单总数和销售总数，结果如下：
将结果与前面stable中的OCount和OAmount对照，可以确认连接的结果是正确的。
在实表中，可以根据条件为其生成索引，如果使用索引来执行查询，效率会明显提高。如：
|
|
A |
B |
|
1 |
=file("D:/file/dw/employees.ctx") |
=A1.create() |
|
2 |
=B1.cursor().fetch() |
|
|
3 |
|
=now() |
|
4 |
=B1.cursor(;[8136,11247,83372,264,8223,826,32758,1341,6255,1983].contain(EID)) |
=A4.fetch() |
|
5 |
|
=interval@ms(B3, now()) |
|
6 |
>B1.index(idx, [8136,11247,83372,264,8223, 826,32758,1341,6255,1983].contain(EID);EID) |
=now() |
|
7 |
=B1.icursor(;[8136,11247,83372,264,8223, 826,32758,1341,6255,1983].contain(EID),idx) |
=A7.fetch() |
|
8 |
|
=interval@ms(B6, now()) |
第1、2行打开组表employees.ctx中的基表员工实表。在第4行，直接从实表中查询10条记录，B4中得到结果如下：
在A6中，用函数T.index(I, w; C,…) 为实表生成索引，A6中将索引命名为idx，并根据键EID生成。执行后，索引文件将自动生成，文件名自动处理。在A7中使用T.icursor(C,…; w, I) 函数查询时，可以根据索引文件来执行。B7中得到的结果和B4中是相同的。调用T.index(I, w; C,…) 函数时如果未设字段C,…，则会删除实表T的索引I，如果无参数I，则会删除实表T的所有索引。
B5和B8中分别计算出两种情况下查询100条记录的耗时如下：
可以发现，使用索引时，查询效率会更高。另外，如果在组表是按行存储的，那么在使用索引查询时，能够获得更好的性能。