第 2 章：实验详情
2.1 数值类函数
(1) 三角函数类
已知三角形两边长度为10,20，夹角为60度，求三角形面积
select 0.51020sin(60/1803.1415926) from dual;
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(2) 数字整形类：
对数字进行加工处理，请分别显示数字 3.1415926 的向上取整值、向下取整值、四舍五入保留3位小数的值、截掉小数位的值以及用二进制来表示该值。
Select ceil(3.1415926), floor(3.1415926), round(3.1415926,3), trunc(3.1415926), conv(‘3.1415926’,10,2) from dual;
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(3) 随机函数类：
select rand() from dual; select rand(detail_id),rand() from t_dml limit 10;
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(4) 综合使用 使用蒙特卡洛法求π值的近似值:产生一系列的成对的随机数，根据每队随机数到点(0.5,0.5)的距离可判断该点是否在单位圆内，计算落在圆内的点占所有点的比例，即可得到π值的近似值： // 产生约10万对随机点进行近似值计算： select (inCircle/totalCnt)/pow(0.5,2) as PI from (select count(*) as totalCnt, sum(case when sqrt(pow((x-0.5),2)+pow((y-0.5),2)) <0.5 then 1 else 0 end) inCircle from (select /*+mapjoin(t2)*/ rand() as x,rand() as y from (select * from t_dml limit 10000) t1 left outer join (select * from t_dml limit 10) t2 on t1.detail_id <> t2.detail_id) tt ) t; // 产生约100万对随机点进行近似值计算： select (inCircle/totalCnt)/pow(0.5,2) as PI from (select count(*) as totalCnt, sum(case when sqrt(pow((x-0.5),2)+pow((y-0.5),2)) <0.5 then 1 else 0 end) inCircle from (select /*+mapjoin(t2)*/ rand() as x,rand() as y from (select * from t_dml limit 10000) t1 left outer join (select * from t_dml limit 100) t2 on t1.detail_id <> t2.detail_id) tt ) t;
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2.2 字符串类函数
(1) 长度类：
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select province,length(province),lengthb(province) from t_dml limit 10;
(2) 查找类：
目前销售记录中，哪些省、市名字比较接近？
select province, city, char_matchcount(province, city) as sim
from (select distinct province, city from t_dml) t
order by sim desc
limit 10;
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目前销售记录中，省份的第一个字在城市名中是否出现？有没有出现多次的？
select province, city,
instr(city,substr(province,1,3),1,1) as FirstPos,
case when instr(city,substr(province,1,3),1,2) = 0 then ‘No’
else ‘Yes’
end as SecondPos
from (select distinct province, city from t_dml) t
order by SecondPos desc, FirstPos desc
limit 10;
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(3) 转换类：
要把数据从一个编码为 utf8 的库导入到一个字符集为 gb2132 的库中，其中有些繁体字，如“阿裏雲”等字样，请问会出现乱码的情况吗?
select is_encoding(‘阿裏雲’, ‘utf-8’, ‘gb2312’) from dual;
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(4) 整形类：
select concat(province, ‘|’,city) from t_dml limit 10;
select category_name, tolower(split_part(category_name,' ',2))
from t_product;
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2.3 日期类函数
(1) 日期获取：
//根据日期，截取部分信息
select dt,
datepart(dt, ‘yyyy’) as year,
datepart(dt, 'mm') as month, datepart(dt, 'dd') as day, datepart(dt, 'hh') as hour, datepart(dt, 'mi') as minute,
datepart(dt, ‘ss’) as second
from (select getdate() dt from dual) t;
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// 日期截取
select datetrunc(‘2015-01-31 02:30:45’, ‘dd’) from dual;
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// 获得具体日期
select getdate(),lastday(getdate()),weekday(getdate()),weekofyear(getdate())
from dual;
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(2) 日期转换：
//字符串转成日期, 日期转换成字符串
select to_date(‘20150131’,‘yyyymmdd’), to_char(‘2015-01-31 00:00:00’, ‘日期：yyyymmdd’) from dual;
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// Unix时间和ODPS时间互转
select from_unixtime(1), unix_timestamp(‘2015-10-01 00:00:00’) from dual;
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// 判断字符串是否满足预定义的日期格式
select sale_date, isdate(sale_date, ‘yyyymmdd’) from t_dml limit 10;
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(3) 日期运算：
统计5月1日从产品5第一次成交后一小时三十分钟内（含），产品5销量（含第一次成交）占同期总销量的比例：
select /+mapjoin(t2)/ sum(case when product_id=5 then cnt else 0 end)/sum(cnt)
from t_dml t1 join (select min(sale_date) as begin_dt, dateadd(dateadd(min(sale_date),1,'hh'),30, 'mi') as end_dt from t_dml where product_id=5 and datetrunc(sale_date,'dd')='2015-05-01 00:00:00')t2 on t1.sale_date >= t2.begin_dt and t1.sale_date <= t2.end_dt;
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日期相减：
select max(sale_date), min(sale_date), datediff(max(sale_date),min(sale_date),‘dd’) from t_dml;
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第 3 章：实验总结
3.1 实验总结
MaxCompute的这几类函数基本覆盖了我们日常工作的绝大多数数据处理需求，通过灵活熟练的使用这些函数，
可以提升开发效率，若仍有无法满足的需求，还可以考虑自定义函数。
第 4 章：课后任务
4.1 课后任务
1、计算t_dml表中最大的日期距离2017-08-01的天数
2、计算t_dml表中province字段，以“省”结尾的值的个数
3、计算t_product表各产品价格与产品对应分类下所有产品平均价格的差额，输出产品id和价格差额
