枚举字段的取值是有限几种值，针对枚举字段 f 的过滤条件写成 f =v1 or f=v2 or…或者 f !=v1 and f !=v2 and…，也可能写成 in 或者 not in。数据库要用 f 与 n 个值比较计算，数据表较大的时候比较次数会很多，性能就会比较差，而且 n 越大性能越差。
如果在过滤的时候，能不再做比较，性能自然大幅提高。esProc SPL 提供的对位序列机制可以起到这样的作用。
下面通过订单表的例子来看怎样使用对位序列。先确定枚举字段的取值范围，字段 customer_id 有对应维表，取值范围已经确定了。字段 employee_id，employee_name 没有对应维表，需要预先遍历事实表 orders 确定取值范围，生成维表。这里假设没有 employee_id 这个字段，且雇员没有同名的。
前面第三篇已经生成了维表 employee.btx，orders 使用前面的 ordersQ3.ctx，employee 已序号化。
例 6.1 找出雇员是 name10 或 name101 的订单，按日期统计订单数。
select order_date,count(1)
from orders
where
employee_name='name10' or employee_name='name101'
group by order_date;
执行时间 20 秒。
SPL 代码 27：
执行时间 0.1 秒。
重点看 A3 利用过滤条件生成对位序列：
图中左边是 employee 表，右边是对位序列。
对位序列是和维表 employee 等长的布尔值序列。函数 contain 判断 [“name10”,“name101”] 是否包含当前位置 name 值，包含则对位序列同样位置的成员被赋值成 true，否则就是 false。
有了对位序列，A4 就可以用来过滤了：
对订单表（图中间）过滤，常规计算是用 employee_num 去 employee 表（图左边）对应位置取 name，然后和 [“name10”,“name101”] 比较。
SPL 则用序号去对位序列（图右边）中取对应位置的布尔值，是 true 表示满足条件，否则就是不满足。这就不需要比较 name 了，把比较运算转化成了按位置取序列成员。
我们看不用对位序列的写法。
SPL 代码 28：
A2 条件过滤需要比较字符串是否相同。
执行时间：0.1 秒
例 6.2 找出雇员是 name10 等 10 人的订单，按日期统计订单数。
这个例子要写 or 就有点多了，SQL 用 in 写：
select order_date,count(1)
from orders
where
employee_name in ('name10' , 'name101',…)
group by order_date;
执行时间 16 秒。
SPL 代码 29：采用对位序列的写法。
执行时间 0.15 秒
代码在上面基础上增加待比较的雇员名即可。
SPL 代码 30：不使用对位序列。
执行时间：0.18 秒。
例 6.3 找出客户城市编号是 35 的订单，统计总运费。
SQL 要使用子查询：
select sum(shipping_fee)
from orders
where
customer_id in (
select customer_id
from customer
where city_id=35);
执行时间：13 秒。
SPL 代码 31：使用对位序列。
执行时间 0.1 秒
SPL 代码 32：不使用对位序列。
执行时间：0.1 秒。
用 cutomer_id 主键查找计算和按位置取成员的差别不明显。
性能小结：
请动手练习：
1、找出客户城市编号是 3 的订单，统计总订单数。
2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大表枚举字段过滤计算？是否可以用对位序列提速？
