在大数据计算MaxCompute中，有没有for循环类似的函数？

在大数据计算MaxCompute中，可以使用for循环类似的功能。

MaxCompute支持通过DataWorks的遍历节点（for-each节点）来实现类似for循环的功能，可以循环遍历赋值节点传递的结果集，并在for-each节点内部编排业务流程。此外，MaxCompute还支持Python SDK，即PyODPS，它提供了对MaxCompute对象的基本操作和DataFrame框架，可以在PyODPS中使用Python语言编写逻辑，包括循环等控制结构。

对于您的需求，可以通过编写SQL语句结合自定义函数（UDF）来实现循环检查过去365天的缺货情况，直到找到两天缺货数量之和大于0的情况。如果直接使用SQL实现较为复杂，可以考虑使用PyODPS来编写Python脚本，利用Python的控制流结构来实现循环逻辑。在PyODPS中，可以使用odps或o这个全局变量来操作MaxCompute的数据对象。

需要注意的是，虽然MaxCompute支持循环结构，但是在设计数据处理流程时，应尽量利用MaxCompute的向量化操作和内置函数来提高处理效率，避免不必要的循环操作，因为循环操作可能会导致性能下降。在实际操作中，建议根据数据量和业务复杂度选择合适的实现方式。

MaxCompute 没有内置的循环函数。
可以用DataWorks for-each节点，和赋值节点配置，达到循环的目的。
https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/configure-a-for-each-node-1/?spm=a2c4g.11174283.0.i2 此回答来自钉群“MaxCompute开发者社区1群”

在阿里云MaxCompute（原名ODPS）中，由于其基于MapReduce的分布式计算模型，并没有直接提供类似于传统编程语言中的for循环。针对您所描述的需求，可以采用递归查询或者自连接的方式来实现。

具体思路是设计一个SQL查询，通过不断自连接和累加前一天的数据，直到满足条件为止。但由于MaxCompute SQL不支持无限递归查询，因此需要结合实际情况设置合理的最大迭代次数。

以下是一个简化版的示例代码逻辑（并非实际可执行的MaxCompute SQL），用于展示如何模拟递归查询：

-- 假设表stock_table包含date字段表示日期，quantity表示库存量

-- 定义最多查找365天
DECLARE @max_days INT = 365;

-- 定义初始日期变量
DECLARE @current_date DATE = 'yesterday_date'; -- 替换为昨天的日期

WITH RECURSIVE stock_check (date, cumulative_quantity) AS (
  SELECT date, COALESCE(quantity, 0) as cumulative_quantity
  FROM stock_table 
  WHERE date = @current_date

  UNION ALL

  SELECT st.date, sc.cumulative_quantity + COALESCE(st.quantity, 0)
  FROM stock_check sc
  JOIN stock_table st ON st.date = DATE_ADD(sc.date, -1, DAY)
  WHERE sc.cumulative_quantity < 0 AND DATE_SUB(@current_date, INTERVAL @max_days DAY) <= st.date
)
SELECT * FROM stock_check
WHERE cumulative_quantity > 0
ORDER BY date DESC
LIMIT 1;

请注意，上述代码使用了伪SQL语法，因为MaxCompute并不支持完全这样的递归查询。但你可以根据这个逻辑来构造一系列JOIN操作，逐次将前一天的数据与当前累计结果合并，直至找到满足条件的记录或达到最大查询天数。

实际操作时，可能需要将查询拆分为多个步骤，例如通过多步SQL查询或者UDF函数实现类似功能，确保每次查询都在合理的时间和空间复杂度内完成。