Question

新手PL / SQL问题：

为了计算多元线性回归分析的预测值，我想将表A中的每个回归参数乘以表B中所有记录的相应变量值，然后将每个产品的总和相加记录在表B中。

表A包含一行参数值（数字常量），其中n列，每个参数一个，而表B包含100,000多条记录，其中包含每个回归变量的n列。

有没有有效的方法来执行这些计算？最简单的方法是将表A中的列连接到表B，这将产生一个连接表，其中n列包含所有100,000多条记录的重复参数值。但是，这似乎浪费了处理时间和内存。

或者有没有办法从表A中的参数值声明全局常量（如SAS中的宏变量），然后使用全局常量值在表B中执行计算？

非常感谢任何帮助！

谢谢，罗伯特

Answer 1

在SQL中，一种方法是使用连接和聚合：

select t.id,
       max(t.A)*max(case when p.col = 'A' then p.coefficient end),
       max(t.B)*max(case when p.col = 'B' then p.coefficient end),
       . . .
from data t cross join
     parameters p
group by t.id

您也可以使用select语句中的内联查询来执行此操作：

select t.A*(select max(coefficient) from parameters where col = 'A'),
       . . .
from data t

假设您没有太多数据（您有数千个行，而不是数百万行），这两种方法都应该合理地执行。

顺便说一句，如果参数存储在一行中，那么简单的连接和乘法就足够了。

还有另一种方法，类似于第一种方法，但也许更清晰：

select t.id,
       t.A*p.Acoefficient,
       t.B*p.Bcoefficient,
       . . .
from data t cross join
     (select max(case when p.col = 'A' then coefficient end) as Acoefficient,
             max(case when p.col = 'B' then coefficient end) as Bcoefficient,
             ...
      parameters p
     ) p

我正在添加它，因为这可能是我真正编写解决方案的方式。

如何将表A中的常量乘以PL / SQL中表B中的变量值？

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