大数据分析语言DolphinDB脚本语言概述

开发大数据应用，不仅需要能支撑海量数据的分布式数据库，能高效利用多核多节点的分布式计算框架，更需要一门能与分布式数据库和分布式计算有机融合、高性能易扩展、表达能力强、满足快速开发和建模需要的编程语言。DolphinDB从流行的Python和SQL语言汲取了灵感，设计了大数据处理脚本语言。

提到数据库语言，我们很容易想到标准的SQL语言。不同于标准的SQL，DolphinDB编程语言功能齐全，表达能力非常强大，完美支持命令式编程、向量化编程、函数话编程、SQL编程、远程过程调用编程（RPC）和元编程等多种编程范式。DolphinDB编程语言的语法和表达习惯与Python和SQL非常相似，只要对Python和SQL有一定的了解，就能轻松掌握。相对而言，掌握内存时序数据库kdb+的q语言难度要大得多。

DolphinDB的编程语言能够满足数据科学家快速开发和建模的需求。DolphinDB语言简洁灵活，表达能力强，大大提高了数据科学家的开发效率。DolphinDB支持向量化计算和分布式计算，具有极快的运行速度。下面将详细介绍DolphinDB编程语言的独特之处。

1.命令式编程

与主流的脚本语言Python、JS等，还有强类型语言C、C++、Java等一样，DolphinDB也支持命令式编程。命令式编程是指通过执行一条一条的语句，实现终目标。DolphinDB的命令式编程主要是用作上层模块的处理和调度。在大数据分析中，由于需要处理的数据量非常庞大，如果我们采用命令式编程逐行处理数据，效率会十分低下，性能也会有所下降。因此，我们推荐在DolphinDB中使用其他编程方式来批量处理数据。

//DolphinDB支持对单变量和多变量进行赋值
x = 1 2 3
y = 4 5
y += 2
x, y = y, x //swap the value of x and y
x, y =1 2 3, 4 5

// 1到100累加求和
s = 0
for(x in 1:101) s += x
print s

//数组中的元素求和
s = 0;
for(x in 1 3 5 9 15) s += x
print s

//打印矩阵每一列的均值
m = matrix(1 2 3, 4 5 6, 7 8 9)
for(c in m) print c.avg()

//计算product表中每一个产品的销售额
t= table(["TV set", "Phone", "PC"] as productId, 1200 600 800 as price, 10 20 7 as qty)
for(row in t) print row.productId + ": " + row.price * row.qty