autonumberhash256 - fonction de script
Cette fonction de script calcule un hachage de 256 bits des valeurs de l'expression d'entrée combinées et renvoie une valeur entière unique pour chaque valeur de hachage distincte rencontrée lors de l'exécution du script. Cette fonction s'utilise, par exemple, pour créer une représentation mémoire compacte de clé complexe.
autonumberhash256(expression {, expression})
Création d'une clé composée
Dans cet exemple, nous créons une clé composée en utilisant la fonction autonumberhash256 pour préserver la mémoire. L'exemple est court pour les besoins de la démonstration, mais il serait pertinent avec une table contenant un grand nombre de lignes.
Region | Year | Month | Sales |
---|---|---|---|
North | 2014 | May | 245 |
North | 2014 | May | 347 |
North | 2014 | June | 127 |
South | 2014 | June | 645 |
South | 2013 | May | 367 |
South | 2013 | May | 221 |
Les données source sont chargées à l'aide de données intégrées. Ensuite, nous ajoutons une instruction load antérieure qui crée une clé composée à partir des champs Region, Year et Month.
La table résultante a l'aspect suivant :
Region | Year | Month | Sales | RYMkey |
---|---|---|---|---|
North | 2014 | May | 245 | 1 |
North | 2014 | May | 347 | 1 |
North | 2014 | June | 127 | 2 |
South | 2014 | June | 645 | 3 |
South | 2013 | May | 367 | 4 |
South | 2013 | May | 221 | 4 |
Dans cet exemple, vous pouvez renvoyer à la clé RYMkey, pour l'exemple 1, au lieu de la chaîne 'North2014May', si vous devez créer un lien vers une autre table.
Passons maintenant au chargement d'une table source de coûts de manière similaire. Les champs Region, Year et Month sont exclus de l'instruction load antérieure afin d'éviter de créer une clé synthétique. Nous créons déjà une clé composée avec la fonction autonumberhash256, ce qui lie les tables.
Nous pouvons à présent ajouter une visualisation de table à une feuille, puis ajouter les champs Region, Year et Month, ainsi que les mesures Sum pour les ventes et les coûts. La table aura l'aspect suivant :
Region | Year | Month | Sum([Sales]) | Sum([Costs]) |
---|---|---|---|---|
Totals | - | - | 1952 | 784 |
North | 2014 | June | 127 | 199 |
North | 2014 | May | 592 | 56 |
South | 2014 | June | 645 | 64 |
South | 2013 | May | 588 | 465 |