Load

使用默认选项加载分隔符分隔的数据文件：

LOAD * from data1.csv;

通过库连接 (DataFiles) 加载分隔符分隔的数据文件：

LOAD * from 'lib://DataFiles/data1.csv';

通过库连接 (DataFiles) 加载所有分隔符分隔的数据文件：

LOAD * from 'lib://DataFiles/*.csv';

加载以逗号为分隔符且包含嵌入标签的分隔文件：

LOAD * from 'c:\userfiles\data1.csv' (ansi, txt, delimiter is ',', embedded labels);

加载以制表符为分隔符且包含嵌入标签的分隔文件：

LOAD * from 'c:\userfiles\data2.txt' (ansi, txt, delimiter is '\t', embedded labels);

加载包含嵌入标题的 dif 文件：

LOAD * from file2.dif (ansi, dif, embedded labels);

从没有标题的固定记录文件加载三个字段：

LOAD @1:2 as ID, @3:25 as Name, @57:80 as City from data4.fix (ansi, fix, no labels, header is 0, record is 80);

加载指定绝对文件路径的 QVX 文件：

LOAD * from C:\qdssamples\xyz.qvx (qvx);

从 Web 文件数据连接中设置的默认 URL 加载：

LOAD * from [lib://MyWebFile];

从特定 URL 加载，并覆盖 Web 文件数据连接中设置的 URL：

LOAD * from [lib://MyWebFile] (URL is 'http://localhost:8000/foo.bar');

使用货币符号扩展从变量中设置的特定 URL 加载：

SET dynamicURL = 'http://localhost/foo.bar';

LOAD * from [lib://MyWebFile] (URL is '$(dynamicURL)');

仅从分隔符分隔的文件加载三个特定字段：

LOAD FirstName, LastName, Number from data1.csv;

加载没有标签的文件时，将第一个字段重命名为 A，将第二个字段重命名为 B：

LOAD @1 as A, @2 as B from data3.txt (ansi, txt, delimiter is '\t', no labels);

以 FirstName、空格字符和 LastName 的串联形式加载 Name：

LOAD FirstName&' '&LastName as Name from data1.csv;

加载 Quantity、Price 和 Value（有 Quantity 和 Price 的产品）：

LOAD Quantity, Price, Quantity*Price as Value from data1.csv;

仅加载唯一记录，重复记录会被丢弃：

LOAD distinct FirstName, LastName, Number from data1.csv;

仅加载字段 Litres 值大于零的记录：

LOAD * from Consumption.csv where Litres>0;

加载一个包含内联数据的表格、两个名为 CatID 和 Category 的字段：

LOAD * Inline

[CatID, Category

0,Regular

1,Occasional

2,Permanent];

加载一个包含内联数据的表格、三个名为 UserID、Password 和 Access 的字段：

LOAD * Inline [UserID, Password, Access

A, ABC456, User

B, VIP789, Admin];

加载一个有 10000 行的表格。字段 A 将包含读取记录 (1,2,3,4,5...) 的数量，字段 B 将包含一个介于 0 和 1 之间的随机数字：

LOAD RecNo( ) as A, rand( ) as B autogenerate(10000);

首先，加载一个分隔符分隔的表格文件，并将其命名为 tab1：

tab1:

SELECT A,B,C,D from 'lib://DataFiles/data1.csv';

从已加载的 tab1 表格中加载字段作为 tab2：

tab2:

LOAD A,B,month(C),A*B+D as E resident tab1;

从已加载的 tab1 表格中加载字段，但仅加载 A 大于 B 的记录：

tab3:

LOAD A,A+B+C resident tab1 where A>B;

从已加载的 tab1 表格中加载按 A 排序的字段：

LOAD A,B*C as E resident tab1 order by A;

从已加载的 tab1 表格中加载先按第一个字段，然后按第二个字段排序的字段：

LOAD A,B*C as E resident tab1 order by 1,2;

从已加载的 tab1 表格中加载依次按 C 降序，B 升序，第一个字段降序排序的字段：

LOAD A,B*C as E resident tab1 order by C desc, B asc, 1 desc;

从之前加载的表格 Characters 中加载字段 Types 作为 A：

LOAD A from_field (Characters, Types);

从随后的 SELECT 语句中加载的 Table1 加载 A、B 以及已计算字段 X 和 Y：

LOAD A, B, if(C>0,'positive','negative') as X, weekday(D) as Y;

SELECT A,B,C,D from Table1;

加载按 ArtNo 分组（聚合）的字段：

LOAD ArtNo, round(Sum(TransAmount),0.05) as ArtNoTotal from table.csv group by ArtNo;

加载按 Week 和 ArtNo 分组（聚合）的字段：

LOAD Week, ArtNo, round(Avg(TransAmount),0.05) as WeekArtNoAverages from table.csv group by Week, ArtNo;

在本例中，输入文件 Grades.csv 包含合并在一个字段中的每个学生的分数：

Student,Grades

Mike,5234

John,3345

Pete,1234

Paul,3352

分数（1-5 分）分别代表科目 Math、English、Science 和 History。通过使用 while 子句（使用 IterNo( ) 函数作为一个计数器）多次读取每一条记录，我们可以将分数划分为单独的值。在每一次读取中，分数使用 Mid 函数进行提取，使用 Grade 进行存储，而科目则使用 pick 函数进行选择，使用 Subject 进行存储。最后一个 while 子句包含检查是否所有分数均已读取的测试（本例中每个学生四个分数），这表示应该读取下一个学生记录。

MyTab:

LOAD Student,

mid(Grades,IterNo( ),1) as Grade,

pick(IterNo( ), 'Math', 'English', 'Science', 'History') as Subject from Grades.csv

while IsNum(mid(Grades,IterNo(),1));

结果是包含以下数据的表格：

使用了以下示例数据。

使用函数加载数据

在这些实例中，我们假设具有名为 P 的分析连接插件，该插件包含自定义函数 Calculate(Parameter1, Parameter2)。函数返回表格 Results，该表格包含字段 Field1 和 Field2。

加载将字段 A 和 C 发送至函数时返回的所有字段。

当把字段 A 和 C 发送至函数时仅加载 Field1 字段。

加载将字段 A 和 B 发送至函数时返回的所有字段。由于未指定字段，在表格中以第一顺序使用 A 和 B。

加载将字段 C 发送至函数的两个参数时返回的所有字段。

加载将强制规定为字符串的字段 A 和强制规定为数字的 B 发送至函数时返回的所有字段。

通过运算脚本来加载数据

加载发送 A 和 B 的值时由脚本 q 返回的表格。

加载发送 A 和 B 的值时由 My_R_Script 变量中存储的脚本返回的表格。

加载发送重命名为 D、A、C 的 B 的值时由 My_R_Script 变量中存储的脚本返回的表格。使用 * 发送剩余未参考的字段。