Receitas MQL5 — Banco de dados de eventos macroeconômicos
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Introdução
Este artigo se concentrará em como agrupar e gerenciar dados que descrevem eventos macroeconômicos do calendário.
Quer queira quer não, no mundo moderno, onde a quantidade de informações é imensa, é inevitável lidar com big data ao analisar eventos. Embora o artigo se foque principalmente na organização e estruturação dos dados, é evidente que a forma como eles são manipulados desempenha um papel crucial na transformação desses dados em informações úteis.
Para resolver as tarefas propostas, utilizaremos o SQLite como ferramenta. É importante ressaltar que o suporte para trabalhar diretamente com bancos de dados SQLite no MQL5 foi adicionado na compilação 2265, em 6 de dezembro de 2019. Isso elimina a necessidade de utilizar conectores adicionais, como mencionado no artigo "SQL e MQL5: Trabalhando com banco de dados SQLite"..
1. Documentação e material adicional
Vamos dar uma olhada rápida na Documentação em termos de trabalho com bancos de dados. O desenvolvedor proporciona 26 recursos nativos:
- DatabaseOpen();
- DatabaseClose();
- DatabaseImport();
- DatabaseExport();
- DatabasePrint();
- DatabaseTableExists();
- DatabaseExecute();
- DatabasePrepare();
- DatabaseReset();
- DatabaseBind();
- DatabaseBindArray();
- DatabaseRead();
- DatabaseReadBind();
- DatabaseFinalize();
- DatabaseTransactionBegin();
- DatabaseTransactionCommit();
- DatabaseTransactionRollback();
- DatabaseColumnsCount();
- DatabaseColumnName();
- DatabaseColumnType();
- DatabaseColumnSize();
- DatabaseColumnText();
- DatabaseColumnInteger();
- DatabaseColumnLong();
- DatabaseColumnDouble();
- DatabaseColumnBlob().
Fornece também um bloco de funções estatísticas e um bloco de funções matemáticas, que foram adicionados recentemente. Assim, o ponto de partida para começar a estudar essa funcionalidade pode ser o artigo SQLite: trabalho nativo com bancos de dados SQL em MQL5.
2. Classe de banco de dados CDatabase
Para facilitar o trabalho com bancos de dados, criamos a classe CDatabase. Primeiro, descrevemos como se compõe essa classe. Em seguida, verificamos seu funcionamento com exemplos.
A classe CDatabase inclui o seguinte:
- m_name - nome do arquivo de banco de dados (com extensão);
- m_handle - identificador de banco de dados;
- m_flags - combinação de sinalizadores;
- m_table_names - nomes de tabelas;
- m_curr_table_name – nome da tabela atual;
- m_sql_request_ha - identificador da última consulta SQL;
- m_sql_request - última consulta SQL.
Quanto aos métodos, são divididos em vários grupos:
- Métodos que incluem funções nativas para trabalhar com bancos de dados (funções API MQL5);
- Métodos para trabalhar com tabelas;
- Métodos para trabalhar com consultas;
- Métodos para trabalhar com visualizações;
- Métodos para obter valores dos atributos (métodos get).
Gostaria de fazer a seguinte observação. O SQLite tem muitas formas de consulta, que variam de simples a complexas. Não foi nossa intenção criar um método separado na classe CDatabase para cada formulário. Se não houver um método para uma determinada consulta em uma classe, você poderá usar o método de propósito geral CDatabase::Select() para gerá-la.
Vejamos agora exemplos de como você pode usar os recursos da classe CDatabase.
2.1 Criando um banco de dados
Vamos criar nosso primeiro banco de dados de calendário usando o script 1_create_calendar_db.mq5. O script terá apenas algumas linhas de código.
//--- include #include "..\CDatabase.mqh" //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { CDatabase db_obj; string file_name="Databases\\test_calendar_db.sqlite"; uint flags=DATABASE_OPEN_READWRITE | DATABASE_OPEN_CREATE; if(!db_obj.Open(file_name, flags)) ::PrintFormat("Failed to create a calendar database \"%s\"!", file_name); db_obj.Close(); } //+------------------------------------------------------------------+
Depois de executar o script, veremos que o arquivo de banco de dados test_calendar_db.sqlite apareceu na pasta %MQL5\Files\Databases (Fig.1).
Fig.1 Arquivo de banco de dados test_calendar_db.sqlite
Se abrirmos depois este arquivo no editor de código, veremos, por sua vez, que o banco de dados está vazio (Fig. 2).
Fig.2 Banco de dados test_calendar_db
2.2 Criando uma tabela
Vamos tentar preencher o banco de dados. Para isso, vamos criar uma tabela COUNTRIES com uma lista de países cujos eventos de calendário serão posteriormente processados por nossas consultas. O script 2_create_countries_table.mq5 fará o trabalho.
//--- include #include "..\CDatabase.mqh" //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { //--- open a database CDatabase db_obj; string file_name="Databases\\test_calendar_db.sqlite"; uint flags=DATABASE_OPEN_READWRITE; if(!db_obj.Open(file_name, flags)) { ::PrintFormat("Failed to open a calendar database \"%s\"!", file_name); db_obj.Close(); return; } //--- create a table string table_name="COUNTRIES"; string params[]= { "COUNTRY_ID UNSIGNED BIG INT PRIMARY KEY NOT NULL,", // 1) country ID "NAME TEXT," // 2) country name "CODE TEXT," // 3) country code "CONTINENT TEXT," // 4) country continent "CURRENCY TEXT," // 5) currency code "CURRENCY_SYMBOL TEXT," // 6) currency symbol "URL_NAME TEXT" // 7) country URL }; if(!db_obj.CreateTable(table_name, params)) { ::PrintFormat("Failed to create a table \"%s\"!", table_name); db_obj.Close(); return; } db_obj.Close(); } //+------------------------------------------------------------------+
Depois de executar o script, é possível ver que a tabela COUNTRIES aparece no banco de dados (Fig. 3).
Fig.3 Tabela COUNTRIES vazia
2.3 Preenchendo uma tabela
Vamos preencher uma nova tabela com dados. Para fazer isso, usaremos os recursos da classe CiCalendarInfo. Para saber mais sobre a classe, consulte o artigo Receitas MQL5 - Calendário econômico. A tarefa será realizada diretamente pelo script 3_fill_in_countries_table.mq5.
//--- include #include "..\CalendarInfo.mqh" #include "..\CDatabase.mqh" //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { //--- open a database CDatabase db_obj; string file_name="Databases\\test_calendar_db.sqlite"; uint flags=DATABASE_OPEN_READWRITE; if(!db_obj.Open(file_name, flags)) { db_obj.Close(); return; } //--- open a table string table_name="COUNTRIES"; if(db_obj.SelectTable(table_name)) if(db_obj.EmptyTable()) { db_obj.FinalizeSqlRequest(); string col_names[]= { "COUNTRY_ID", "NAME", "CODE", "CONTINENT", "CURRENCY", "CURRENCY_SYMBOL", "URL_NAME" }; //--- fill in the table CiCalendarInfo calendar_info; if(calendar_info.Init()) { MqlCalendarCountry calendar_countries[]; if(calendar_info.GetCountries(calendar_countries)) { if(db_obj.TransactionBegin()) for(int c_idx=0; c_idx<::ArraySize(calendar_countries); c_idx++) { MqlCalendarCountry curr_country=calendar_countries[c_idx]; string col_vals[]; ::ArrayResize(col_vals, 7); col_vals[0]=::StringFormat("%I64u", curr_country.id); col_vals[1]=::StringFormat("'%s'", curr_country.name); col_vals[2]=::StringFormat("'%s'", curr_country.code); col_vals[3]="NULL"; SCountryByContinent curr_country_continent_data; if(curr_country_continent_data.Init(curr_country.code)) col_vals[3]=::StringFormat("'%s'", curr_country_continent_data.ContinentDescription()); col_vals[4]=::StringFormat("'%s'", curr_country.currency); col_vals[5]=::StringFormat("'%s'", curr_country.currency_symbol); col_vals[6]=::StringFormat("'%s'", curr_country.url_name); if(!db_obj.InsertSingleRow(col_names, col_vals)) { db_obj.TransactionRollback(); db_obj.Close(); return; } db_obj.FinalizeSqlRequest(); } if(!db_obj.TransactionCommit()) ::PrintFormat("Failed to complete transaction execution, error %d", ::GetLastError()); } //--- print if(db_obj.PrintTable()<0) ::PrintFormat("Failed to print the table \"%s\", error %d", table_name, ::GetLastError()); } } db_obj.Close(); } //+------------------------------------------------------------------+
Vamos imprimir os dados da tabela COUNTRIES no log.
3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CODE CONTINENT CURRENCY CURRENCY_SYMBOL URL_NAME 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) --+----------------------------------------------------------------------------------------- 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 1| 554 New Zealand NZ Australia/Oceania NZD $ new-zealand 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 2| 999 European Union EU Europe EUR € european-union 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 3| 392 Japan JP Asia JPY ¥ japan 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 4| 124 Canada CA North America CAD $ canada 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 5| 36 Australia AU Australia/Oceania AUD $ australia 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 6| 156 China CN Asia CNY ¥ china 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 7| 380 Italy IT Europe EUR € italy 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 8| 702 Singapore SG Asia SGD R$ singapore 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 9| 276 Germany DE Europe EUR € germany 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 10| 250 France FR Europe EUR € france 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 11| 76 Brazil BR South America BRL R$ brazil 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 12| 484 Mexico MX North America MXN Mex$ mexico 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 13| 710 South Africa ZA Africa ZAR R south-africa 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 14| 344 Hong Kong HK Asia HKD HK$ hong-kong 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 15| 356 India IN Asia INR ₹ india 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 16| 578 Norway NO Europe NOK Kr norway 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 17| 840 United States US North America USD $ united-states 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 18| 826 United Kingdom GB Europe GBP £ united-kingdom 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 19| 756 Switzerland CH Europe CHF ₣ switzerland 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 20| 410 South Korea KR Asia KRW ₩ south-korea 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 21| 724 Spain ES Europe EUR € spain 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 22| 752 Sweden SE Europe SEK Kr sweden 3_fill_in_countries_table (EURUSD,H1) 23| 0 Worldwide WW World ALL worldwide
No MetaEditor, a tabela fica assim (Fig.4).
Fig.4 Tabela COUNTRIES preenchida
2.4 Selecionando algumas colunas da tabela
Vamos trabalhar com os dados da tabela COUNTRIES. Digamos que queremos selecionar as seguintes colunas:
- "COUNTRY_ID";
- "COUNTRY_NAME";
- "COUNTRY_CODE";
- "COUNTRY_CONTINENT";
- "CURRENCY".
Vamos criar uma consulta SQL usando o script 4_select_some_columns.mq5 da seguinte forma:
//--- include #include "..\CDatabase.mqh" //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { //--- open a database CDatabase db_obj; string file_name="Databases\\test_calendar_db.sqlite"; uint flags=DATABASE_OPEN_READONLY; if(!db_obj.Open(file_name, flags)) { db_obj.Close(); return; } //--- check a table string table_name="COUNTRIES"; if(db_obj.SelectTable(table_name)) { string col_names_to_select[]= { "COUNTRY_ID", "NAME", "CODE", "CONTINENT", "CURRENCY" }; if(!db_obj.SelectFrom(col_names_to_select)) { db_obj.Close(); return; } //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest(); } db_obj.Close(); } //+------------------------------------------------------------------+
Quando imprimimos a consulta, obtemos:
4_select_some_columns (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CODE CONTINENT CURRENCY 4_select_some_columns (EURUSD,H1) --+---------------------------------------------------------- 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 1| 554 New Zealand NZ Australia/Oceania NZD 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 2| 999 European Union EU Europe EUR 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 3| 392 Japan JP Asia JPY 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 4| 124 Canada CA North America CAD 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 5| 36 Australia AU Australia/Oceania AUD 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 6| 156 China CN Asia CNY 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 7| 380 Italy IT Europe EUR 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 8| 702 Singapore SG Asia SGD 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 9| 276 Germany DE Europe EUR 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 10| 250 France FR Europe EUR 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 11| 76 Brazil BR South America BRL 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 12| 484 Mexico MX North America MXN 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 13| 710 South Africa ZA Africa ZAR 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 14| 344 Hong Kong HK Asia HKD 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 15| 356 India IN Asia INR 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 16| 578 Norway NO Europe NOK 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 17| 840 United States US North America USD 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 18| 826 United Kingdom GB Europe GBP 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 19| 756 Switzerland CH Europe CHF 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 20| 410 South Korea KR Asia KRW 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 21| 724 Spain ES Europe EUR 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 22| 752 Sweden SE Europe SEK 4_select_some_columns (EURUSD,H1) 23| 0 Worldwide WW World ALL
Obviamente, a amostragem foi feita sem nenhuma classificação.
2.5 Selecionando algumas colunas classificadas
Vamos tentar classificar os dados na tabela pela coluna "COUNTRY_ID". Essa consulta tem essa implementação no script 5_select_some_sorted_columns.mq5:
//--- include #include "..\CDatabase.mqh" //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { //--- open a database CDatabase db_obj; string file_name="Databases\\test_calendar_db.sqlite"; uint flags=DATABASE_OPEN_READONLY; if(!db_obj.Open(file_name, flags)) { db_obj.Close(); return; } //--- check a table string table_name="COUNTRIES"; if(db_obj.SelectTable(table_name)) { string col_names_to_select[]= { "COUNTRY_ID", "NAME", "CODE", "CONTINENT", "CURRENCY" }; string ord_names[1]; ord_names[0]=col_names_to_select[0]; if(!db_obj.SelectFromOrderedBy(col_names_to_select, ord_names)) { db_obj.Close(); return; } //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest(); } db_obj.Close(); } //+------------------------------------------------------------------+
O resultado da consulta aparece no log:
5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CODE CONTINENT CURRENCY 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) --+---------------------------------------------------------- 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 1| 0 Worldwide WW World ALL 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 2| 36 Australia AU Australia/Oceania AUD 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 3| 76 Brazil BR South America BRL 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 4| 124 Canada CA North America CAD 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 5| 156 China CN Asia CNY 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 6| 250 France FR Europe EUR 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 7| 276 Germany DE Europe EUR 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 8| 344 Hong Kong HK Asia HKD 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 9| 356 India IN Asia INR 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 10| 380 Italy IT Europe EUR 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 11| 392 Japan JP Asia JPY 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 12| 410 South Korea KR Asia KRW 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 13| 484 Mexico MX North America MXN 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 14| 554 New Zealand NZ Australia/Oceania NZD 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 15| 578 Norway NO Europe NOK 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 16| 702 Singapore SG Asia SGD 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 17| 710 South Africa ZA Africa ZAR 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 18| 724 Spain ES Europe EUR 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 19| 752 Sweden SE Europe SEK 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 20| 756 Switzerland CH Europe CHF 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 21| 826 United Kingdom GB Europe GBP 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 22| 840 United States US North America USD 5_select_some_sorted_columns (EURUSD,H1) 23| 999 European Union EU Europe EUR
O script funciona corretamente, pois a coluna "COUNTRY_ID" começa em 0 e termina em 999.
2.6 Selecionando resultados agrupados de uma coluna da tabela
Agora, usando o script 6_select_some_grouped_columns.mq5, tentaremos obter nomes de países agrupados por continente. A ideia é obter, para cada linha de um continente, o número de países incluídos nele. Os países são selecionados na coluna “NAME”. Depois de executar o script, as seguintes linhas aparecem no log:
6_select_some_grouped_columns (EURUSD,H1) #| CONTINENT COUNT(NAME) 6_select_some_grouped_columns (EURUSD,H1) -+------------------------------ 6_select_some_grouped_columns (EURUSD,H1) 1| Africa 1 6_select_some_grouped_columns (EURUSD,H1) 2| Asia 6 6_select_some_grouped_columns (EURUSD,H1) 3| Australia/Oceania 2 6_select_some_grouped_columns (EURUSD,H1) 4| Europe 9 6_select_some_grouped_columns (EURUSD,H1) 5| North America 3 6_select_some_grouped_columns (EURUSD,H1) 6| South America 1 6_select_some_grouped_columns (EURUSD,H1) 7| World 1
O continente "Europe" tem o maior número de países, com 9, enquanto os continentes "Africa" e "South America" têm apenas 1 cada. E o mundo inteiro se juntou a eles - "World".
2.7 Selecionando valores exclusivos para uma coluna da tabela
Agora, usando o script 7_select_distinct_columns.mq5, vamos coletar valores únicos na coluna "CURRENCY". Existem países onde é usada a mesma moeda. Para eliminar repetições, executamos este script e obtemos no log:
7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 1| NZD 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 2| EUR 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 3| JPY 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 4| CAD 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 5| AUD 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 6| CNY 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 7| SGD 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 8| BRL 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 9| MXN 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 10| ZAR 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 11| HKD 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 12| INR 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 13| NOK 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 14| USD 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 15| GBP 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 16| CHF 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 17| KRW 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 18| SEK 7_select_distinct_columns (EURUSD,H1) 19| ALL
Assim, o calendário possui eventos para um total de 18 moedas e um grupo de eventos que se aplica a todas elas.
É fácil perceber que os métodos para selecionar resultados agrupados e selecionar valores únicos possuem semelhanças. Vamos demonstrar isso com um exemplo.
O script 8_compare_ grouped_and_distinct_columns.mq5 imprimirá os seguintes resultados no log:
8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) Method CDatabase::SelectFromGroupBy() 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) #| CONTINENT 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) -+------------------ 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 1| Africa 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 2| Asia 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 3| Australia/Oceania 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 4| Europe 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 5| North America 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 6| South America 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 7| World 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) Method CDatabase::SelectDistinctFrom() 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) #| CONTINENT 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) -+------------------ 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 1| Australia/Oceania 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 2| Europe 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 3| Asia 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 4| North America 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 5| South America 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 6| Africa 8_compare_ grouped_and_distinct_columns (EURUSD,H1) 7| World
Os métodos retornaram os mesmos resultados porque, no primeiro método, definimos a coluna "CONTINENT" como a coluna de agrupamento (campo). É interessante notar que o primeiro método também classificou nossa amostra.
2.8 Selecionando valores únicos ordenados de uma coluna da tabela
Os valores na coluna "CURRENCY" não foram exibidos de forma ordenada pelo script 7_select_distinct_columns.mq5. Vamos fazer a seleção já ordenada (script 9_select_sorted_distinct_columns.mq5). A coluna "COUNTRY_ID" será o critério de classificação. Como resultado do trabalho no log, obtemos:
9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) #| CURRENCY 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) --+--------- 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 1| ALL 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 2| AUD 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 3| BRL 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 4| CAD 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 5| CNY 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 6| EUR 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 7| HKD 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 8| INR 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 9| JPY 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 10| KRW 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 11| MXN 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 12| NZD 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 13| NOK 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 14| SGD 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 15| ZAR 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 16| SEK 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 17| CHF 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 18| GBP 9_select_sorted_distinct_columns (EURUSD,H1) 19| USD
Agora todas as moedas estão classificadas. E, por padrão, a classificação está em ordem crescente.
2.9 Selecionando algumas colunas da tabela por condição
Anteriormente, já criamos uma consulta SQL para selecionar as colunas de uma tabela. Agora vamos fazer com que possamos obter as colunas quando alguma condição for atendida. Suponhamos que você queira selecionar países cujo ID seja igual ou maior que 392 e igual ou menor que 840. Esta tarefa é resolvida pelo script 10_select_some_columns_where.mq5.
Após executar o script, veremos no log:
10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CODE CONTINENT CURRENCY 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) --+---------------------------------------------------------- 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 1| 392 Japan JP Asia JPY 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 2| 410 South Korea KR Asia KRW 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 3| 484 Mexico MX North America MXN 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 4| 554 New Zealand NZ Australia/Oceania NZD 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 5| 578 Norway NO Europe NOK 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 6| 702 Singapore SG Asia SGD 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 7| 710 South Africa ZA Africa ZAR 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 8| 724 Spain ES Europe EUR 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 9| 752 Sweden SE Europe SEK 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 10| 756 Switzerland CH Europe CHF 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 11| 826 United Kingdom GB Europe GBP 10_select_some_columns_where (EURUSD,H1) 12| 840 United States US North America USD
Ou seja, a amostra começa com o código do país, que é 392, e termina com o código 840.
2.10 Selecionando algumas colunas de tabela classificadas por condição
Vamos complicar o problema anterior. Vamos adicionar um critério de classificação à amostra (pertença do país ao continente). A tarefa atual é resolvida no script 11_select_some_sorted_columns_where.mq5. Depois de executá-lo, veremos as seguintes linhas no log:
11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CODE CONTINENT CURRENCY 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) --+---------------------------------------------------------- 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 1| 710 South Africa ZA Africa ZAR 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 2| 392 Japan JP Asia JPY 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 3| 410 South Korea KR Asia KRW 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 4| 702 Singapore SG Asia SGD 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 5| 554 New Zealand NZ Australia/Oceania NZD 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 6| 578 Norway NO Europe NOK 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 7| 724 Spain ES Europe EUR 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 8| 752 Sweden SE Europe SEK 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 9| 756 Switzerland CH Europe CHF 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 10| 826 United Kingdom GB Europe GBP 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 11| 484 Mexico MX North America MXN 11_select_some_sorted_columns_where (EURUSD,H1) 12| 840 United States US North America USD
Como resultado, o país "South Africa" ocupa o primeiro lugar na amostra, porque o continente "Africa" vem em primeiro lugar na lista de continentes.
2.11 Atualizando algumas colunas da tabela por condição
Imaginemos que nos deparamos com a tarefa de atualizar as linhas nas colunas selecionadas. E devemos fazer isso, tendo previamente cumprido alguma condição.
Vamos pegar os países asiáticos e redefinir os valores para eles nas colunas "CURRENCY", "CURRENCY_SYMBOL". Esta tarefa é executada pelo script 12_update_some_columns.mq5.
Após sua execução, obtemos a seguinte tabela:
12_update_some_columns (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CODE CONTINENT CURRENCY CURRENCY_SYMBOL URL_NAME 12_update_some_columns (EURUSD,H1) --+----------------------------------------------------------------------------------------- 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 1| 554 New Zealand NZ Australia/Oceania NZD $ new-zealand 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 2| 999 European Union EU Europe EUR € european-union 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 3| 392 Japan JP Asia None None japan 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 4| 124 Canada CA North America CAD $ canada 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 5| 36 Australia AU Australia/Oceania AUD $ australia 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 6| 156 China CN Asia None None china 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 7| 380 Italy IT Europe EUR € italy 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 8| 702 Singapore SG Asia None None singapore 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 9| 276 Germany DE Europe EUR € germany 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 10| 250 France FR Europe EUR € france 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 11| 76 Brazil BR South America BRL R$ brazil 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 12| 484 Mexico MX North America MXN Mex$ mexico 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 13| 710 South Africa ZA Africa ZAR R south-africa 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 14| 344 Hong Kong HK Asia None None hong-kong 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 15| 356 India IN Asia None None india 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 16| 578 Norway NO Europe NOK Kr norway 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 17| 840 United States US North America USD $ united-states 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 18| 826 United Kingdom GB Europe GBP £ united-kingdom 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 19| 756 Switzerland CH Europe CHF ₣ switzerland 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 20| 410 South Korea KR Asia None None south-korea 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 21| 724 Spain ES Europe EUR € spain 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 22| 752 Sweden SE Europe SEK Kr sweden 12_update_some_columns (EURUSD,H1) 23| 0 Worldwide WW World ALL worldwide
2.12 Substituindo e adicionando algumas linhas à tabela
Vamos continuar com as tabelas. Agora tentamos substituir algumas linhas na tabela selecionada.
Suponhamos que para o país “Mexico” na coluna "CURRENCY_SYMBOL" precisemos substituir o símbolo atual "Mex$" por "Peso mexicano". Vamos confiar esta tarefa ao script 13_replace_some_rows.mq5.
Na versão atual da tabela COUNTRIES, México tem a seguinte entrada:
| COUNTRY_ID | NAME | CODE | CONTINENT | CURRENCY | CURRENCY_SYMBOL | URL_NAME |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 484 | Mexico | MX | North America | MXN | Mex$ |
|
Para substituir esta linha na tabela, precisamos especificar algum valor exclusivo para a linha selecionada. Caso contrário, o SQLite não entenderá o que queremos substituir.
Vamos assumir que este valor será o nome do país (coluna "NAME"). Então, no código, a função de substituição será representada da seguinte forma:
//--- the replaced row for "COUNTRY_NAME=Mexico" string col_names[]= { "NAME", "CURRENCY_SYMBOL" }; string col_vals[2]; col_vals[0]=::StringFormat("'%s'", "Mexico"); col_vals[1]=::StringFormat("'%s'", "Peso mexicano"); if(!db_obj.Replace(col_names, col_vals)) { db_obj.Close(); return; }
Ao executar o script, obtemos o seguinte erro:
11_replace_some_rows (EURUSD,H1) database error, NOT NULL constraint failed: COUNTRIES.COUNTRY_ID 11_replace_some_rows (EURUSD,H1) CDatabase::Replace: failed with code 5619
Obviamente, a restrição NOT NULL é violada. Isso acontece porque, inicialmente, ao criar a tabela, foi especificado que a coluna COUNTRY_ID não pode conter um valor nulo. Portanto, é necessário adicionar um valor para esta coluna. E para não ficar com uma linha meio vazia, vamos somar valores para todas as colunas.
//--- the replaced row for "COUNTRY_NAME=Mexico" string col_names[]= { "COUNTRY_ID", "NAME", "CODE", "CONTINENT", "CURRENCY", "CURRENCY_SYMBOL", "URL_NAME" }; string col_vals[7]; col_vals[0]=::StringFormat("%I64u", 484); col_vals[1]=::StringFormat("'%s'", "Mexico"); col_vals[2]=::StringFormat("'%s'", "MX"); col_vals[3]=::StringFormat("'%s'", "North America"); col_vals[4]=::StringFormat("'%s'", "MXN"); col_vals[5]=::StringFormat("'%s'", "Peso mexicano"); col_vals[6]=::StringFormat("'%s'", "mexico"); if(!db_obj.Replace(col_names, col_vals)) { db_obj.Close(); return; }
Agora o script funcionará perfeitamente. Obtemos as seguintes entradas no log:
13_replace_some_rows (EURUSD,H1) 'Mexico' row before replacement 13_replace_some_rows (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CODE CONTINENT CURRENCY CURRENCY_SYMBOL URL_NAME 13_replace_some_rows (EURUSD,H1) -+----------------------------------------------------------------------- 13_replace_some_rows (EURUSD,H1) 1| 484 Mexico MX North America MXN Mex$ mexico 13_replace_some_rows (EURUSD,H1) 13_replace_some_rows (EURUSD,H1) 'Mexico' row after replacement 13_replace_some_rows (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CODE CONTINENT CURRENCY CURRENCY_SYMBOL URL_NAME 13_replace_some_rows (EURUSD,H1) -+----------------------------------------------------------------------- 13_replace_some_rows (EURUSD,H1) 1| 484 Mexico MX North America MXN Peso mexicano mexico
Vale a pena notar que, se não houvesse nenhuma linha contendo dados sobre o México, essa linha seria simplesmente adicionada. Ou seja, a operação de substituição também é uma operação de adição de linha de tabela.
2.13 Excluindo algumas linhas da tabela
Agora vamos ver como podemos encurtar as linhas da tabela em vez de expandi-las. Para isso, vamos criar o script 14_delete_some_rows.mq5, que irá, mediante solicitação, excluir as linhas da tabela selecionada relacionadas à Ásia.
Depois de executar o script, imprimimos a tabela final:
14_delete_some_rows (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CODE CONTINENT CURRENCY CURRENCY_SYMBOL URL_NAME 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) --+----------------------------------------------------------------------------------------- 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 1| 554 New Zealand NZ Australia/Oceania NZD $ new-zealand 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 2| 999 European Union EU Europe EUR € european-union 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 3| 124 Canada CA North America CAD $ canada 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 4| 36 Australia AU Australia/Oceania AUD $ australia 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 5| 380 Italy IT Europe EUR € italy 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 6| 276 Germany DE Europe EUR € germany 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 7| 250 France FR Europe EUR € france 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 8| 76 Brazil BR South America BRL R$ brazil 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 9| 710 South Africa ZA Africa ZAR R south-africa 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 10| 578 Norway NO Europe NOK Kr norway 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 11| 840 United States US North America USD $ united-states 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 12| 826 United Kingdom GB Europe GBP £ united-kingdom 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 13| 756 Switzerland CH Europe CHF ₣ switzerland 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 14| 724 Spain ES Europe EUR € spain 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 15| 752 Sweden SE Europe SEK Kr sweden 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 16| 0 Worldwide WW World ALL worldwide 14_delete_some_rows (EURUSD,H1) 17| 484 Mexico MX North America MXN Peso mexicano mexico
Nenhuma string relacionada ao continente da Ásia foi encontrada.
2.14 Adicionando colunas à tabela
As operações com tabelas também incluem uma tarefa bastante comum, que é adicionar novas colunas.
Então, suponhamos que precisamos expandir nossa tabela COUNTRIES e adicionar uma coluna contendo o número de eventos macroeconômicos que se enquadram no calendário.
Vamos atribuir essa tarefa ao script 15_add_new_column.mq5.
Após executar o script, verificamos a tabela (Fig. 5). Tem uma nova coluna - "EVENTS_NUM".
Fig.5 Nova coluna “EVENTS_NUM” na tabela COUNTRIES
2.15 Renomeando colunas em uma tabela
Se for necessário renomear uma coluna na tabela, usaremos o método CDatabase::RenameColumn(const string _curr_name, const string _new_name). Os parâmetros devem ser o nome da coluna atual e o novo nome da coluna. O script 16_rename_column.mq5 muda o nome da coluna "EVENTS_NUM" para "EVENTS_NUMBER".
Fig.6 Coluna renomeada “EVENTS_NUMBER” na tabela COUNTRIES
A tabela ficará assim (Fig. 6).
2.16 Combinando linhas de algumas colunas
Suponhamos que desejamos combinar os resultados das amostras em uma tabela. O método CDatabase::Union() é adequado para isso. Vamos atribuir essa tarefa ao script 17_union_some_columns.mq5.
Digamos que temos as duas tabelas "EUROPEAN_COUNTRIES" e "NORTH_AMERICAN_COUNTRIES". A primeira incluirá países europeus e a segunda, países da América do Norte. Vamos primeiro criar tabelas para unir suas linhas. Cada uma das tabelas será uma amostra resultante da primeira tabela "COUNTRIES". No código fica assim:
//--- create 2 tables string table1_name, table2_name, sql_request; table1_name="EUROPEAN_COUNTRIES"; table2_name="NORTH_AMERICAN_COUNTRIES"; sql_request="SELECT COUNTRY_ID AS id, NAME AS name, CURRENCY " "as currency FROM COUNTRIES " "WHERE CONTINENT='North America'"; if(!db_obj.CreateTableAs(table2_name, sql_request, true)) { db_obj.Close(); return; } db_obj.FinalizeSqlRequest(); sql_request="SELECT COUNTRY_ID AS id, NAME AS name, CURRENCY " "as currency FROM COUNTRIES " "WHERE CONTINENT='Europe'"; if(!db_obj.CreateTableAs(table1_name, sql_request, true)) { db_obj.Close(); return; } db_obj.FinalizeSqlRequest();
Ao executar o script, obteremos as seguintes entradas no log:
16_union_some_columns (EURUSD,H1) #| id name currency 16_union_some_columns (EURUSD,H1) --+---------------------------- 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 1| 124 Canada CAD 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 2| 250 France EUR 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 3| 276 Germany EUR 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 4| 380 Italy EUR 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 5| 484 Mexico MXN 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 6| 578 Norway NOK 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 7| 724 Spain EUR 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 8| 752 Sweden SEK 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 9| 756 Switzerland CHF 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 10| 826 United Kingdom GBP 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 11| 840 United States USD 16_union_some_columns (EURUSD,H1) 12| 999 European Union EUR
A amostra resultante inclui países da Europa e da América do Norte.
2.17 Diferença entre amostras
Digamos que temos 2 amostras. E precisamos encontrar esses registros na primeira amostra que não estão na segunda. O método CDatabase::Except() ajuda aqui.
Tomemos como exemplo as tabelas "COUNTRIES" e "EUROPEAN_COUNTRIES". E vamos ver quais países permanecem se o operador EXCEPT for aplicado à primeira tabela.
A solução para isso está no script 18_except_some_columns.mq5.
Após a execução do programa, as seguintes linhas serão exibidas no log:
18_except_some_columns (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID NAME CURRENCY 18_except_some_columns (EURUSD,H1) -+---------------------------------- 18_except_some_columns (EURUSD,H1) 1| 0 Worldwide ALL 18_except_some_columns (EURUSD,H1) 2| 36 Australia AUD 18_except_some_columns (EURUSD,H1) 3| 76 Brazil BRL 18_except_some_columns (EURUSD,H1) 4| 124 Canada CAD 18_except_some_columns (EURUSD,H1) 5| 484 Mexico MXN 18_except_some_columns (EURUSD,H1) 6| 554 New Zealand NZD 18_except_some_columns (EURUSD,H1) 7| 710 South Africa ZAR 18_except_some_columns (EURUSD,H1) 8| 840 United States USD
É fácil perceber que o resultado foi uma amostra de países que não incluía os europeus. Também não há asiáticos. Eles foram removidos antes.
2.18 Interseção de amostras
Agora vamos tentar descobrir o que as amostras têm em comum. Ou seja, a ideia é encontrar linhas comuns de amostras.
Primeiro, vamos atualizar a tabela "COUNTRIES" e retorná-la ao seu formato original, que incluía os países asiáticos.
Vamos criar duas tabelas temporárias com as colunas "id", "name" e "currency". A primeira incluirá países cujo valor na coluna “COUNTRY_ID” não exceda 578 e a segunda incluirá países cujo valor na mesma coluna seja de pelo menos 392.
//--- create temporary tables string table1_name, table2_name, sql_request; table1_name="Table1"; table2_name="Table2"; sql_request="SELECT COUNTRY_ID AS id, NAME AS name, CURRENCY " "as currency FROM COUNTRIES " "WHERE COUNTRY_ID<=578"; if(!db_obj.CreateTableAs(table1_name, sql_request, true, true)) { db_obj.Close(); return; } db_obj.FinalizeSqlRequest(); //--- print the temporary table string temp_col_names[]= {"*"}; if(db_obj.SelectTable(table1_name, true)) if(db_obj.SelectFrom(temp_col_names)) { ::Print(" \nTable #1: "); db_obj.PrintSqlRequest(); db_obj.FinalizeSqlRequest(); } sql_request="SELECT COUNTRY_ID AS id, NAME AS name, CURRENCY " "as currency FROM COUNTRIES " "WHERE COUNTRY_ID>=392"; if(!db_obj.CreateTableAs(table2_name, sql_request, true, true)) { db_obj.Close(); return; } db_obj.FinalizeSqlRequest(); //--- print the temporary table if(db_obj.SelectTable(table2_name, true)) if(db_obj.SelectFrom(temp_col_names)) { ::Print(" \nTable #2: "); db_obj.PrintSqlRequest(); db_obj.FinalizeSqlRequest(); }
Vamos usar os recursos do método CDatabase::Intersect() no script 19_intersect_some_columns.mq5. Como resultado, obtemos as seguintes linhas no log:
19_intersect_some_columns (EURUSD,H1) #| id name currency 19_intersect_some_columns (EURUSD,H1) -+------------------------- 19_intersect_some_columns (EURUSD,H1) 1| 392 Japan JPY 19_intersect_some_columns (EURUSD,H1) 2| 410 South Korea KRW 19_intersect_some_columns (EURUSD,H1) 3| 484 Mexico MXN 19_intersect_some_columns (EURUSD,H1) 4| 554 New Zealand NZD 19_intersect_some_columns (EURUSD,H1) 5| 578 Norway NOK
O script funcionou corretamente, obtivemos uma lista de países com um valor de id mínimo de 392 e um valor de id máximo de 578.
2.19 Criando representações
Uma representação (view) é um tipo de tabela virtual. Isso é conveniente porque é possível exibir dados selecionados a partir de qualquer outra tabela.
Criaremos representações usando os métodos bool CDatabase::CreateView() e bool CDatabase::CreateViewWhere(). O primeiro cria algum tipo de representação incondicional e o segundo - de acordo com a condição especificada.
Vamos considerar esse exemplo. Temos uma tabela "COUNTRIES". Digamos que seja necessário selecionar todos os países na nova tabela virtual de acordo com as colunas “NAME”, “CONTINENT”, “CURRENCY”.
Vamos resolver esta tarefa usando o script 20_create_view.mq5. Na saída, obtemos a representação “All_countries” (Fig. 7).
Fig.7 Representação "All_countries"
Vamos complicar o exemplo e agora selecionar apenas países europeus. O script 21_create_view_where.mq5 fará isso. Como resultado, temos uma tabela virtual contendo apenas países europeus (Fig. 8).
Fig.8 Representação “European”
Por um lado, as exibições não são tabelas completas, não é possível adicionar, excluir ou atualizar linhas nelas, mas, por outro lado, é possível usá-las para agregar convenientemente os resultados de consultas complexas, selecionar colunas individuais alterando seus nomes, sem afetar os relacionamentos entre as próprias tabelas.
2.20 Removendo representações
É possível remover uma visualização criada anteriormente usando o método CDatabase::DropView().
O método é semelhante ao seu equivalente, que exclui as tabelas DropTable(). Nos exemplos anteriores, era o método delete da exibição que era chamado antes da criação da exibição.
Vamos dizer algumas palavras sobre a construção IF EXISTS. Se houver tentativa de excluir uma representação inexistente com essa construção, o método retornará true; caso contrário, retornará false.
Vamos ver como o script 22_drop_view.mq5funciona.
//--- drop a view string table_name="COUNTRIES"; if(db_obj.SelectTable(table_name)) for(int idx=0; idx<2; idx++) { string view_name=::StringFormat("European%d", idx+1); bool if_exists=idx; if(db_obj.DropView(view_name, if_exists)) ::PrintFormat("A view \"%s\" has been successfully dropped!", view_name); db_obj.FinalizeSqlRequest(); }
Ele primeiro tenta remover a representação inexistente "European_countries1" sem chamar "IF EXISTS". Como resultado, obtemos o erro 5601:
22_drop_view (EURUSD,H1) database error, no such view: European1 22_drop_view (EURUSD,H1) CDatabase::Select: failed with code 5601 22_drop_view (EURUSD,H1) A view "European2" has been successfully dropped!
Em seguida, o script tenta excluir a exibição "European_countries2", que também não existe, mas com "IF EXISTS". A exclusão da segunda representação será bem-sucedida, mesmo que de fato não tenha havido exclusão.
2.21 Renomeando a tabela
Digamos que devamos renomear a própria tabela. Para fazer isso, vamos usar o método CDatabase::RenameTable(). O script 23_rename_table.mq5 executará o comando de renomeação.
Fig.9 Tabela renomeada COUNTRIES1
Como resultado, a tabela atual será chamada de “COUNTRIES1” (Fig.9).
3. Banco de dados de eventos macroeconômicos
Nesta seção, proponho abordar a criação de um banco de dados relacional de eventos macroeconômicos que são cobertos pelo Calendário.
Assim, em primeiro lugar, vamos criar um esquema das tabelas que comporão o futuro banco de dados. É importante observar que no artigo "Receitas MQL5 - Calendário econômico" já vimos as ligações entre as estruturas do calendário. Portanto, em nosso caso, é bastante fácil para o banco de dados criar tabelas e construir ligações para elas.
3.1 Tabelas e ligações
Haverá 3 tabelas brutas no banco de dados:
- COUNTRIES;
- EVENTS;
- EVENT_VALUES.
As ligações entre as tabelas são mostradas na Figura 10.
Fig.10 Esquema de ligações entre tabelas no banco de dados Calendar_DB
A tabela COUNTRIES se torna pai da tabela EVENTS. A última, por sua vez, se torna filha da primeira.
A chave primária da tabela COUNTRIES é a coluna (campo) "COUNTRY_ID". Ela é precedida por um sinal de "+" no diagrama. Para a tabela EVENTS, essa chave é a coluna "EVENT_ID", enquanto a coluna "COUNTRY_ID" é uma chave externa. Ela é precedida por "#" no esquema.
A tabela EVENTS será pai da tabela EVENT_VALUES, e a segunda será filha da primeira.
Na tabela EVENT_VALUES, a chave primária é a coluna (campo) "VALUE_ID" e a chave estrangeira é "EVENT_ID".
As chaves são necessárias para implementar as ligações acima entre as tabelas. As ligações contribuem para a integridade dos dados no banco de dados.
As ligações entre as três tabelas têm uma forma de "um para vários" (1..*). Provavelmente não é muito difícil decifrá-los. A primeira ligação entre países e eventos pode ser representada da seguinte forma: um país tem muitos eventos macroeconômicos e um evento tem apenas um país. A segunda ligação entre eventos e valores de eventos pode ser ilustrada da seguinte forma: um evento tem muitos valores e qualquer valor tem apenas um evento.
Vamos ao código. O script sCreateAndFillCalendarDB.mq5 implementa essas etapas:
- criação de um banco de dados de calendário;
- criação de tabelas de banco de dados;
- preenchimento de tabelas.
Vejamos, por exemplo, como é criada a tabela EVENTS. A consulta final para criar esta tabela fica assim:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS EVENTS ( EVENT_ID [UNSIGNED BIG INT] PRIMARY KEY NOT NULL, TYPE TEXT, SECTOR TEXT, FREQUENCY TEXT, TIME_MODE TEXT, COUNTRY_ID [UNSIGNED BIG INT] NOT NULL, UNIT TEXT, IMPORTANCE TEXT, MULTIPLIER TEXT, DIGITS [UNSIGNED INT], SOURCE TEXT, CODE TEXT, NAME TEXT, FOREIGN KEY ( COUNTRY_ID ) REFERENCES COUNTRIES (COUNTRY_ID) ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE )
As linhas em que a chave estrangeira é criada são de especial interesse. A linha FOREIGN KEY (COUNTRY_ID) indica que a tabela tem uma chave estrangeira pelo campo COUNTRY_ID. A construção REFERENCES COUNTRIES(COUNTRY_ID) é usada para fazer referência à tabela pai COUNTRIES.
As expressões ON UPDATE CASCADE e ON DELETE CASCADE indicam que, se ao excluir ou alterar uma linha relacionada da tabela pai na tabela filha, as linhas também serão excluídas ou alteradas.
Quanto ao preenchimento de tabelas, abaixo está um bloco de código em que a tabela "COUNTRIES" é preenchida.
//--- Table 1 MqlCalendarCountry calendar_countries[]; table_name="COUNTRIES"; if(db_obj.SelectTable(table_name)) if(db_obj.EmptyTable()) { db_obj.FinalizeSqlRequest(); string col_names[]= { "COUNTRY_ID", // 1 "NAME", // 2 "CODE", // 3 "CONTINENT", // 4 "CURRENCY", // 5 "CURRENCY_SYMBOL",// 6 "URL_NAME" // 7 }; CiCalendarInfo calendar_info; if(calendar_info.Init()) { if(calendar_info.GetCountries(calendar_countries)) { if(db_obj.TransactionBegin()) for(int c_idx=0; c_idx<::ArraySize(calendar_countries); c_idx++) { MqlCalendarCountry curr_country=calendar_countries[c_idx]; string col_vals[]; ::ArrayResize(col_vals, 7); col_vals[0]=::StringFormat("%I64u", curr_country.id); col_vals[1]=::StringFormat("'%s'", curr_country.name); col_vals[2]=::StringFormat("'%s'", curr_country.code); col_vals[3]="NULL"; SCountryByContinent curr_country_continent_data; if(curr_country_continent_data.Init(curr_country.code)) col_vals[3]=::StringFormat("'%s'", curr_country_continent_data.ContinentDescription()); col_vals[4]=::StringFormat("'%s'", curr_country.currency); col_vals[5]=::StringFormat("'%s'", curr_country.currency_symbol); col_vals[6]=::StringFormat("'%s'", curr_country.url_name); if(!db_obj.InsertSingleRow(col_names, col_vals)) { db_obj.TransactionRollback(); db_obj.Close(); return; } db_obj.FinalizeSqlRequest(); } if(!db_obj.TransactionCommit()) ::PrintFormat("Failed to complete transaction execution, error %d", ::GetLastError()); } //--- print if(db_obj.PrintTable()<0) ::PrintFormat("Failed to print the table \"%s\", error %d", table_name, ::GetLastError()); } }
Primeiro, é necessário selecionar a tabela usando o método CDatabase::SelectTable() para manipulação posterior. Aqui podemos fazer uma analogia com a forma como uma posição de negociação é selecionada usando a função nativa ::PositionSelect() para seu processamento posterior.
Em seguida, o método CDatabase::EmptyTable() limpa previamente a tabela.
Em seguida, em um loop, percorremos os países e preenchemos a tabela por colunas
- "COUNTRY_ID",
- "COUNTRY_NAME",
- "COUNTRY_CODE",
- "CONTINENT",
- "CURRENCY",
- "CURRENCY_SYMBOL",
- "URL_NAME".
A inserção da linha final na tabela é realizada pelo método CDatabase::InsertSingleRow(). Note que aqui, ao preencher a tabela, está envolvido um mecanismo transacional. Saiba mais na seção “Aceleração de transações por embrulhamento em DatabaseTransactionBegin()/DatabaseTransactionCommit()”.
Após o preenchimento de três tabelas, foram obtidos os seguintes resultados: a tabela COUNTRIES contém 23 registros, a tabela EVENTS contém 1500 registros e a tabela EVENT_VALUES contém 158.696 registros (Fig. 11).
Fig.11 Tabela preenchidaEVENT_VALUES
Agora que temos os dados, podemos começar a obter informações, a criar consultas.
3.2 Consultas ao banco de dados
Em geral, todas as consultas ao banco de dados podem ser divididas em 2 grupos:
1) consultas que recebem informações do banco de dados;
2) consultas que alteram dados no banco de dados.
Primeiro, veremos como obter informações de um banco de dados de calendário.
3.2.1 Amostragem do número de eventos por país
Vamos começar consultando o banco de dados para saber quantos eventos macroeconômicos existem por país. Criamos a seguinte consulta acessando a tabela "EVENTS":
SELECT COUNTRY_ID AS id, COUNT(EVENT_ID) AS events_num FROM EVENTS GROUP BY COUNTRY_ID
No código MQL5, tal consulta é feita da seguinte forma:
//--- 1) group events number by country id string table_name="EVENTS"; if(db_obj.SelectTable(table_name)) { string col_names_to_select[]= { "COUNTRY_ID AS id", "COUNT(EVENT_ID) AS events_num" }; string gr_names[]= { "COUNTRY_ID" }; if(!db_obj.SelectFromGroupBy(col_names_to_select, gr_names)) { db_obj.Close(); return; } //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest();
E no log do terminal, a saída será uma amostra das colunas originais "COUNTRY_ID" e "COUNT(EVENT_ID)":
sRequest1 (EURUSD,H1) #| id events_num sRequest1 (EURUSD,H1) --+--------------- sRequest1 (EURUSD,H1) 1| 0 7 sRequest1 (EURUSD,H1) 2| 36 85 sRequest1 (EURUSD,H1) 3| 76 55 sRequest1 (EURUSD,H1) 4| 124 74 sRequest1 (EURUSD,H1) 5| 156 40 sRequest1 (EURUSD,H1) 6| 250 43 sRequest1 (EURUSD,H1) 7| 276 62 sRequest1 (EURUSD,H1) 8| 344 26 sRequest1 (EURUSD,H1) 9| 356 57 sRequest1 (EURUSD,H1) 10| 380 52 sRequest1 (EURUSD,H1) 11| 392 124 sRequest1 (EURUSD,H1) 12| 410 36 sRequest1 (EURUSD,H1) 13| 484 47 sRequest1 (EURUSD,H1) 14| 554 82 sRequest1 (EURUSD,H1) 15| 578 47 sRequest1 (EURUSD,H1) 16| 702 27 sRequest1 (EURUSD,H1) 17| 710 54 sRequest1 (EURUSD,H1) 18| 724 39 sRequest1 (EURUSD,H1) 19| 752 59 sRequest1 (EURUSD,H1) 20| 756 40 sRequest1 (EURUSD,H1) 21| 826 115 sRequest1 (EURUSD,H1) 22| 840 247 sRequest1 (EURUSD,H1) 23| 999 82
A amostra não parece muito legível, pois a coluna "id" é um identificador de país, não um nome de país. Mas os nomes dos países estão em outra tabela - "COUNTRIES".
Para obter o nome do país e o número de eventos do país, devemos criar uma consulta composta (uma consulta dentro de uma consulta).
A primeira versão dessa consulta composta tem a seguinte aparência:
SELECT c.NAME AS country, ev.events_num AS events_number FROM COUNTRIES c JOIN ( SELECT COUNTRY_ID AS id, COUNT(EVENT_ID) AS events_num FROM EVENTS GROUP BY COUNTRY_ID ) AS ev ON c.COUNTRY_ID = ev.id
Esta versão usa a consulta que criamos no início. Mas agora ela se tornou parte de outra consulta, mudando assim para uma subconsulta.
E a segunda variante de consulta pode ser implementada no formulário CTE:
WITH ev_cnt AS ( SELECT COUNTRY_ID AS id, COUNT(EVENT_ID) AS events_num FROM EVENTS GROUP BY COUNTRY_ID ) SELECT c.NAME AS country, ev.events_num AS events_number FROM COUNTRIES c INNER JOIN ev_cnt AS ev ON c.COUNTRY_ID = ev.id
No MQL5, a consulta composta é feita da seguinte forma:
//--- 2) group events number by country name using a subquery ::Print("\nGroup events number by country name using a subquery:\n"); string subquery=db_obj.SqlRequest(); string new_sql_request=::StringFormat("SELECT c.NAME AS country," "ev.events_num AS events_number FROM COUNTRIES c " "JOIN(%s) AS ev " "ON c.COUNTRY_ID=ev.id", subquery); if(!db_obj.Select(new_sql_request)) { db_obj.Close(); return; } //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest();
E a expressão de tabela (CTE) é implementada da seguinte forma:
//--- 3) group events number by country name using CTE ::Print("\nGroup events number by country name using CTE:\n"); new_sql_request=::StringFormat("WITH ev_cnt AS (%s)" "SELECT c.NAME AS country," "ev.events_num AS events_number FROM COUNTRIES c " "INNER JOIN ev_cnt AS ev ON c.COUNTRY_ID=ev.id", subquery); if(!db_obj.Select(new_sql_request)) { db_obj.Close(); return; } //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest();
Ambas as versões imprimirão os seguintes resultados da consulta no log:
sRequest1 (EURUSD,H1) #| country events_number sRequest1 (EURUSD,H1) --+----------------------------- sRequest1 (EURUSD,H1) 1| Worldwide 7 sRequest1 (EURUSD,H1) 2| Australia 85 sRequest1 (EURUSD,H1) 3| Brazil 55 sRequest1 (EURUSD,H1) 4| Canada 74 sRequest1 (EURUSD,H1) 5| China 40 sRequest1 (EURUSD,H1) 6| France 43 sRequest1 (EURUSD,H1) 7| Germany 62 sRequest1 (EURUSD,H1) 8| Hong Kong 26 sRequest1 (EURUSD,H1) 9| India 57 sRequest1 (EURUSD,H1) 10| Italy 52 sRequest1 (EURUSD,H1) 11| Japan 124 sRequest1 (EURUSD,H1) 12| South Korea 36 sRequest1 (EURUSD,H1) 13| Mexico 47 sRequest1 (EURUSD,H1) 14| New Zealand 82 sRequest1 (EURUSD,H1) 15| Norway 47 sRequest1 (EURUSD,H1) 16| Singapore 27 sRequest1 (EURUSD,H1) 17| South Africa 54 sRequest1 (EURUSD,H1) 18| Spain 39 sRequest1 (EURUSD,H1) 19| Sweden 59 sRequest1 (EURUSD,H1) 20| Switzerland 40 sRequest1 (EURUSD,H1) 21| United Kingdom 115 sRequest1 (EURUSD,H1) 22| United States 247 sRequest1 (EURUSD,H1) 23| European Union 82
É fácil ver que, acima de tudo, o calendário presta atenção aos eventos americanos (existem 247).
Complicamos um pouco tudo, e adicionamos uma coluna à amostra para calcular quantos eventos importantes ocorrem em um determinado país. O grau de importância é definido na coluna “IMPORTANCE”. Selecionamos apenas os eventos que têm o valor “High”.
Primeiro, trabalhamos com a tabela "EVENTS". Aqui precisamos criar duas amostras. A primeira amostra é uma contagem do número de eventos por país. Isso já foi concluído acima. A segunda amostra é uma contagem do número de eventos importantes por país. E, por fim, as duas amostras precisarão ser mescladas.
O código SQL da consulta é apresentado assim:
SELECT evn.COUNTRY_ID AS id, COUNT(EVENT_ID) AS events_num, imp.high AS imp_events_num FROM EVENTS evn JOIN ( SELECT COUNTRY_ID AS id, COUNT(IMPORTANCE) AS high FROM EVENTS WHERE IMPORTANCE = 'High' GROUP BY COUNTRY_ID ) AS imp ON evn.COUNTRY_ID = imp.id GROUP BY COUNTRY_ID
Quanto à implementação em MQL5, o código fica assim:
//--- 5) important events - ids, events number and important events number ::Print("\nGroup events number and important events number by country id"); subquery=db_obj.SqlRequest(); string new_sql_request4=::StringFormat("SELECT ev.COUNTRY_ID AS id, COUNT(EVENT_ID) AS events_num," "imp.high AS imp_events_num " "FROM EVENTS ev JOIN (%s) AS imp " "ON ev.COUNTRY_ID=imp.id GROUP BY COUNTRY_ID", subquery); if(!db_obj.Select(new_sql_request4)) { db_obj.Close(); return; } //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest();
Como resultado, obtemos as seguintes entradas de log:
sRequest1 (EURUSD,H1) Group events number and important events number by country id: sRequest1 (EURUSD,H1) sRequest1 (EURUSD,H1) #| id events_num imp_events_num sRequest1 (EURUSD,H1) --+------------------------------ sRequest1 (EURUSD,H1) 1| 0 7 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 2| 36 85 5 sRequest1 (EURUSD,H1) 3| 76 55 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 4| 124 74 10 sRequest1 (EURUSD,H1) 5| 156 40 5 sRequest1 (EURUSD,H1) 6| 250 43 1 sRequest1 (EURUSD,H1) 7| 276 62 3 sRequest1 (EURUSD,H1) 8| 344 26 1 sRequest1 (EURUSD,H1) 9| 356 57 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 10| 392 124 7 sRequest1 (EURUSD,H1) 11| 410 36 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 12| 484 47 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 13| 554 82 8 sRequest1 (EURUSD,H1) 14| 578 47 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 15| 702 27 1 sRequest1 (EURUSD,H1) 16| 710 54 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 17| 752 59 1 sRequest1 (EURUSD,H1) 18| 756 40 4 sRequest1 (EURUSD,H1) 19| 826 115 13 sRequest1 (EURUSD,H1) 20| 840 247 20 sRequest1 (EURUSD,H1) 21| 999 82 11
Na seleção final, resta apenas substituir a coluna “id” por “país”.
Vamos criar uma consulta composta novamente, e aproveitamos o fato de já ter sido escrita anteriormente. No final da amostra, organizamos os valores na coluna "imp_events_number" em ordem decrescente. A consulta composta é assim:
SELECT c.NAME AS country, ev.events_num AS events_number, ev.imp_events_num AS imp_events_number FROM COUNTRIES c JOIN ( SELECT ev.COUNTRY_ID AS id, COUNT(EVENT_ID) AS events_num, imp.high AS imp_events_num FROM EVENTS ev JOIN ( SELECT COUNTRY_ID AS id, COUNT(IMPORTANCE) AS high FROM EVENTS WHERE IMPORTANCE = 'High' GROUP BY COUNTRY_ID ) AS imp ON ev.COUNTRY_ID = imp.id GROUP BY COUNTRY_ID ) AS ev ON c.COUNTRY_ID = ev.id ORDER BY imp_events_number DESC
No código MQL5, a solicitação é implementada da seguinte forma:
//--- 6) important events - countries, events number and important events number ::Print("\nGroup events number and important events number by country:\n"); subquery=db_obj.SqlRequest(); string new_sql_request5=::StringFormat("SELECT c.NAME AS country," "ev.events_num AS events_number," "ev.imp_events_num AS imp_events_number " "FROM COUNTRIES c " "JOIN(%s) AS ev " "ON c.COUNTRY_ID=ev.id " "ORDER BY imp_events_number DESC", subquery); if(!db_obj.Select(new_sql_request5)) { db_obj.Close(); return; } //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest();
E agora obtemos a amostra desejada no log:
sRequest1 (EURUSD,H1) Group events number and important events number by country: sRequest1 (EURUSD,H1) sRequest1 (EURUSD,H1) #| country events_number imp_events_number sRequest1 (EURUSD,H1) --+----------------------------------------------- sRequest1 (EURUSD,H1) 1| United States 247 20 sRequest1 (EURUSD,H1) 2| United Kingdom 115 13 sRequest1 (EURUSD,H1) 3| European Union 82 11 sRequest1 (EURUSD,H1) 4| Canada 74 10 sRequest1 (EURUSD,H1) 5| New Zealand 82 8 sRequest1 (EURUSD,H1) 6| Japan 124 7 sRequest1 (EURUSD,H1) 7| Australia 85 5 sRequest1 (EURUSD,H1) 8| China 40 5 sRequest1 (EURUSD,H1) 9| Switzerland 40 4 sRequest1 (EURUSD,H1) 10| Germany 62 3 sRequest1 (EURUSD,H1) 11| Worldwide 7 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 12| Brazil 55 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 13| India 57 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 14| South Korea 36 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 15| Mexico 47 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 16| Norway 47 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 17| South Africa 54 2 sRequest1 (EURUSD,H1) 18| France 43 1 sRequest1 (EURUSD,H1) 19| Hong Kong 26 1 sRequest1 (EURUSD,H1) 20| Singapore 27 1 sRequest1 (EURUSD,H1) 21| Sweden 59 1
Como pode ser visto na amostra, os Estados Unidos têm os eventos mais importantes, com 20. Em segundo lugar está o Reino Unido, com 13. O terceiro lugar é ocupado pela União Europeia, com 11. O Japão está apenas em 6º lugar, com 7.
E vamos usar uma consulta para encontrar os países que não têm nenhum evento importante. Para fazer isso, encontramos a diferença entre as duas amostras. A primeira amostra inclui todos os países que retiramos da tabela "COUNTRIES" e a segunda abrange a coluna com os países da consulta composta anterior.
O código SQL ficará assim:
SELECT NAME FROM COUNTRIES EXCEPT SELECT country FROM ( SELECT c.NAME AS country, ev.events_num AS events_number, ev.imp_events_num AS imp_events_number FROM COUNTRIES c JOIN ( SELECT ev.COUNTRY_ID AS id, COUNT(EVENT_ID) AS events_num, imp.high AS imp_events_num FROM EVENTS ev JOIN ( SELECT COUNTRY_ID AS id, COUNT(IMPORTANCE) AS high FROM EVENTS WHERE IMPORTANCE = 'High' GROUP BY COUNTRY_ID ) AS imp ON ev.COUNTRY_ID = imp.id GROUP BY COUNTRY_ID ) AS ev ON c.COUNTRY_ID = ev.id )
O código MQL5 será mais simples, pois aproveitaremos o fato de que a consulta anterior se tornará nossa nova subconsulta.
//--- 7) countries having no important events ::Print("\nCountries having no important events:\n"); string last_request=db_obj.SqlRequest(); string new_sql_request6=::StringFormat("SELECT NAME FROM COUNTRIES " "EXCEPT SELECT country FROM (%s)", last_request); if(!db_obj.Select(new_sql_request6)) { db_obj.Close(); return; } //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest();
Após a execução do código, recebemos as seguintes entradas no log:
sRequest1 (EURUSD,H1) Countries having no important events: sRequest1 (EURUSD,H1) sRequest1 (EURUSD,H1) #| NAME sRequest1 (EURUSD,H1) -+------ sRequest1 (EURUSD,H1) 1| Italy sRequest1 (EURUSD,H1) 2| Spain
Ou seja, de todos os países, apenas a Itália e a Espanha não têm eventos importantes. As consultas sobre eventos de países em MQL5 foram executadas no script sRequest1.mq5.
3.2.2 Amostra de valores do PIB por país
Neste exemplo, faremos uma consulta ao banco de dados, a partir daí obtemos uma amostra de valores do PIB para vários países. Como valor do PIB, tomamos o indicador “Produto Interno Bruto (PIB) q/q” (para o 3º trimestre).
Como haverá várias amostras, a consulta será composta.
Primeiro, vamos olhar para as economias de países que têm um indicador de PIB trimestral.
O código SQL é apresentado assim:
SELECT COUNTRY_ID, EVENT_ID FROM EVENTS WHERE (NAME LIKE 'GDP q/q' AND SECTOR = 'Gross Domestic Product')
A implementação em MQL5 tem esse aspeto (script sRequest2.mq5):
//--- 1) countries by id where the indicator '%GDP q/q%' exists string col_names[]= {"COUNTRY_ID", "EVENT_ID"}; string where_condition="(NAME LIKE 'GDP q/q' AND SECTOR='Gross Domestic Product')"; if(!db_obj.SelectFromWhere(col_names, where_condition)) { db_obj.Close(); return; } ::Print("\nCountries by id where the indicator 'GDP q/q' exists:\n"); //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest();
E uma impressão do log após a execução da consulta:
sRequest2 (EURUSD,H1) Countries by id where the indicator 'GDP q/q' exists: sRequest2 (EURUSD,H1) sRequest2 (EURUSD,H1) #| COUNTRY_ID EVENT_ID sRequest2 (EURUSD,H1) --+--------------------- sRequest2 (EURUSD,H1) 1| 554 554010024 sRequest2 (EURUSD,H1) 2| 999 999030016 sRequest2 (EURUSD,H1) 3| 392 392010001 sRequest2 (EURUSD,H1) 4| 124 124010022 sRequest2 (EURUSD,H1) 5| 36 36010019 sRequest2 (EURUSD,H1) 6| 156 156010004 sRequest2 (EURUSD,H1) 7| 380 380010020 sRequest2 (EURUSD,H1) 8| 702 702010004 sRequest2 (EURUSD,H1) 9| 276 276010008 sRequest2 (EURUSD,H1) 10| 250 250010005 sRequest2 (EURUSD,H1) 11| 76 76010010 sRequest2 (EURUSD,H1) 12| 484 484020016 sRequest2 (EURUSD,H1) 13| 710 710060009 sRequest2 (EURUSD,H1) 14| 344 344020002 sRequest2 (EURUSD,H1) 15| 578 578020012 sRequest2 (EURUSD,H1) 16| 840 840010007 sRequest2 (EURUSD,H1) 17| 826 826010037 sRequest2 (EURUSD,H1) 18| 756 756040001 sRequest2 (EURUSD,H1) 19| 410 410010011 sRequest2 (EURUSD,H1) 20| 724 724010005 sRequest2 (EURUSD,H1) 21| 752 752010019
Veremos que o indicador necessário existe em 21 países. O indicador não é usado na Índia, nem como um indicador mundial ("Worldwide").
Agora precisamos obter uma amostra dos valores do indicador do terceiro trimestre e vinculá-la à primeira amostra por ID de evento.
A consulta SQL fica assim:
SELECT evs.COUNTRY_ID AS country_id, evals.EVENT_ID AS event_id, evals.VALUE_ID AS value_id, evals.PERIOD AS period, evals.TIME AS time, evals.ACTUAL AS actual FROM EVENT_VALUES evals JOIN ( SELECT COUNTRY_ID, EVENT_ID FROM EVENTS WHERE (NAME LIKE 'GDP q/q' AND SECTOR = 'Gross Domestic Product') ) AS evs ON evals.event_id = evs.EVENT_ID WHERE (period = '2022.07.01 00:00' )
Quanto ao código MQL5, a consulta composta é implementada da seguinte forma:
//--- 2) 'GDP y/y' event and last values string subquery=db_obj.SqlRequest(); string new_sql_request1=::StringFormat("SELECT evs.COUNTRY_ID AS country_id," "evals.EVENT_ID AS event_id," "evals.VALUE_ID AS value_id," "evals.PERIOD AS period," "evals.TIME AS time," "evals.ACTUAL AS actual " "FROM EVENT_VALUES evals " "JOIN(%s) AS evs ON evals.event_id = evs.event_id " " WHERE (period = \'2022.07.01 00:00\')", subquery); if(!db_obj.Select(new_sql_request1)) { db_obj.Close(); return; } ::Print("\n'GDP y/y' event and last values:\n"); //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest();
E após a execução, as seguintes linhas aparecerão no log:
sRequest2 (EURUSD,H1) 'GDP q/q' event and last values: sRequest2 (EURUSD,H1) sRequest2 (EURUSD,H1) #| country_id event_id value_id period time actual sRequest2 (EURUSD,H1) --+----------------------------------------------------------------------- sRequest2 (EURUSD,H1) 1| 554 554010024 168293 2022.07.01 00:00 2022.12.14 23:45 2.0 sRequest2 (EURUSD,H1) 2| 999 999030016 158836 2022.07.01 00:00 2022.10.31 12:00 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 3| 999 999030016 158837 2022.07.01 00:00 2022.11.15 12:00 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 4| 999 999030016 158838 2022.07.01 00:00 2022.12.07 12:00 0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 5| 392 392010001 165181 2022.07.01 00:00 2022.11.15 01:50 -0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 6| 392 392010001 165182 2022.07.01 00:00 2022.12.08 01:50 -0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 7| 124 124010022 161963 2022.07.01 00:00 2022.11.29 15:30 0.7 sRequest2 (EURUSD,H1) 8| 36 36010019 173679 2022.07.01 00:00 2022.12.07 02:30 0.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 9| 156 156010004 172459 2022.07.01 00:00 2022.10.24 04:00 3.9 sRequest2 (EURUSD,H1) 10| 380 380010020 162296 2022.07.01 00:00 2022.10.31 11:00 0.5 sRequest2 (EURUSD,H1) 11| 380 380010020 162297 2022.07.01 00:00 2022.11.30 11:00 0.5 sRequest2 (EURUSD,H1) 12| 702 702010004 167581 2022.07.01 00:00 2022.10.14 02:00 1.5 sRequest2 (EURUSD,H1) 13| 702 702010004 174527 2022.07.01 00:00 2022.11.23 02:00 1.1 sRequest2 (EURUSD,H1) 14| 276 276010008 172410 2022.07.01 00:00 2022.10.28 10:00 0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 15| 276 276010008 157759 2022.07.01 00:00 2022.11.25 09:00 0.4 sRequest2 (EURUSD,H1) 16| 250 250010005 169062 2022.07.01 00:00 2022.10.28 07:30 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 17| 250 250010005 169389 2022.07.01 00:00 2022.11.30 09:45 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 18| 76 76010010 173825 2022.07.01 00:00 2022.12.01 14:00 0.4 sRequest2 (EURUSD,H1) 19| 484 484020016 166108 2022.07.01 00:00 2022.10.31 14:00 1.0 sRequest2 (EURUSD,H1) 20| 484 484020016 166109 2022.07.01 00:00 2022.11.25 14:00 0.9 sRequest2 (EURUSD,H1) 21| 710 710060009 175234 2022.07.01 00:00 2022.12.06 11:30 1.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 22| 344 344020002 155337 2022.07.01 00:00 2022.10.31 10:30 -2.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 23| 344 344020002 155338 2022.07.01 00:00 2022.11.11 10:30 -2.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 24| 578 578020012 172320 2022.07.01 00:00 2022.11.18 09:00 1.5 sRequest2 (EURUSD,H1) 25| 840 840010007 163417 2022.07.01 00:00 2022.10.27 14:30 2.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 26| 840 840010007 163418 2022.07.01 00:00 2022.11.30 15:30 2.9 sRequest2 (EURUSD,H1) 27| 840 840010007 163419 2022.07.01 00:00 2022.12.22 15:30 3.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 28| 826 826010037 157174 2022.07.01 00:00 2022.11.11 09:00 -0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 29| 826 826010037 157175 2022.07.01 00:00 2022.12.22 09:00 -0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 30| 756 756040001 159276 2022.07.01 00:00 2022.11.29 10:00 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 31| 410 410010011 161626 2022.07.01 00:00 2022.10.27 01:00 0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 32| 410 410010011 161627 2022.07.01 00:00 2022.12.01 01:00 0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 33| 724 724010005 159814 2022.07.01 00:00 2022.10.28 09:00 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 34| 724 724010005 159815 2022.07.01 00:00 2022.12.23 10:00 0.1 sRequest2 (EURUSD,H1) 35| 752 752010019 170359 2022.07.01 00:00 2022.10.28 08:00 0.7 sRequest2 (EURUSD,H1) 36| 752 752010019 171381 2022.07.01 00:00 2022.11.29 09:00 0.6
É fácil perceber que existem vários valores na seleção para alguns eventos com o mesmo event_id. Por exemplo, as entradas 2-4 se referem ao número na UE. Como o PIB foi estimado em várias leituras, há vários valores para o indicador. Como resultado, há 36 registros na amostra resultante, o que é claramente mais do que o número de países para os quais este indicador é calculado.
Se for necessário obter uma amostra apenas dos valores mais recentes de um determinado evento, a consulta deverá incluir uma opção de agrupamento e um filtro para os resultados do grupo. Em seguida, obtemos a seguinte consulta SQL composta:
SELECT evs.COUNTRY_ID AS country_id, evals.EVENT_ID AS event_id, evals.VALUE_ID AS value_id, evals.PERIOD AS period, evals.TIME AS time, evals.ACTUAL AS actual FROM EVENT_VALUES evals JOIN ( SELECT COUNTRY_ID, EVENT_ID FROM EVENTS WHERE (NAME LIKE 'GDP q/q' AND SECTOR = 'Gross Domestic Product') ) AS evs ON evals.event_id = evs.EVENT_ID WHERE (period = '2022.07.01 00:00' ) GROUP BY evals.event_id HAVING MAX(value_id)
Iremos agrupar os registros pela coluna (campo) "event_id". E como registro principal, se houver vários, pegaremos aquele com o valor máximo na coluna (campo) "value_id". Assim, por exemplo, apenas um dos três registros para a União Europeia será selecionado:
| country_id | event_id | value_id | period | time | actual |
|---|---|---|---|---|---|
| 999 | 999030016 | 158838 | 2022.07.01 00:00 | 2022.12.07 12:00 | 0.3 |
Como resultado, as seguintes entradas aparecerão no log:
sRequest2 (EURUSD,H1) 'GDP q/q' event and grouped last values: sRequest2 (EURUSD,H1) sRequest2 (EURUSD,H1) #| country_id event_id value_id period time actual sRequest2 (EURUSD,H1) --+----------------------------------------------------------------------- sRequest2 (EURUSD,H1) 1| 36 36010019 173679 2022.07.01 00:00 2022.12.07 02:30 0.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 2| 76 76010010 173825 2022.07.01 00:00 2022.12.01 14:00 0.4 sRequest2 (EURUSD,H1) 3| 124 124010022 161963 2022.07.01 00:00 2022.11.29 15:30 0.7 sRequest2 (EURUSD,H1) 4| 156 156010004 172459 2022.07.01 00:00 2022.10.24 04:00 3.9 sRequest2 (EURUSD,H1) 5| 250 250010005 169389 2022.07.01 00:00 2022.11.30 09:45 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 6| 276 276010008 172410 2022.07.01 00:00 2022.10.28 10:00 0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 7| 344 344020002 155338 2022.07.01 00:00 2022.11.11 10:30 -2.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 8| 380 380010020 162297 2022.07.01 00:00 2022.11.30 11:00 0.5 sRequest2 (EURUSD,H1) 9| 392 392010001 165182 2022.07.01 00:00 2022.12.08 01:50 -0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 10| 410 410010011 161627 2022.07.01 00:00 2022.12.01 01:00 0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 11| 484 484020016 166109 2022.07.01 00:00 2022.11.25 14:00 0.9 sRequest2 (EURUSD,H1) 12| 554 554010024 168293 2022.07.01 00:00 2022.12.14 23:45 2.0 sRequest2 (EURUSD,H1) 13| 578 578020012 172320 2022.07.01 00:00 2022.11.18 09:00 1.5 sRequest2 (EURUSD,H1) 14| 702 702010004 174527 2022.07.01 00:00 2022.11.23 02:00 1.1 sRequest2 (EURUSD,H1) 15| 710 710060009 175234 2022.07.01 00:00 2022.12.06 11:30 1.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 16| 724 724010005 159815 2022.07.01 00:00 2022.12.23 10:00 0.1 sRequest2 (EURUSD,H1) 17| 752 752010019 171381 2022.07.01 00:00 2022.11.29 09:00 0.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 18| 756 756040001 159276 2022.07.01 00:00 2022.11.29 10:00 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 19| 826 826010037 157175 2022.07.01 00:00 2022.12.22 09:00 -0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 20| 840 840010007 163419 2022.07.01 00:00 2022.12.22 15:30 3.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 21| 999 999030016 158838 2022.07.01 00:00 2022.12.07 12:00 0.3
Agora há 21 registros na amostra. E o toque final é substituir o código do país pelo seu nome. Vamos alterar a consulta SLQ anterior para a seguinte:
SELECT c.NAME AS country, ev_evals.event_id AS event_id, ev_evals.value_id AS value_id, ev_evals.period AS period, ev_evals.TIME AS time, ev_evals.ACTUAL AS actual FROM COUNTRIES c JOIN ( SELECT evs.COUNTRY_ID AS country_id, evals.EVENT_ID AS event_id, evals.VALUE_ID AS value_id, evals.PERIOD AS period, evals.TIME AS time, evals.ACTUAL AS actual FROM EVENT_VALUES evals JOIN ( SELECT COUNTRY_ID, EVENT_ID FROM EVENTS WHERE (NAME LIKE 'GDP q/q' AND SECTOR = 'Gross Domestic Product') ) AS evs ON evals.event_id = evs.EVENT_ID WHERE (period = '2022.07.01 00:00') GROUP BY evals.event_id HAVING MAX(value_id) ) AS ev_evals ON c.COUNTRY_ID = ev_evals.country_id
Ao longo do caminho, implementamos esta consulta composta em MQL5:
//--- 4) 'GDP q/q' event and grouped last values with country names subquery=db_obj.SqlRequest(); string new_sql_request3=::StringFormat("SELECT c.NAME AS country," "ev_evals.event_id AS event_id," "ev_evals.value_id AS value_id," "ev_evals.period AS period," "ev_evals.TIME AS time," "ev_evals.ACTUAL AS actual " "FROM COUNTRIES c JOIN (%s) " "AS ev_evals ON c.COUNTRY_ID = ev_evals.country_id", subquery); if(!db_obj.Select(new_sql_request3)) { db_obj.Close(); return; } ::Print("\n'GDP q/q' event and grouped last values with country names:\n"); //--- print the SQL request if(db_obj.PrintSqlRequest()<0) ::PrintFormat("Failed to print the SQL request, error %d", ::GetLastError()); db_obj.FinalizeSqlRequest();
A amostra desejada será impressa no log:
sRequest2 (EURUSD,H1) 'GDP q/q' event and grouped last values with country names: sRequest2 (EURUSD,H1) sRequest2 (EURUSD,H1) #| country event_id value_id period time actual sRequest2 (EURUSD,H1) --+--------------------------------------------------------------------------- sRequest2 (EURUSD,H1) 1| Australia 36010019 173679 2022.07.01 00:00 2022.12.07 02:30 0.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 2| Brazil 76010010 173825 2022.07.01 00:00 2022.12.01 14:00 0.4 sRequest2 (EURUSD,H1) 3| Canada 124010022 161963 2022.07.01 00:00 2022.11.29 15:30 0.7 sRequest2 (EURUSD,H1) 4| China 156010004 172459 2022.07.01 00:00 2022.10.24 04:00 3.9 sRequest2 (EURUSD,H1) 5| France 250010005 169389 2022.07.01 00:00 2022.11.30 09:45 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 6| Germany 276010008 172410 2022.07.01 00:00 2022.10.28 10:00 0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 7| Hong Kong 344020002 155338 2022.07.01 00:00 2022.11.11 10:30 -2.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 8| Italy 380010020 162297 2022.07.01 00:00 2022.11.30 11:00 0.5 sRequest2 (EURUSD,H1) 9| Japan 392010001 165182 2022.07.01 00:00 2022.12.08 01:50 -0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 10| South Korea 410010011 161627 2022.07.01 00:00 2022.12.01 01:00 0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 11| Mexico 484020016 166109 2022.07.01 00:00 2022.11.25 14:00 0.9 sRequest2 (EURUSD,H1) 12| New Zealand 554010024 168293 2022.07.01 00:00 2022.12.14 23:45 2.0 sRequest2 (EURUSD,H1) 13| Norway 578020012 172320 2022.07.01 00:00 2022.11.18 09:00 1.5 sRequest2 (EURUSD,H1) 14| Singapore 702010004 174527 2022.07.01 00:00 2022.11.23 02:00 1.1 sRequest2 (EURUSD,H1) 15| South Africa 710060009 175234 2022.07.01 00:00 2022.12.06 11:30 1.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 16| Spain 724010005 159815 2022.07.01 00:00 2022.12.23 10:00 0.1 sRequest2 (EURUSD,H1) 17| Sweden 752010019 171381 2022.07.01 00:00 2022.11.29 09:00 0.6 sRequest2 (EURUSD,H1) 18| Switzerland 756040001 159276 2022.07.01 00:00 2022.11.29 10:00 0.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 19| United Kingdom 826010037 157175 2022.07.01 00:00 2022.12.22 09:00 -0.3 sRequest2 (EURUSD,H1) 20| United States 840010007 163419 2022.07.01 00:00 2022.12.22 15:30 3.2 sRequest2 (EURUSD,H1) 21| European Union 999030016 158838 2022.07.01 00:00 2022.12.07 12:00 0.3
Gostaria de ressaltar que apesar de o problema ter sido resolvido por meio de várias abordagens, a possibilidade de incluir uma consulta na outra facilitou bastante.
Considerações finais
Espero que o artigo desperte o interesse daqueles traders e desenvolvedores que usam dados macroeconômicos para criar suas estratégias. Eu também ousaria sugerir que provavelmente não existem tais indicadores macro para poder construir uma boa estratégia. Mas, por exemplo, esses indicadores podem ser úteis como um complemento aos dados brutos das redes neurais.
Traduzido do russo pela MetaQuotes Ltd.
Artigo original: https://www.mql5.com/ru/articles/11977
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