AWK奇技淫巧
AWK大家都很熟悉了，今天来记录一下AWK的奇技淫巧之一。
假设有如下两个业务文件，第一个文件包含交易信息，叫做transactions.txt，大致如下
transaction_id_001 userid_001 2019-10-01T00:00:00Z other_information
transaction_id_002 userid_002 2019-10-01T01:00:00Z other_information
transaction_id_003 userid_003 2019-10-02T00:00:00Z other_information
transaction_id_004 userid_004 2019-10-02T00:00:00Z other_information
...
其中第一列是交易事务唯一号，第二例是用户唯一号，第三列是交易时间，第四列是其他信息。
第二个文件包含用户账号信息，叫做users.txt，大致如下
userid_001 user_nick_name_001 other_information
userid_002 user_nick_name_002 other_information
userid_003 user_nick_name_003 other_information
...
其中第一列是用户唯一号，第二例是用户昵称，第三列是其他信息。
第一个需求是要求打印一个文件，将transactions.txt文件中的用户唯一号替换成用户昵称。大致如下：
transaction_id_001 user_nick_name_001 2019-10-01T00:00:00Z other_information
transaction_id_002 user_nick_name_002 2019-10-01T01:00:00Z other_information
transaction_id_003 user_nick_name_003 2019-10-02T00:00:00Z other_information
...
既把transactions.txt中的用户唯一号替换成users.txt中的用户昵称。
awk解决方案，使用以下命令：
awk 'NR==FNR { user[$1]=$2 ; next } { print $1,user[$2],$3,$4 }' users.txt transaction.txt
输出结果：
transaction_id_001 user_nick_name_001 2019-10-01T00:00:00Z other_information
transaction_id_002 user_nick_name_002 2019-10-01T01:00:00Z other_information
transaction_id_003 user_nick_name_003 2019-10-02T00:00:00Z other_information
transaction_id_004 user_nick_name_004 2019-10-02T00:00:00Z other_information
...
awk语法解释：
awk 'NR==FNR { 处理第一个文件 ; next } { 处理第二文件 }' 第一个文件.txt 第二个文件.txt
awk的语法格式为：
A pattern-action statement has the form
pattern { action }
A missing { action } means print the line; a missing pattern always matches. Pattern-action statements are separated by newlines or semicolons.
其中NR==FNR是第一个匹配模式（pattern），NR为当前记录的序号（oridianl number），FNR为当前记录在文件中的序号。
当NR==FNR时，我们可知当前正在处理第一个文件。
紧跟着的操作（action）{ user[$1]=$2 ; next }意为：将第一列的值（users.txt中的用户唯一号）作为键；第二列的值（users.txt中的用户昵称）作为值存入user变量中，然后跳过余下的匹配模式（{ print $1,user[$2],$3,$4 }）。
上述操作在处理第一个文件（users.txt）时将用户唯一号作为键；用户昵称作为值存入了user变量中，待后处理。
在接下来第二个匹配模式{ print $1,user[$2],$3,$4 }中，我们将transaction.txt文件中的每一行打印出来，并且使用第二列作为键从user[$2]中取得用户昵称并打印出来。
至此完成上述需求。
第二个需求是要去按照日期来统计某一个用户的交易量，并要求打印成一下格式：
2019-10-01 user_nick_name_001 3
2019-10-01 user_nick_name_002 5
2019-10-02 user_nick_name_003 7
2019-10-03 user_nick_name_004 9
...
有了上述的基础解决这个问题就很简单了，使用以下命令：
awk 'NR==FNR { user[$1]=$2 ; next } { count[substr($3,1,10),$2]+=1 } END { for (c in count) { split(c,a,SUBSEP); print a[1],user[a[2]],count[c] } }' users.txt transaction.txt
解释一下，第一个匹配模式（NR==FNR { user[$1]=$2 ; next }）就略过了，第一个需求中讲过了。
第二个匹配模式{ count[substr($3,1,10),$2]+=1 }意指，在处理第二个文件时（由于在处理第一个文件时使用了next所以该匹配模式自动被跳过，下同），将截断后的日期（2019-10-01T00:00:00Z截断成2019-10-01）加用户唯一号作为键，将该用户在当天的事务量计数并保存在count变量中。
第三个匹配模式END { for (c in count) { split(c,a,SUBSEP); print a[1],user[a[2]],count[c] } }为，当最后一行处理完后，使用for循环打印count中的内容。
其中split(c,a,SUBSEP)是用SUBSEP特殊分隔符来分割键值。根据手册说明，awk支持多维数组（多下标），多维数组的使用方式如上所示(array[j,w,k])；awk会使用特殊分隔符SUBSEP来链接多维数组的各个键；SUBSEP默认值为034。
Variables may be scalars, array elements (denoted x[i]) or fields.
Variables are initialized to the null string.
Array subscripts may be any string, not necessarily numeric; this allows for a form of associative memory.Multiple subscripts such as [i,j,k] are permitted; the constituents are concatenated, separated by the value of SUBSEP.
SUBSEP separates multiple subscripts (default 034)
输出结果：
2019-10-03 user_nick_name_001 1
2019-10-03 user_nick_name_002 1
2019-10-03 user_nick_name_003 1
2019-10-01 user_nick_name_001 2
2019-10-01 user_nick_name_002 2
2019-10-04 user_nick_name_004 3
2019-10-02 user_nick_name_003 1
2019-10-02 user_nick_name_004 1
...
至此完成上述需求。
- 完 -
