有状态算子

在 DolphinDB 的部分流计算引擎中，例如状态引擎、时序聚合引擎、window join 引擎，可以使用内置有状态算子。内置的有状态算子经过系统优化，实现了增量计算，可以提高计算性能。在状态引擎中，还可以使用自定义状态算子，以满足用户复杂的流计算需求。

内置有状态算子

以下内置函数可以作为响应式状态引擎的有状态算子：

• 累计窗口函数：cumavg, cumsum, cumprod, cumcount, cummin, cummax, cumvar, cumvarp, cumstd, cumstdp, cumcorr, cumcovar, cumbeta, cumwsum, cumwavg, cumfirstNot, cumlastNot, cummed, cumpercentile, cumnunique, cumPositiveStreak, cummdd
• 滑动窗口函数：ema, mavg, msum, mcount, mprod, mvar, mvarp, mstd, mstdp, mskew, mkurtosis, mmin, mmax, mimin, mimax, mmed, mpercentile, mrank, mcorr, mcovar, mbeta, mwsum, mwavg, mmad, mfirst, mlast, mslr, tmove, tmfirst, tmlast, tmsum, tmsum2, tmavg, tmcount, tmvar, tmvarp, tmstd, tmstdp, tmprod, tmskew, tmkurtosis, tmmin, tmmax, tmmed, tmpercentile, tmrank, tmcovar, tmbeta, tmcorr, tmwavg, tmwsum, tmoving, moving, sma, wma, dema, tema, trima, linearTimeTrend, talib, t3, ma, gema, wilder, mmaxPositiveStreak, movingWindowData, tmovingWindowData
• 行计算函数： rowMin, rowMax, rowAnd, rowOr, rowXor, rowProd, rowSum, rowSum2, rowSize, rowCount, rowAvg, rowKurtosis, rowSkew, rowVar, rowVarp, rowStd, rowStdp
• 序列相关函数：deltas, ratios, ffill, move, prev, iterate, ewmMean, ewmVar, ewmStd, ewmCov, ewmCorr, prevState, percentChange
• topN相关函数：msumTopN, mavgTopN, mstdpTopN, mstdTopN, mvarpTopN, mvarTopN, mcorrTopN, mbetaTopN, mcovarTopN, mwsumTopN, cumsumTopN, cumwsumTopN, cumvarTopN, cumvarpTopN, cumstdTopN, cumstdpTopN, cumcorrTopN, cumbetaTopN, cumavgTopN, msumTopN, mavgTopN, mstdpTopN, mstdTopN, mvarpTopN, mvarTopN, mcorrTopN, mbetaTopN, mcovarTopN, mwsumTopN, cumsumTopN, cumwsumTopN, cumvarTopN, cumvarpTopN, cumstdTopN, cumstdpTopN, cumcorrTopN, cumbetaTopN, cumavgTopN, cumskewTopN, cumkurtosisTopN, mskewTopN, mkurtosisTopN,tmsumTopN, tmavgTopN, tmstdTopN, tmstdpTopN, tmvarTopN, tmvarpTopN, tmskewTopN, tmkurtosisTopN, tmbetaTopN, tmcorrTopN, tmcovarTopN, tmwsumTopN
• 高阶函数：segmentby (参数 func 暂支持 cumsum, cummax, cummin, cumcount, cumavg, cumstd, cumvar, cumstdp, cumvarp), moving, byColumn, accumulate, window
• 其他函数：talibNull, dynamicGroupCumsum, dynamicGroupCumcount, topRange, lowRange, trueRange, sumbars
• 特殊函数（仅支持在引擎内使用）：stateIterate, conditionalIterate, genericStateIterate, genericTStateIterate

以下内置函数可以作为时序聚合引擎的有状态算子：

corr, covar, first, last, max, med, min, percentile, quantile, std, var, sum, sum2, sum3, sum4, wavg, wsum, count, firstNot, ifirstNot, lastNot, ilastNot, imax, imin, nunique, prod, sem, mode, searchK, beta, avg。

以下内置函数可以作为 window join 引擎的有状态算子：

sum, sum2, avg, std, var, corr, covar, wavg, wsum, beta, max, min, last, first, med, percentile。

自定义有状态算子

用户还可以通过 @state 声明自定义函数，将其封装一个自定义的状态算子。在使用自定义状态函数时，需要注意以下事项：

1. 需在定义前添加声明 "@state"。状态函数只能包含赋值语句和 return 语句。

   自 2.00.9 版本起，支持使用 if-else 条件语句，且条件只能是标量。

   自2.00.11 版本起，支持使用 for 循环（包含 break, continue 语句），请注意不支持嵌套 for 循环，且循环次数须小于 100 次。

2. 状态引擎中可以使用无状态函数或者状态函数。但不允许在无状态函数中嵌套使用状态函数。
3. 若赋值语句的右值是一个多返回值的函数（内置函数或自定义函数），则需要将多个返回值同时赋予多个变量。例如：两个返回值的函数 linearTimeTrend 应用于自定义状态函数中，正确写法为：

   @state
   def forcast2(S, N){
         linearregIntercept, linearregSlope = linearTimeTrend(S, N)
         return (N - 1) * linearregSlope + linearregIntercept
   }

自定义状态算子在使用上存在一些局限性，例如其运行效率低于内置状态算子，并且仅支持部分语句。为更方便用户开发自定义状态算子，DolphinDB 还提供了更灵活且易于维护的解决方案：

• 使用 DolphinDB Class 开发状态算子。更多信息，请参考使用 DolphinDB Class 来开发流计算状态算子 。