createReactiveStateEngine

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createReactiveStateEngine(name, metrics, dummyTable, outputTable, keyColumn, [filter],
        [snapshotDir], [snapshotIntervalInMsgCount], [keepOrder], [keyPurgeFilter],
        [keyPurgeFreqInSecond=0], [raftGroup], [outputElapsedMicroseconds=false],
        [keyCapacity=1024], [parallelism=1])

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创建响应式状态引擎。返回一个表对象，向该表写入数据意味着这些数据进入响应式状态引擎进行计算。

下列状态函数在 DolphinDB 的响应式状态引擎中的实现均得到了优化。需要注意的是，状态引擎不允许使用未经优化的内置状态函数，且需避免使用聚合函数。

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
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, 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
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
特殊函数（仅支持在引擎内使用）：stateIterate, conditionalIterate, genericStateIterate, genericTStateIterate

注： talib 作为状态函数时，第一个参数 func 只能是响应式状态引擎支持的状态函数。

有关更多流数据引擎的应用场景说明，参考：内置流式计算引擎。

计算规则

每注入一条数据都会计算并产生一条结果。用户可以通过设置参数 filter 过滤计算结果后输出。若指定了 keyColumn 进行分组，则计算将在组内进行。

注：状态引擎的输出结果可能和输入顺序不一致，建议配置参数 keepOrder = true，保持输出结果的有序性。

引擎的其它功能

支持数据/状态清理：状态引擎内部的状态数据是按分组保存的，为避免分组过多，导致引擎内部内存开销过大，可以将历史分组数据进行清理。用户可以通过配置参数 keyPurgeFilter 设置清理条件，配置 keyPurgeFreqInSecond 设置清理时间间隔。
快照机制：启用快照机制之后，系统若出现异常，可及时将流数据引擎恢复到最新的快照状态。（详情请参考 snapshotDir 和 snapshotIntervalInMsgCount 的参数说明）
流数据引擎高可用：若要启用引擎高可用，需在订阅端 raft 组的 leader 节点创建引擎并通过 raftGroup 参数开启高可用。开启高可用后，当 leader 节点宕机时，会自动切换新 leader 节点重新订阅流数据表。

参数

name 字符串标量，表示响应式状态引擎的名称，作为其在一个数据节点/计算节点上的唯一标识。可包含字母，数字和下划线，但必须以字母开头。

metrics 以元代码的形式表示计算公式。有关元代码的详情可参考 Metaprogramming。若需使用用户自定义函数，请注意以下两点：

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。
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。
若赋值语句的右值是一个多返回值的函数，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
}

dummyTable 一个表对象，和订阅的流数据表的 schema 一致，可以含有数据，亦可为空表。

outputTable 计算结果的输出表，可以是内存表或分布式表。使用 createReactiveStateEngine 函数之前，需要将输出表预先设立为一个空表，并指定各列列名以及数据类型。响应式状态引擎会将计算结果注入该表。输出表的各列的顺序如下：

分组列。根据 keyColumn 的设置，输出表的前几列必须和 keyColumn 设置的列及其顺序保持一致。
耗时列。若指定 outputElapsedMicroseconds = true，则需要增加一个 LONG 类型和一个 INT 类型的列，分别用于存储引擎内部每个 batch 的数据耗时（单位：微秒）和记录数。
计算结果列。可为多列。

keyColumn 字符串标量或向量表示分组列名。计算将在各分组进行。

filter 可选参数。以元代码的形式表示过滤条件。可以包含 dummyTable 中的列，只有符合过滤条件的数据才会在计算后输出，不符合条件的数据只会参与计算，不会输出。它只能是一个表达式。设置多个条件时，用逻辑运算符（and, or）连接。

若要开启快照机制（snapshot），必须指定 snapshotDir 与 snapshotIntervalInMsgCount。

snapshotDir 可选参数，字符串，表示保存引擎快照的文件目录。

指定的目录必须存在，否则系统会提示异常。
创建流数据引擎时，如果指定了 snapshotDir，会检查该目录下是否存在快照。如果存在，会加载该快照，恢复引擎的状态。
多个引擎可以指定同一个目录存储快照，用引擎的名称来区分快照文件。
一个引擎的快照可能会使用三个文件名：
- 临时存储快照信息：文件名为 <engineName>.tmp；
- 快照生成并刷到磁盘：文件保存为 <engineName>.snapshot；
- 存在同名快照：旧快照自动重命名为 <engineName>.old。

snapshotIntervalInMsgCount 可选参数，为整数类型，表示每隔多少条数据保存一次流数据引擎快照。

keepOrder 可选参数，表示输出表数据是否按照输入时的顺序排序。设置 keepOrder = true，表示输出表按照输入时的顺序排序。当 keyColumn 包含有时间列时，keyOrder 默认值为 true，否则默认值为 false。

keyPurgeFilter 可选参数，是一个由布尔表达式组成的元代码，表示清理条件。各表达式只能引用 outputTable 中的字段。

keyPurgeFreqInSecond 正整数，表示触发数据清理需要满足的时间间隔（以秒为单位）。

响应式状态引擎提供了 keyPurgeFilter, keyPurgeFreqInSecond 两个参数，用来清理不再需要的分组数据。每次数据注入时，系统会依次根据以下条件决定是否触发数据清理：

检测本次数据注入与上一次数据注入的时间间隔是否大于等于 keyPurgeFreqInSecond （第一次数据注入时，检测注入时间和引擎创建时间的间隔）；
若满足上述条件，系统将根据 keyPurgeFilter 指定的条件，过滤出待清理的数据；
若待清理的数据所属的分组数大于等于所有分组数的 10%，则触发清理。

若需要查看清理前后的状态，可以通过调用 getStreamEngineStat 函数查看 ReactiveStreamEngine 引擎状态的 numGroups 列，来对比响应式状态引擎清理前后分组数的变化。

raftGroup 是流数据高可用订阅端 raft 组的 ID (大于1的整数，由流数据高可用相关的配置项 streamingRaftGroups*指定)。设置该参数表示开启计算引擎高可用。在 leader 节点创建流数据引擎后，会同步在 follower 节点创建该引擎。每次保存的 snapshot 也会同步到 follower。当 raft 组的 leader 节点宕机时，会自动切换新 leader 节点重新订阅流数据表。请注意，若要指定 raftGroup，必须同时指定 snapshotDir。若同时有一批数据注入响应式状态引擎，则引擎内部数据是分批进行计算的，每个批次的数据称为一个 batch，每个 batch 包含记录数由系统决定。

outputElapsedMicroseconds 布尔值，可选参数，表示是否输出每个 batch 中数据从注入引擎到计算输出的总耗时，以及每个 batch 包含的总记录数，默认为 false。指定参数 outputElapsedMicroseconds 后，在定义 outputTable 时需要在 keyColumn 列后增加两列，详见 outputTable 参数说明。

keyCapacity 正整数，可选参数，表示建表时系统为该表预分配的 key 分组数量，用于调整状态表中 key 的函数。通过该参数的合理设置，能够降低在 key 分组较多时可能出现的延迟。

parallelism 不超过63的正整数，可选参数，表示并行计算的工作线程数，默认值为 1。在计算量较大时，合理地调整该参数能够有效利用计算资源，降低计算耗时。

注： parallelism 不能超过 min(许可核数, 逻辑核数)-1。

例子

def sum_diff(x, y){
 return (x-y)/(x+y)
}
factor1 = <ema(1000 * sum_diff(ema(price, 20), ema(price, 40)),10) -  ema(1000 * sum_diff(ema(price, 20), ema(price, 40)), 20)>
share streamTable(1:0, `sym`time`price, [STRING,DATETIME,DOUBLE]) as tickStream
share table(1000:0, `sym`time`factor1, [STRING,DATETIME,DOUBLE]) as result
rse = createReactiveStateEngine(name="reactiveDemo", metrics =[<time>, factor1], dummyTable=tickStream, outputTable=result, keyColumn="sym", filter=<sym in ["000001.SH", "000002.SH"]>)
subscribeTable(tableName=`tickStream, actionName="factors", handler=tableInsert{rse})

data1 = table(take("000001.SH", 100) as sym, 2021.02.08T09:30:00 + 1..100 *3 as time, 10+cumsum(rand(0.1, 100)-0.05) as price)
data2 = table(take("000002.SH", 100) as sym, 2021.02.08T09:30:00 + 1..100 *3 as time, 20+cumsum(rand(0.2, 100)-0.1) as price)
data3 = table(take("000003.SH", 100) as sym, 2021.02.08T09:30:00 + 1..100 *3 as time, 30+cumsum(rand(0.3, 100)-0.15) as price)
data = data1.unionAll(data2).unionAll(data3).sortBy!(`time)

replay(inputTables=data, outputTables=tickStream, timeColumn=`time)

查看结果表 result，可见只有过滤条件中的 "000001.SH" 与 "000002.SH" 这两只股票的计算结果被输出。

若要重复调试以上代码，需要先执行以下代码。

unsubscribeTable(tableName=`tickStream, actionName="factors")
dropStreamEngine(`reactiveDemo)
undef(`tickStream, SHARED)

keyColumn 设置以股票和日期进行分组计算，并设置输出时间在 "2012.01.01" 和"2012.01.03" 之间的计算结果。

share streamTable(1:0, `date`time`sym`market`price`qty, [DATE, TIME, SYMBOL, CHAR, DOUBLE, INT]) as trades
share table(100:0, `date`sym`factor1, [DATE, STRING, DOUBLE]) as outputTable
engine = createReactiveStateEngine(name="test", metrics=<mavg(price, 3)>, dummyTable=trades, outputTable=outputTable, keyColumn=["date","sym"], filter=<date between 2012.01.01 : 2012.01.03>, keepOrder=true)
subscribeTable(tableName=`trades, actionName="test", msgAsTable=true, handler=tableInsert{engine})

n=100
tmp = table(rand(2012.01.01..2012.01.10, n) as date, rand(09:00:00.000..15:59:59.999, n) as time, rand("A"+string(1..10), n) as sym, rand(['B', 'S'], n) as market, rand(100.0, n) as price, rand(1000..2000, n) as qty)
trades.append!(tmp)
select * from outputTable

//若要重复调试以上代码，需要先执行以下代码
unsubscribeTable(tableName=`trades, actionName="test")
dropStreamEngine(`test)
undef(`trades, SHARED)

2.00.9 版本后，支持在响应式状态引擎中调用 moving 高阶函数计算 array vector。

defg myFactor(x){

   return avg(var(x));
}
share streamTable(1:0, `DateTime`SecurityID`Trade, [TIMESTAMP, SYMBOL, DOUBLE[]]) as tickStream
share table(1000:0, `SecurityID`DateTime`result, [SYMBOL, DATETIME, DOUBLE]) as result
rse = createReactiveStateEngine(name="reactiveDemo", metrics =<[DateTime, moving(myFactor, Trade, 3, 1)]>, dummyTable=tickStream, outputTable=result, keyColumn="SecurityID")
DateTime = 2022.09.15T09:00:00.000+1..12
SecurityID = take(`600021, 12)
Trade = [[10.06, 10.06], [10.04], [10.05, 10.06, 10.05, 10.08],[10.02,10.01], [10.06, 10.06, 10.05, 10.05], [10.04], [10.05,10.08, 10.09],[10.02,10.01],[10.06, 10.06, 10.05], [10.04, 10.03], [10.05, 10.06, 10.05, 10.08, 10.09],[10.02]]
t = table(1:0, `DateTime`SecurityID`Trade, [TIMESTAMP, SYMBOL, DOUBLE[]])
tableInsert(t, DateTime, SecurityID, Trade)
rse.append!(t)
select * from result
dropStreamEngine("reactiveDemo")