使用缓冲区数据再查询 PASS

虽然很少遇到这个场景，但这种情况确实存在。

上面示例中，PASS 语句把 GET 语句得到的数据当成参数再进行一次查询，然后把得到的数据再存在缓冲区，最后再 PUT。数据经过一次传递，得到最终期望的结果，可以理解为缓冲区数据的再加工。几点说明：

• PASS 语句支持的数据占位符与 PUT 语句一样，详见 PUT 语句中的说明。
• PASS 语句的原理是遍历缓冲区的数据，用每一条数据当作条件进行一次再查询，然后把数据UNION ALL在一起。由于本身是多次查询，所以不建议在大数据量下使用 PASS 语句。但合理的使用 PASS 语句能够让计算逻辑更清晰。
• PASS 语句会清空 GET 的数据并将自己查询的数据保存在缓冲区。
• 与 GET 和 PUT 相同，PASS 语句也有自己的多线程版本，请参见 PROCESS 语句。

在 PASS 完成之后，有几个全局变量可用：

• @COUNT_OF_LAST_GET 这一次查询的总数据量（表格行数），可简写为@COUNT。
• @TOTAL_COUNT_OF_RECENT_GET 这个值现在表示 PASS 语句和 GET 语句的总数量，可简写为@TOTAL。
• @BUFFER 可以通过这个全局变量访问缓冲区。
• @COUNT_OF_LAST_SELECT 这一次查询的总数量量（表格行数），可简写为@ROWS，同@COUNT_OF_LAST_GET。

另外：PASS 只支持 SELECT 查询和 REDIS 查询，不如 GET 支持丰富。

参考链接

• 打开和切换数据源 OPEN
• 跨数据源数据流转 SAVE
• 将数据保存在缓冲区 GET
• 将缓冲区的数据保存到数据库 PUT
• 大数据量下的分页查询 PAGE
• 大数据量下的分块查询和更新 BLOCK
• 大数据量下的数据再加工 PROCESS
• 大数据量下的批量更新 BATCH