Не упустите возможности SQL Power с FIRST_VALUE (), LAST_VALUE (), LEAD () и LAG ()

Если вы используете коммерческую базу данных или PostgreSQL / Firebird / CUBRID, вы сможете воспользоваться всеми возможностями оконных функций. Мы пару раз писали об удивительности оконных функций , в частности о ROW_NUMBER (), RANK (), DENSE_RANK () .

Сегодня мы рассмотрим некоторые удивительные оконные функции, которые создают значения других строк, которые расположены до или после текущей строки.

Настройка тестовых данных

Мы собираемся сделать некоторые интересные статистические данные сегодня, используя общедоступные данные Всемирного банка . Для простоты мы проведем анализ только для стран G8 :

Канада (Калифорния)
Франция (FR)
Германия (DE)
Италия (IT)
Япония (JP)
Российская Федерация
Великобритания (Великобритания)
Соединенные Штаты (США)

А для этих стран давайте рассмотрим следующие данные за 2009-2012 годы:

ВВП на душу населения (в текущих ценах)

2009    2010    2011    2012
CA      40,764  47,465  51,791  52,409 
DE      40,270  40,408  44,355  42,598 
FR      40,488  39,448  42,578  39,759 
GB      35,455  36,573  38,927  38,649 
IT      35,724  34,673  36,988  33,814 
JP      39,473  43,118  46,204  46,548 
RU       8,616  10,710  13,324  14,091 
US      46,999  48,358  49,855  51,755

Долг центрального правительства, всего (% от ВВП)

2009    2010    2011    2012
CA        51.3    51.4    52.5    53.5 
DE        47.6    55.5    55.1    56.9 
FR        85.0    89.2    93.2   103.8 
GB        71.7    85.2    99.6   103.2 
IT       121.3   119.9   113.0   131.1 
JP       166.8   174.8   189.5   196.5 
RU         8.7     9.1     9.3     9.4 
US        76.3    85.6    90.1    93.8

Давайте поместим все эти данные в таблицу фактов следующим образом (синтаксис PostgreSQL):

CREATE TABLE countries (
  code CHAR(2) NOT NULL,
  year INT NOT NULL,
  gdp_per_capita DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
  govt_debt DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);
 
INSERT INTO countries
VALUES ('CA', 2009, 40764, 51.3),
       ('CA', 2010, 47465, 51.4),
       ('CA', 2011, 51791, 52.5),
       ('CA', 2012, 52409, 53.5),
       ('DE', 2009, 40270, 47.6),
       ('DE', 2010, 40408, 55.5),
       ('DE', 2011, 44355, 55.1),
       ('DE', 2012, 42598, 56.9),
       ('FR', 2009, 40488, 85.0),
       ('FR', 2010, 39448, 89.2),
       ('FR', 2011, 42578, 93.2),
       ('FR', 2012, 39759,103.8),
       ('GB', 2009, 35455,121.3),
       ('GB', 2010, 36573, 85.2),
       ('GB', 2011, 38927, 99.6),
       ('GB', 2012, 38649,103.2),
       ('IT', 2009, 35724,121.3),
       ('IT', 2010, 34673,119.9),
       ('IT', 2011, 36988,113.0),
       ('IT', 2012, 33814,131.1),
       ('JP', 2009, 39473,166.8),
       ('JP', 2010, 43118,174.8),
       ('JP', 2011, 46204,189.5),
       ('JP', 2012, 46548,196.5),
       ('RU', 2009,  8616,  8.7),
       ('RU', 2010, 10710,  9.1),
       ('RU', 2011, 13324,  9.3),
       ('RU', 2012, 14091,  9.4),
       ('US', 2009, 46999, 76.3),
       ('US', 2010, 48358, 85.6),
       ('US', 2011, 49855, 90.1),
       ('US', 2012, 51755, 93.8);

Начните веселье

Люди, которые привыкли к синтаксису SQL-92, смогут быстро найти самый высокий ВВП на душу населения или самый большой долг из таблицы. Это простой запрос, как этот:

SELECT MAX(gdp_per_capita), MAX(govt_debt)
FROM countries;

Который вернется:

52409.00    196.50

Но это не интересно. Мы даже не знаем, с какими странами и с какими годами связаны эти ценности.

Стандартный SQL-92 (а также стандартный реляционный) запрос для возврата всех этих значений будет выглядеть примерно так:

SELECT
  'highest gdp per capita' AS what,
  c1.*
FROM countries c1
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1
  FROM countries c2
  WHERE c1.gdp_per_capita < c2.gdp_per_capita
)
UNION ALL
SELECT
  'highest government debt' AS what,
  c1.*
FROM countries c1
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1
  FROM countries c2
  WHERE c1.govt_debt < c2.govt_debt
)

По сути, мы выбираем те строки, для которых не существует какой-либо другой строки с более высоким значением для gdp_per_capita (первый выбор) или govt_debt (второй выбор).

Trick! Используйте количественные предикаты сравнения!

Если ваша база данных поддерживает количественные предикаты сравнения , то вы можете написать это немного более кратко, как это:

SELECT
  'highest gdp per capita' AS what,
  countries.*
FROM countries
WHERE gdp_per_capita >= ALL (
  SELECT gdp_per_capita FROM countries
)
UNION ALL
SELECT
  'highest government debt' AS what,
  countries.*
FROM countries
WHERE govt_debt >= ALL (
  SELECT govt_debt FROM countries
)

Который по сути такой же как

SELECT
  'highest gdp per capita' AS what,
  countries.*
FROM countries
WHERE gdp_per_capita = (
  SELECT MAX(gdp_per_capita) FROM countries
)
UNION ALL
SELECT
  'highest government debt' AS what,
  countries.*
FROM countries
WHERE govt_debt = (
  SELECT MAX(govt_debt) FROM countries
)

Выход будет:

what                     code year       gdp    debt
----------------------------------------------------
highest gdp per capita   CA   2012  52409.00   53.50
highest government debt  JP   2012  46548.00  196.50

Это большой объем SQL-кода для незначительных возможностей анализа, и почему-то просто не совсем правильно запрашивать одну и ту же таблицу четыре раза со всеми этими подвыборами!

FIRST_VALUE () и LAST_VALUE ()

Это где оконные функции вступают в игру, и в данном конкретном случае, FIRST_VALUE() или LAST_VALUE() . А сейчас давайте сосредоточимся на расчете максимального ВВП на душу населения из набора данных:

SELECT
  countries.*,
  FIRST_VALUE (code)           OVER (w_gdp) AS max_gdp_code,
  FIRST_VALUE (year)           OVER (w_gdp) AS max_gdp_year,
  FIRST_VALUE (gdp_per_capita) OVER (w_gdp) AS max_gdp_gdp,
  FIRST_VALUE (govt_debt)      OVER (w_gdp) AS max_gdp_debt
FROM
  countries
WINDOW
  w_gdp  AS (ORDER BY gdp_per_capita DESC)
ORDER BY
  code, year

Обратите внимание, как мы используем стандартное предложение SQL WINDOW , которое в настоящее время поддерживается только PostgreSQL и Sybase SQL Anywhere.

Если вы используете Oracle или любую другую коммерческую базу данных, вы можете просто подставить ссылку на окно w_gdp в различные предложения OVER() для достижения эквивалентного поведения — или вы можете использовать поддержку предложений WINDOW в jOOQ и позволить jOOQ сделать то же самое для вас.

Приведенный выше запрос не даст никаких агрегатов, но он добавит значения для страны / года с самым высоким ВВП на душу населения в каждую строку таблицы:

each country             highest per year
-----------------------------------------------
CA 2009 40764.00 51.30   CA 2012 52409.00 53.50
CA 2010 47465.00 51.40   CA 2012 52409.00 53.50
CA 2011 51791.00 52.50   CA 2012 52409.00 53.50
CA 2012 52409.00 53.50   CA 2012 52409.00 53.50

Это чрезвычайно интересно, поскольку данные еще не агрегированы — исходный набор данных остается неизменным, пополняется новыми вычисляемыми столбцами.

Затем вы можете продолжить обработку, например, сравнить каждую страну / год с самым высоким ВВП на душу населения и с самым высоким долгом на ВВП этой страны / года:

SELECT
  countries.*,
  TO_CHAR(100 * gdp_per_capita / FIRST_VALUE (gdp_per_capita) OVER (w_gdp) , '999.99 %') gdp_rank,
  TO_CHAR(100 * govt_debt      / FIRST_VALUE (govt_debt)      OVER (w_debt), '999.99 %') debt_rank
FROM
  countries
WINDOW
  w_gdp  AS (PARTITION BY year ORDER BY gdp_per_capita DESC),
  w_debt AS (PARTITION BY year ORDER BY govt_debt DESC)
ORDER BY
  code, year

Обратите внимание, как я добавил PARTITION BY в определения окон в предложении WINDOW . Я сделал это, потому что хочу разделить набор данных по годам, чтобы найти самые высокие значения ВВП / долга для каждого года, а не для всего набора данных.

Результат вышеупомянутого запроса может тогда быть замечен здесь:

country                   percentages
------------------------------------------
CA   2009  40764   51.3    86.73%   30.76%
CA   2010  47465   51.4    98.15%   29.41%
CA   2011  51791   52.5   100.00%   27.70%
CA   2012  52409   53.5   100.00%   27.23%
DE   2009  40270   47.6    85.68%   28.54%
DE   2010  40408   55.5    83.56%   31.75%
DE   2011  44355   55.1    85.64%   29.08%
DE   2012  42598   56.9    81.28%   28.96%
FR   2009  40488   85.0    86.15%   50.96%
FR   2010  39448   89.2    81.57%   51.03%
FR   2011  42578   93.2    82.21%   49.18%
FR   2012  39759  103.8    75.86%   52.82%
GB   2009  35455  121.3    75.44%   72.72%
GB   2010  36573   85.2    75.63%   48.74%
GB   2011  38927   99.6    75.16%   52.56%
GB   2012  38649  103.2    73.74%   52.52%
IT   2009  35724  121.3    76.01%   72.72%
IT   2010  34673  119.9    71.70%   68.59%
IT   2011  36988  113.0    71.42%   59.63%
IT   2012  33814  131.1    64.52%   66.72%
JP   2009  39473  166.8    83.99%  100.00%
JP   2010  43118  174.8    89.16%  100.00%
JP   2011  46204  189.5    89.21%  100.00%
JP   2012  46548  196.5    88.82%  100.00%
RU   2009  8616     8.7    18.33%    5.22%
RU   2010  10710    9.1    22.15%    5.21%
RU   2011  13324    9.3    25.73%    4.91%
RU   2012  14091    9.4    26.89%    4.78%
US   2009  46999   76.3   100.00%   45.74%
US   2010  48358   85.6   100.00%   48.97%
US   2011  49855   90.1    96.26%   47.55%
US   2012  51755   93.8    98.75%   47.74%

Можно сказать, что среди стран «большой восьмерки» Канада значительно улучшилась за последние годы, сократив свой долг по сравнению с ВВП в глобальном сравнении, и в то же время увеличив ВВП на душу населения в глобальном сравнении.

Вместо того, чтобы разбивать данные по годам, мы также можем разбить их по странам и найти лучший / худший год для каждой страны за эти годы:

SELECT
  countries.*,
  TO_CHAR(100 * gdp_per_capita / FIRST_VALUE (gdp_per_capita) OVER (w_gdp), '999.99 %') gdp_rank,
  TO_CHAR(100 * govt_debt / FIRST_VALUE (govt_debt) OVER (w_debt), '999.99 %') debt_rank
FROM
  countries
WINDOW
  w_gdp  AS (PARTITION BY code ORDER BY gdp_per_capita DESC),
  w_debt AS (PARTITION BY code ORDER BY govt_debt DESC)
ORDER BY
  code, year

Результат теперь будет выглядеть совсем иначе:

country                    percentages
------------------------------------------
CA   2009  40764   51.3    77.78%   95.89%
CA   2010  47465   51.4    90.57%   96.07%
CA   2011  51791   52.5    98.82%   98.13%
CA   2012  52409   53.5   100.00%  100.00%
DE   2009  40270   47.6    90.79%   83.66%
DE   2010  40408   55.5    91.10%   97.54%
DE   2011  44355   55.1   100.00%   96.84%
DE   2012  42598   56.9    96.04%  100.00%
FR   2009  40488   85.0    95.09%   81.89%
FR   2010  39448   89.2    92.65%   85.93%
FR   2011  42578   93.2   100.00%   89.79%
FR   2012  39759  103.8    93.38%  100.00%
GB   2009  35455  121.3    91.08%  100.00%
GB   2010  36573   85.2    93.95%   70.24%
GB   2011  38927   99.6   100.00%   82.11%
GB   2012  38649  103.2    99.29%   85.08%
IT   2009  35724  121.3    96.58%   92.52%
IT   2010  34673  119.9    93.74%   91.46%
IT   2011  36988  113.0   100.00%   86.19%
IT   2012  33814  131.1    91.42%  100.00%
JP   2009  39473  166.8    84.80%   84.89%
JP   2010  43118  174.8    92.63%   88.96%
JP   2011  46204  189.5    99.26%   96.44%
JP   2012  46548  196.5   100.00%  100.00%
RU   2009   8616    8.7    61.15%   92.55%
RU   2010  10710    9.1    76.01%   96.81%
RU   2011  13324    9.3    94.56%   98.94%
RU   2012  14091    9.4   100.00%  100.00%
US   2009  46999   76.3    90.81%   81.34%
US   2010  48358   85.6    93.44%   91.26%
US   2011  49855   90.1    96.33%   96.06%
US   2012  51755   93.8   100.00%  100.00%

Как вы можете видеть, в большинстве стран в целом показатели ВВП в расчете на душу населения в последние годы были лучше, а также большинство стран почти строго увеличили свой собственный долг в расчете на ВВП (за исключением Германии, Франции и Италии), за исключением (США). Королевство). Россия и Канада увидели наибольший рост.

В приведенных выше примерах мы в основном использовали FIRST_VALUE() . LAST_VALUE() является почти противоположной функцией по отношению к упорядочению, так же как MAX() является противоположной функцией MIN() . Я говорю почти потому, что есть предостережение при использовании LAST_VALUE() с ORDER BY , потому что определение окна, которое использует ORDER BY , неявно эквивалентно определению окна, которое использует ORDER BY с так называемым «предложением кадра»:

-- Find the "last" year over the complete data set
-- This may not behave as expected, so always provide
-- an explicit ORDER BY clause
LAST_VALUE (year) OVER()
 
-- These two are implicitly equivalent. We're not
-- looking for the "last" year in the complete data
-- set, but only in the frame that is "before" the
-- current row. In other words, the current row is
-- always the "last value"!
LAST_VALUE (year) OVER(ORDER BY year)
LAST_VALUE (year) OVER(
  ORDER BY year 
  ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING 
           AND CURRENT ROW
)
 
-- Find the "last" year in the complete data set with
-- explicit ordering
LAST_VALUE (year) OVER(
  ORDER BY year 
  ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING 
           AND UNBOUNDED FOLLOWING
)

LEAD () и LAG ()

Предыдущие функции были о сравнении значений с максимумом / минимумом ( FIRST_VALUE() и LAST_VALUE() ) в наборе данных. Но используя оконные функции, вы также можете сравнить вещи со следующим / предыдущим значением. Или со вторым следующим / вторым предыдущим и т. Д. Используемые для этого функции называются LEAD() (для следующего значения) и LAG() (для предыдущего значения).

Это лучше всего объяснить на примере:

-- Use this view as a data source containing
-- all the distinct years: 2009-2012
WITH years AS (
  SELECT DISTINCT year
  FROM countries
)
SELECT
  FIRST_VALUE (year)    OVER w_year AS first,
  LEAD        (year, 2) OVER w_year AS lead2,
  LEAD        (year)    OVER w_year AS lead1,
  year,
  LAG         (year)    OVER w_year AS lag1,
  LAG         (year, 2) OVER w_year AS lag2,
  LAST_VALUE  (year)    OVER w_year AS last
FROM
  years
WINDOW
  w_year AS (
    ORDER BY year DESC
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING
             AND UNBOUNDED FOLLOWING
  )
ORDER BY year

Результат теперь просто:

first  lead2  lead1  year   lag1   lag2   last
----------------------------------------------
2012                 2009   2010   2011   2009
2012          2009   2010   2011   2012   2009
2012   2009   2010   2011   2012          2009
2012   2010   2011   2012                 2009

LEAD() и LAG() — действительно лучшие оконные функции, помогающие понять всю концепцию оконных функций. Для каждого года вы можете сразу увидеть, как можно сгенерировать предыдущий и следующий год в одном и том же окне и кадре с помощью очень простых вызовов функций.

Это может быть использовано, например, для поиска «соседних» стран с точки зрения ВВП на душу населения для каждой страны / года:

SELECT
  year,
  code,
  gdp_per_capita,
  LEAD (code)           OVER w_gdp AS runner_up_code,
  LEAD (gdp_per_capita) OVER w_gdp AS runner_up_gdp,
  LAG  (code)           OVER w_gdp AS leader_code,
  LAG  (gdp_per_capita) OVER w_gdp AS leader_gdp
FROM
  countries
WINDOW
  w_gdp AS (PARTITION BY year ORDER BY gdp_per_capita DESC)
ORDER BY year DESC, gdp_per_capita DESC

Который возвращает:

year   country      runner-up    leader
------------------------------------------
2012   CA  52409    US  51755
2012   US  51755    JP  46548    CA  52409
2012   JP  46548    DE  42598    US  51755
2012   DE  42598    FR  39759    JP  46548
2012   FR  39759    GB  38649    DE  42598
2012   GB  38649    IT  33814    FR  39759
2012   IT  33814    RU  14091    GB  38649
2012   RU  14091                 IT  33814
 
2011   CA  51791    US  49855
2011   US  49855    JP  46204    CA  51791
2011   JP  46204    DE  44355    US  49855
2011   DE  44355    FR  42578    JP  46204
2011   FR  42578    GB  38927    DE  44355
2011   GB  38927    IT  36988    FR  42578
2011   IT  36988    RU  13324    GB  38927
2011   RU  13324                 IT  36988
 
2010   US  48358    CA  47465
2010   CA  47465    JP  43118    US  48358
2010   JP  43118    DE  40408    CA  47465
2010   DE  40408    FR  39448    JP  43118
2010   FR  39448    GB  36573    DE  40408
2010   GB  36573    IT  34673    FR  39448
2010   IT  34673    RU  10710    GB  36573
2010   RU  10710                 IT  34673
 
2009   US  46999    CA  40764
2009   CA  40764    FR  40488    US  46999
2009   FR  40488    DE  40270    CA  40764
2009   DE  40270    JP  39473    FR  40488
2009   JP  39473    IT  35724    DE  40270
2009   IT  35724    GB  35455    JP  39473
2009   GB  35455    RU   8616    IT  35724
2009   RU   8616                 GB  35455

Если вы хотите провести более сложный анализ, вы можете сравнить процентное соотношение между лидерами и призерами, и т. Д. В этой статье можно увидеть еще один отличный пример использования LEAD() и LAG() .

Вывод

Оконные функции — это невероятно мощная функция, которая доступна во всех основных коммерческих базах данных, а также в нескольких базах данных с открытым исходным кодом, таких как PostgreSQL, Firebird и CUBRID. Существовал SQL до оконных функций и SQL после оконных функций .

С jOOQ вы можете использовать оконные функции на безопасном уровне типа, как и все, что связано с SQL. Последний запрос, который мы видели, может быть написан просто так:

// Static import the generated tables and all
// of jOOQ's functions from DSL
import static org.jooq.example.db.postgres.Tables.*;
import static org.jooq.impl.DSL.*;
 
// Shorten the table reference by aliasing
Countries c = COUNTRIES;
 
// Specifiy a window definition
WindowDefinition w_gdp = 
  name("w_gdp").as(
    partitionBy(c.YEAR)
   .orderBy(c.GDP_PER_CAPITA.desc()
  )
);
 
// Write the query as if it were native SQL
System.out.println(
    DSL.using(conn)
       .select(
           c.YEAR,
           c.CODE,
           c.GDP_PER_CAPITA,
           lead(c.CODE)          .over(w_gdp).as("runner_up_code"),
           lead(c.GDP_PER_CAPITA).over(w_gdp).as("runner_up_gdp"),
           lag (c.CODE)          .over(w_gdp).as("leader_code"),
           lag (c.GDP_PER_CAPITA).over(w_gdp).as("leader_gdp")
       )
       .from(c)
       .window(w_gdp)
       .orderBy(c.YEAR.desc(), c.GDP_PER_CAPITA.desc())
       .fetch()
);

Вышеуказанная программа выведет

+----+----+--------------+--------------+-------------+-----------+----------+
|year|code|gdp_per_capita|runner_up_code|runner_up_gdp|leader_code|leader_gdp|
+----+----+--------------+--------------+-------------+-----------+----------+
|2012|CA  |      52409.00|US            |     51755.00|{null}     |    {null}|
|2012|US  |      51755.00|JP            |     46548.00|CA         |  52409.00|
|2012|JP  |      46548.00|DE            |     42598.00|US         |  51755.00|
|2012|DE  |      42598.00|FR            |     39759.00|JP         |  46548.00|
|2012|FR  |      39759.00|GB            |     38649.00|DE         |  42598.00|
|2012|GB  |      38649.00|IT            |     33814.00|FR         |  39759.00|
|2012|IT  |      33814.00|RU            |     14091.00|GB         |  38649.00|
|2012|RU  |      14091.00|{null}        |       {null}|IT         |  33814.00|
|2011|CA  |      51791.00|US            |     49855.00|{null}     |    {null}|
|2011|US  |      49855.00|JP            |     46204.00|CA         |  51791.00|
|2011|JP  |      46204.00|DE            |     44355.00|US         |  49855.00|
|2011|DE  |      44355.00|FR            |     42578.00|JP         |  46204.00|
|2011|FR  |      42578.00|GB            |     38927.00|DE         |  44355.00|
|2011|GB  |      38927.00|IT            |     36988.00|FR         |  42578.00|
|2011|IT  |      36988.00|RU            |     13324.00|GB         |  38927.00|
|2011|RU  |      13324.00|{null}        |       {null}|IT         |  36988.00|
|2010|US  |      48358.00|CA            |     47465.00|{null}     |    {null}|
|2010|CA  |      47465.00|JP            |     43118.00|US         |  48358.00|
|2010|JP  |      43118.00|DE            |     40408.00|CA         |  47465.00|
|2010|DE  |      40408.00|FR            |     39448.00|JP         |  43118.00|
|2010|FR  |      39448.00|GB            |     36573.00|DE         |  40408.00|
|2010|GB  |      36573.00|IT            |     34673.00|FR         |  39448.00|
|2010|IT  |      34673.00|RU            |     10710.00|GB         |  36573.00|
|2010|RU  |      10710.00|{null}        |       {null}|IT         |  34673.00|
|2009|US  |      46999.00|CA            |     40764.00|{null}     |    {null}|
|2009|CA  |      40764.00|FR            |     40488.00|US         |  46999.00|
|2009|FR  |      40488.00|DE            |     40270.00|CA         |  40764.00|
|2009|DE  |      40270.00|JP            |     39473.00|FR         |  40488.00|
|2009|JP  |      39473.00|IT            |     35724.00|DE         |  40270.00|
|2009|IT  |      35724.00|GB            |     35455.00|JP         |  39473.00|
|2009|GB  |      35455.00|RU            |      8616.00|IT         |  35724.00|
|2009|RU  |       8616.00|{null}        |       {null}|GB         |  35455.00|
+----+----+--------------+--------------+-------------+-----------+----------+

Неважно, используете ли вы jOOQ для интеграции с базой данных или просто SQL — начните использовать оконные функции уже сегодня.

Ссылка:

Не упустите потрясающую мощь SQL с FIRST_VALUE (), LAST_VALUE (), LEAD () и LAG () от нашего партнера по JCG Лукаса Эдера в блоге JAVA, SQL и AND JOOQ .

Не упустите возможности SQL Power с FIRST_VALUE (), LAST_VALUE (), LEAD () и LAG ()

Настройка тестовых данных

ВВП на душу населения (в текущих ценах)

Долг центрального правительства, всего (% от ВВП)

Начните веселье

Trick! Используйте количественные предикаты сравнения!

FIRST_VALUE () и LAST_VALUE ()

LEAD () и LAG ()

Вывод

Категории

Последние статьи

Рефакторинг Hudson God Class

Альтернативы синтаксиса Java лямбда

Morphia и MongoDB: развивающиеся структуры документов

OpenShift Express: развертывание приложения Java EE (с поддержкой AS7)

Интеграция jqGrid, REST, AJAX и Spring MVC