MySQL：在 SELECT 查询期间为每个唯一出现的事件标记 1

Posted 2023-03-21

【中文标题】MySQL：在 SELECT 查询期间为每个唯一出现的事件标记 1

【英文标题】：MySQL: Tagging 1 to each unique occurence during SELECT query

【发布时间】：2020-04-11 22:03:32

【问题描述】：

示例表 tbl_name：

| ID | Name | Month | Quarter | Year |
| 1  | A    | Jan   |  1      | 2019 |
| 1  | A    | Feb   |  1      | 2019 |
| 2  | B    | May   |  2      | 2019 |
| 3  | C    | May   |  2      | 2018 |

您好，这是我使用 SELECT 查询提取的表。我可以使用 SELECT distinct name, year FROM tbl_name; 找到每年的不同名称，但我试图在 SELECT 查询期间添加一列来识别或计算名称每年的唯一出现次数。

预期：

| ID | Name | Month | Quarter | Year | Unique Count |
| 1  | A    | Jan   |  1      | 2019 |      1       |
| 1  | A    | Feb   |  1      | 2019 |      0       |
| 2  | B    | May   |  2      | 2019 |      1       |
| 3  | C    | May   |  2      | 2018 |      1       |

我尝试分成两个查询 - 一个选择所有内容；另一个选择只是不同并将它们连接在一起，但这会引入重复。有没有办法使用 SQL 来做到这一点？

【问题讨论】：

为什么 2 月的计数比 1 月小？

为什么将月份存储为字符串而不包括正确指定排序的列？

@GordonLinoff 这是源数据，我对此无能为力。我只能在我的一端使用它。

【参考方案1】：

如果您运行的是 mysql 8.0，您可以使用row_number() 来标记name 在year 中的出现：

select
    t.*,
    (row_number() over(
        partition by name, year 
        order by str_to_date(concat(year, '-', month), '%Y-%b')
    ) = 1) unique_count
from mytable t

注意：请考虑修复日期列的存储策略。与其将信息拆分为多个列，不如在相关的DATE 数据类型中拥有一个唯一列来存储该信息。这样可以省去您在需要时重新组合日期的痛苦。

Demo on DB Fiddle：

身份证 |姓名 |月 |季度 |年份 |唯一计数 -: | :--- | :---- | ------: | ---: | ------------: 1 |一个 |二月 | 1 | 2019 | 1 1 |一个 |一月 | 1 | 2019 | 0 2 |乙|五月 | 2 | 2019 | 1 3 | C |五月 | 2 | 2018 | 1

【讨论】：

感谢您的 +1，我删除了我的 cmets。如果日期存储在单列中，对于 OP 来说，生活会轻松很多 :-)

太糟糕了，我无法控制表架构。有没有办法在不分区的情况下做到这一点？好像我用的软件不支持分区查询

【参考方案2】：

你可以试试下面这个逻辑-

DEMO HERE

WITH your_table(ID,Name,Month,Quarter,Year)
AS
(
    SELECT 1,'A','Jan',1,2019 UNION ALL
    SELECT 1,'A','Feb',1,2019 UNION ALL
    SELECT 2,'B','May',2,2019 UNION ALL
    SELECT 3,'C','May',2,2018
)
,CTE AS
(
    SELECT *,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY ID ORDER BY Quarter,Year) RN
    FROM your_table
)

SELECT ID,Name,Month,Quarter,Year,
CASE WHEN RN = 1 THEN 1 ELSE 0 END Unique_Count
FROM CTE

输出是-

ID  Name    Month   Quarter Year    Unique_Count
1   A       Jan     1       2019    1
1   A       Feb     1       2019    0
2   B       May     2       2019    1
3   C       May     2       2018    1