如何将计数值分组到恰好 1、2 到 5、超过 5 的范围

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何将计数值分组到恰好 1、2 到 5、超过 5 的范围

【英文标题】：How to group count values into ranges like exactly one, 2 to 5, more than 5

【发布时间】：2021-12-18 17:41:35

【问题描述】：

我有一个包含发送者和接收者概念的交易表，可以发送交易：

现在我想获得一个结果集，其中应该包括每个接收者的一系列唯一发件人：

一个接收者从 1 个发送者接收 一个接收者接收来自 2-5 个发送者的信息 一个接收者接收来自 6-10 个发送者的信息 一个接收者接收来自 11-20 个发送者的信息 一个接收者接收超过 20 个发送者

我已尝试但无法获得所需的结果集。任何人都可以帮助我吗？

【问题讨论】：

您可以使用 select receiver, count(distinct sender) ...。请注意，图片不是很有帮助，您应该提供好的样本作为文本和所需的输出。

@CetinBasoz 我将如何获得只有一个发送者的接收者？如果我能弄清楚这一点，其他查询将有类似的模式。

我在这里删除了各种版本标签（其中一个是 2 年多以来不支持的版本）。标记您正在使用的版本很有用，但我怀疑您同时使用所有 3 个版本。

【参考方案1】：

作为评论，这将是一团糟。您并没有真正提供示例数据和所需的输出（我不接受图片作为示例）。无论如何，您所描述的是一个简单的 count()：

select receiver, count(distinct sender) senderCount
from myTable
group by receiver
order by count(distinct sender);

会的。将结果放入像 1、2-5、... 这样的存储桶中可以通过不同的方式完成。即：

with counts(receiver, senderCount) as
(
    select receiver, count(distinct sender)
    from myTable
    group by receiver
)
select receiver,
    case 
      when senderCount = 1 then '1'
      when senderCount > 1 and senderCount <= 5 then '2-5'
      when senderCount > 5 and senderCount <= 10 then '6-10'
      when senderCount > 10 and senderCount <= 20 then '11-20'
      when senderCount > 20 then 'Over 20'
    end as individualGroup
from counts; 

【讨论】：

您还需要按相同的case 表达式进行分组

@SalmanA，你说的是哪个 case 表达式？我没有看到这样的列（反正我没有看到表结构，而是从第一张图片中扣除）。

它将返回诸如1, 2-5, 2-5, 11-20（4行）之类的数据，并且OP希望它聚合1: 1, 2-5: 2, 11-20: 1（3行）

@SalmanA，你确定吗？哪里写的？

非常感谢@CetinBasoz，在查看了关于您的答案的讨论后，我得到了这个想法并解决了这个问题。抱歉没有正确解释

【参考方案2】：

创建一个存储范围的（虚拟）表，然后将其与聚合数据连接：

SELECT ranges.*, COUNT(*) AS ReceiversInRange --, other aggregates
FROM (VALUES
    (1,  1,  1, 'Low risk'),
    (2,  2,  5, 'Low risk'),
    (3,  6, 10, 'Medium risk'),
    (4, 11, 20, 'Medium-high'),
    (5, 20, NULL, 'High risk')
) AS ranges(id, lb, ub, label)
INNER JOIN (
    SELECT COUNT(DISTINCT Sender) AS SenderCount --, other aggregates
    FROM t
    GROUP BY Receiver 
) AS aggdata ON SenderCount >= lb AND (SenderCount <= ub OR ub IS NULL)
GROUP BY id, lb, ub, label