Sql 以id为维度,选不重复的

Posted 2023-05-07

参考技术A Sql 以id为维度,选不重复信息如下列出SQL语句：
方案一：distinct
select distinct name from table
方案二：group by
select min(fid),name,sex from table group by name
方案三：
select * from table where name in(select name from table group by name having count(name)=2）
以上三个语句，能将sql数据库里不重复的信息筛选出来。

带窗口函数的高级 SQL

【中文标题】带窗口函数的高级 SQL

【英文标题】：Advanced SQL with window function

【发布时间】：2020-03-06 04:24:54

【问题描述】：

我有表 a（维度表）和表 B（事实表）存储交易购物者历史记录。

表 a ：为唯一组合创建的购物 id（代理键）（第 2 列、第 3 列、第 4 列中的任何重复都将具有相同的购物者 id）

表b是交易数据。

我正在尝试确定每周的新客户和重复客户，预期输出如下。

我正在考虑遵循 SQL 语句

选择 COUNT(*) OVER (PARTITION BY shopperid,weekdate) 作为重复客户的 total_new_shopperid， 为了在相同的加入条件下识别新客户（即唯一），我被困在窗口功能上..

谢谢，

山姆

【问题讨论】：

如果有人在第一周购买了两次，他们算不算两次？

戈登，如果有人购买两次，将被视为一次

【参考方案1】：

您可以将DENSE_RANK 解析函数与聚合函数一起使用，如下所示：

SELECT WEEK_DATE, 
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN DR = 1 THEN SHOPPER_ID END) AS TOTAL_NEW_CUSTOMER,
       SUM(CASE WHEN DR = 1 THEN AMOUNT END) AS TOTAL_NEW_CUSTOMER_AMT,
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN DR > 1 THEN SHOPPER_ID END) AS TOTAL_REPEATED_CUSTOMER,
       SUM(CASE WHEN DR > 1 THEN AMOUNT END) AS TOTAL_REPEATED_CUSTOMER_AMT 
  FROM
      (
        select T.*, 
               DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY SHOPPER_ID ORDER BY WEEK_DATE) AS DR
          FROM YOUR_TABLE T);
GROUP BY WEEK_DATE;

干杯！！

【讨论】：

非常感谢，我今天试试执行

【参考方案2】：

Tejash 的回答很好（我赞成）。

但是，Oracle 在聚合方面非常高效，因此两个级别的聚合可能具有更好的性能（取决于数据）：

select week_date,
       sum(case when min_week_date = week_date then 1 else 0 end) as new_shoppers,
       sum(case when min_week_date = week_date then amount else 0 end) as new_shopper_amount,
       sum(case when min_week_date > week_date then 1 else 0 end) as returning_shoppers,
       sum(case when min_week_date > week_date then amount else 0 end) as returning_amount
from (select shopper_id, week_date,
             sum(amount) as amount,
             min(week_date) over (partition by shopper_id) as min_week_date
      from t
      group by shopper_id, week_date
     ) sw
group by week_date
order by week_date;

注意：如果这有更好的性能，可能是由于消除了count(distinct)。

【讨论】：

非常感谢，让我试试这个选项