如何应用:大查询中的count(distinct ...)超过(partition by ... order by)?
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【中文标题】如何应用:大查询中的count(distinct ...)超过(partition by ... order by)?【英文标题】:How to apply: count(distinct ...) over (partition by ... order by) in big query? 【发布时间】:2021-12-18 01:42:37 【问题描述】:我目前有这个source table。
我正在尝试在 GCP BigQuery 上的 SQL 中从第一个表中获取 this second table。
我的查询如下:
SELECT
SE.MARKET_ID,
SE.LOCAL_POS_ID,
SE.BC_ID,
LEFT(SE.SALE_CREATION_DATE,6) AS DATE_ID_MONTH,
COUNT(DISTINCT
CASE
WHEN FLAG
THEN SE.CUST_ID
END)
OVER (PARTITION BY SE.MARKET_ID, SE.LOCAL_POS_ID, SE.BC_ID, LEFT(SE.SALE_CREATION_DATE,4) ORDER BY LEFT(SE.SALE_CREATION_DATE,6)) AS NB_ACTIVE_CUSTOMERS
FROM
SE
GROUP BY
SE.MARKET_ID, SE.LOCAL_POS_ID, SE.BC_ID, LEFT(SE.SALE_CREATION_DATE,6)
但是,我收到了这个我没有成功绕过的错误:
Window ORDER BY is not allowed if DISTINCT is specified at [12:107]
我无法使用以下请求创建以前的表:
SELECT DISTINCT
SE.MARKET_ID,
SE.LOCAL_POS_ID,
SE.BC_ID,
LEFT(SE.SALE_CREATION_DATE,6) AS DATE_ID_MONTH,
CASE
WHEN FLAG
THEN SE.CUST_ID
ELSE NULL
END AS VALID_CUST_ID
FROM
SE
为了在那之后使用dense_rank(),因为我有50个其他指标(和500M行)要添加到这个表(基于其他标志的指标),我显然不能为每个指标创建一个WITH,我只需要在几个 WITH 或 none 中使用它(就像我当前的查询应该做的那样)。
请问有人知道我该如何处理吗?
【问题讨论】:
是的,COUNT(DISTINCT <expr>)
不是窗口函数; COUNT(<expr>)
是
错误很明显 - Window ORDER BY is not allowed if DISTINCT is specified
!因此,您应该通过输入数据、预期输出和清晰逻辑的示例来围绕您想要实现的目标提出问题
请看我在主题中的超链接:)
【参考方案1】:
考虑以下方法
select * except(ids),
array_length(array(
select distinct id
from unnest(split(ids)) id
)) as nb_active_customers,
format('%t', array(
select distinct id
from unnest(split(ids)) id
)) as distinct_values
from (
select market_id, local_pos_id, bc_id, date_id_month,
string_agg('' || ids) over(partition by market_id order by date_id_month) ids
from (
select market_id, local_pos_id, bc_id, left(sale_creation_date,6) AS date_id_month,
string_agg('' || cust_id) ids
from se
where flag = 1
group by market_id, local_pos_id, bc_id, date_id_month
)
) t
如果应用于您问题中的样本数据 - 输出是
【讨论】:
【参考方案2】:我认为您的某些示例数据不正确,但我确实使用它并获得了匹配的结果,至少对于 MPE 数据。您可以通过首先在CUST_ID
上使用额外分区标记“明显计数”行,然后在FLAG DESC
上首先排序来完成此操作。然后你会以你希望申请count(distinct <expr>) over ...
的相同方式总结它
WITH SE AS (
SELECT 1 LINE_ID, 'TW' MARKET_ID, 'X' LOCAL_POS_ID, 'MPE' BC_ID,
1 CUST_ID, '20200201' SALE_CREATION_DATE, 1 FLAG UNION ALL
SELECT 2, 'TW', 'X', 'MPE', 2, '20201005', 1 UNION ALL
SELECT 3, 'TW', 'X', 'MPE', 3, '20200415', 0 UNION ALL
SELECT 4, 'TW', 'X', 'MPE', 1, '20200223', 1 UNION ALL
SELECT 5, 'TW', 'X', 'MPE', 6, '20200217', 1 UNION ALL
SELECT 6, 'TW', 'X', 'MPE', 9, '20200715', 1 UNION ALL
SELECT 7, 'TW', 'X', 'MPE', 4, '20200223', 1 UNION ALL
SELECT 8, 'TW', 'X', 'MPE', 1, '20201008', 1 UNION ALL
SELECT 9, 'TW', 'X', 'MPE', 2, '20201019', 1 UNION ALL
SELECT 10, 'TW', 'X', 'MPE', 1, '20200516', 1 UNION ALL
SELECT 11, 'TW', 'X', 'MPE', 1, '20200129', 1 UNION ALL
SELECT 12, 'TW', 'X', 'MPE', 1, '20201007', 1 UNION ALL
SELECT 13, 'TW', 'X', 'MPE', 2, '20201005', 1 UNION ALL
SELECT 14, 'TW', 'X', 'MPE', 3, '20200505', 1 UNION ALL
SELECT 15, 'TW', 'X', 'MPE', 8, '20201103', 1 UNION ALL
SELECT 16, 'TW', 'X', 'MPE', 9, '20200820', 1
),
DATA AS (
SELECT *,
LEFT(SALE_CREATION_DATE, 6) AS SALE_MONTH,
LEFT(SALE_CREATION_DATE, 4) AS SALE_YEAR,
CASE ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY MARKET_ID, LOCAL_POS_ID, BC_ID,
LEFT(SALE_CREATION_DATE, 4), CUST_ID
ORDER BY FLAG DESC, LEFT(SALE_CREATION_DATE, 6)
) WHEN 1 THEN FLAG END AS COUNTER /* assumes possible to have no flagged row */
FROM SE
)
SELECT MARKET_ID, LOCAL_POS_ID, BC_ID, SALE_MONTH,
SUM(SUM(COUNTER)) OVER (
PARTITION BY MARKET_ID, LOCAL_POS_ID, BC_ID, SALE_YEAR
ORDER BY SALE_MONTH
) AS NB_ACTIVE_CUSTOMERS
FROM DATA
GROUP BY MARKET_ID, LOCAL_POS_ID, BC_ID, SALE_YEAR, SALE_MONTH
ORDER BY MARKET_ID, LOCAL_POS_ID, BC_ID, SALE_YEAR, SALE_MONTH
【讨论】:
这个解决方案是正确的,非常感谢!对于阅读本文的人来说,Mikhail Berlyant 在本主题中的答案也适用,但适用于单个 KPI 计算。在我的情况下,我有其他 KPI 可以在同一个查询中计算(使用来自同一个源表的其他标志条件),但是“where flag = 1”使它成为不可能,因为它减少了源数据的行数。 shawnt00 中 sum(sum(...)) over (...) 的解决方案允许我为每个 KPI 添加一个新的“CASE ROW_NUMBER() ...”以在源上计算。问候以上是关于如何应用:大查询中的count(distinct ...)超过(partition by ... order by)?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
选择 Count (distinct col) 查询以显示结果中的行数和列数 - postgresql
使用子查询可提升 COUNT DISTINCT 速度 50 倍
mongo中的高级查询之聚合操作(distinct,count,group)与数据去重