随着时间的推移重复条目计数不同

Posted 2023-03-30

【中文标题】随着时间的推移重复条目计数不同

【英文标题】：Count distinct with repeating entries over time

【发布时间】：2016-05-12 15:03:13

【问题描述】：

这是我的第一个 *** 问题，所以请保持温和 ;-)

我有一个包含唯一客户 ID 的表和一个包含特定交易类型（购买、预售等）的交易的表

我要统计的是所有做过一次特定交易类型的客户。但如果客户在 2014 年进行了符合条件的交易，我不希望该客户在 2015 年再次被计算在内。这有意义吗？

我尝试了以下说法：

SELECT

datepart(yyyy,t.TransactionDate)
,count(DISTINCT c.customerID)

FROM Customers as c

   JOIN Transactions as t
   ON c.CustomerID = t.CustomerID

WHERE t.TransactionType = 'presell'
GROUP BY datepart(yyyy,t.TransactionDate)

问题在于，当然，客户可以每年进行一次相同的交易类型。因此，在此声明中，我计算了每年不同的客户......而不是总共一次。

编辑：让我们让它更容易一些。只有一张桌子，这张桌子看起来有点像这样：

所以如果我过滤“预售”，我的结果应该看起来像这样

2014 年客户 A 进行了预售，2015 年客户 B 进行了预售，2016 年客户 A 再次进行了预售，但我没有计算这个客户，因为我在 2014 年已经计算过了。希望能让事情更清楚一点.

在这里感谢您的任何建议和帮助。

【问题讨论】：

当您说：“但是如果客户在 2014 年进行了符合条件的交易”，您的意思是您只想计算相隔 2 年的符合条件的交易吗？请详细说明

欢迎来到 ***。在询问 SQL 问题时，如果您包含表结构、示例数据和预期输出，以及您所做的任何尝试以及它们如何不起作用（返回错误数据，给出错误等）。请看：***.com/help/how-to-ask

正如 Tom H 所说，如果您冷包括 2 个表的示例，以及您期望从查询中获得的结果类型的示例，这将有很大帮助 :)

好的，谢谢您的建议。我编辑了我原来的问题。也许这有帮助

【参考方案1】：

当您查看它时，它是您感兴趣的每位客户的第一次预售。您可以通过选择每位客户的MIN(TransactionDate) 轻松获得。完成此操作后，您就可以数数了。

select year, count(*)
from
(
  select customerid, min(transactiondate) as year
  from transactions
  where transactiontype = 'Presell'
  group by customerid
) first_presells
group by year
order by year;

【参考方案2】：

由于您想按TransactionType 计算Customers，因此您应该按CustomerID 和TransactionType 分组，而不是TransactionDate：

SELECT  datepart(yyyy,t.TransactionDate) -- this part won't work anymore without grouping it. Doesn't seem to be relevant to what you're selecting
    ,count(DISTINCT c.customerID)

FROM Customers as c

   JOIN Transactions as t
   ON c.CustomerID = t.CustomerID

WHERE t.TransactionType = 'presell'
GROUP BY c.CustomerID, t.TransactionType

这应该返回至少完成一次交易的人数，无论年份。

【参考方案3】：

用途：

SELECT  datepart(yyyy,t.TransactionDate) ,
count(*) over (partition by c.CustomerID, t.TransactionType)

FROM Customers as c

   JOIN Transactions as t
   ON c.CustomerID = t.CustomerID

WHERE t.TransactionType = 'presell'

您可以查看http://www.sqlteam.com/article/sql-sever-2005-using-over-with-aggregate-functions，了解有关此类聚合函数的更多信息。