SQL 新手。想将 IF(COUNTIFS()) Excel 公式转换为 SQL 代码并让 SQL 计算它而不是 Excel

Posted 2023-05-08

【中文标题】SQL 新手。想将 IF(COUNTIFS()) Excel 公式转换为 SQL 代码并让 SQL 计算它而不是 Excel

【英文标题】：New to SQL. Would like to convert an IF(COUNTIFS()) Excel formula to SQL code and have SQL calculate it instead of Excel

【发布时间】：2019-03-26 06:29:19

【问题描述】：

我正在运行 SQL Server 2008 R2 (RTM)。

我有一个提取日期、产品、客户和单位的 SQL 查询：

select 

[Transaction Date] as Date, 
[SKU] as Product, 
[Customer Name] as Customer, 
sum(Qty) as Units 

from dataset

where [Transaction Date] < '2019-03-01' and [Transaction Date] >= '2016-01-01'

group by [Transaction Date], [SKU], [Customer Name]

order by [Transaction Date]

这会提取数十万条记录，我想根据以下逻辑确定某个交易是新订单还是重新订单：

重新订购：该特定客户在过去 6 个月内订购了该特定产品

新订单：该特定客户在过去 6 个月内未订购该特定产品

为此，我在 Excel 中有这个公式似乎有效：

=IF(COUNTIFS(A$1:A1,">="&DATE(YEAR(A2),MONTH(A2)-6,DAY(A2)),C$1:C1,C2,B$1:B1,B2),"Reorder","New Order")

当我将其单独粘贴或粘贴到较小的数据集中时，该公式有效，但当我尝试将其复制粘贴到所有 500K+ 行时，Excel 放弃了，因为它为每个计算循环。

这可能在SQL中完成，但是我不知道如何将这个excel公式转换为SQL，我刚刚开始研究它。

【问题讨论】：

我们应该如何知道您的 Excel 单元格包含的内容，除了包含日期的 A2，请添加说明。还添加一些示例数据和预期输出。您使用的是什么数据库，请在您的问题中添加正确的标签。最后，那个 sql 查询真的有效吗，SUM() 函数通常需要 GROUP BY？

嗨乔金。对不起，这是我第一次在这里发帖。我不知道我的查询的 [where / group by/ order by] 部分与问题相关。除此之外，我不太了解您的其他准则。 A 列包含交易日期，A1 为标题。查询的预期输出是检查该客户是否在过去 6 个月内购买了该特定产品。如果是，则为重新订购，否则为新订单。

最好尽量减少，但不要太多，因为它可以使您不清楚您的代码是否有错误，关于 excel 代码，也许我读了很多，它与问题

服务器是Microsoft SQL Server 2008。

【参考方案1】：

您在查询开始时做得很好。您希望将三个附加函数添加到查询中。

您需要的第一件事是最简单的。 GETDATE() 只返回当前日期。当您将当前日期与交易日期进行比较时，您将需要它。

第二个函数是DATEDIFF，它将为您提供两个日期（月、日、年、季度等）之间的时间单位。使用DATEDIFF，您可以说“此日期是否在过去 6 个月内”。这个格式很简单。我是DATEDIFF(interval, date1, date2)。

您要查找的第三个函数是CASE，它允许您告诉SQL 如果满足一个条件给您一个答案，但如果满足另一个条件则给您一个不同的答案。对于您的示例，您可以说“如果天数差异

把它们放在一起：

SELECT CASE 
        WHEN DATEDIFF(MONTH, [Transaction Date], GETDATE()) <= 6
            THEN 'Reorder'
        ELSE 'New Order'
        END as ORDER_TYPE
    ,[Transaction Date] AS DATE
    ,[SKU] AS PRODUCT
    ,[Customer Name] AS CUSTOMER
    ,Qty AS UNITS
FROM DATASET

有关 CASE 的其他示例，请查看此站点：https://www.w3schools.com/sql/sql_ref_case.asp 有关 DATEDIFF 的其他示例，请查看此处：请参阅 以下网页的示例和尝试的机会： https://www.w3schools.com/sql/func_sqlserver_datediff.asp

【讨论】：

您好 Moose，感谢您的详细回答！这没有所需的输出，它将直到某个日期的交易显示为所有新订单，然后每笔交易都是重新订购。我想要的是脚本检查该特定客户是否在过去 6 个月内购买了该特定产品，如果客户购买了，那么这将是重新订购，如果没有，那么它将是一个新订单。

【参考方案2】：

SELECT CASE
         WHEN Datediff(day, [transaction date], Getdate()) <= 180 THEN 'reorder'
         ELSE 'Neworder'
       END,
       [transaction date] AS Date,
       [sku]              AS Product,
       [customer name]    AS Customer,
       qty                AS Units
FROM   datase  

【讨论】：

除了代码，我认为你的回答应该解释它的作用。

特别是如果问题标题中的前三个单词是“SQL 新手”。

嗨洛基，谢谢您的回答！这没有所需的输出，它将直到某个日期的交易显示为所有新订单，然后每笔交易都是重新订购。我想要的是脚本检查该特定客户是否在过去 6 个月内购买了该特定产品，如果客户购买了，那么这将是重新订购，如果没有，那么它将是一个新订单。

【参考方案3】：

如果我理解正确，您想在前一天达到峰值并进行比较。这表明lag()：

select (case when lag([Transaction Date]) over (partition by SKU, [Customer Name] order by [Transaction Date]) >
                  dateadd(month, -6, [Transaction Date])
             then 'Reorder'
             else 'New Order'
        end) as Order_Type
       [Transaction Date] as Date, 
       [SKU] as Product, 
       [Customer Name] as Customer, 
       sum(Qty) as Units 
from dataset d
group by [Transaction Date], [SKU], [Customer Name];

编辑：

在 SQL Server 2008 中，您可以使用 OUTER APPLY 模拟 LAG()：

select (case when dprev.[Transaction Date] >
                  dateadd(month, -6, d.[Transaction Date])
             then 'Reorder'
             else 'New Order'
        end) as Order_Type
       d.[Transaction Date] as Date, 
       d.[SKU] as Product, 
       d.[Customer Name] as Customer, 
       sum(d.Qty) as Units 
from dataset d outer apply
     (select top (1) dprev.*
      from dataset dprev
      where dprev.SKU = d.SKU and
            dprev.[Customer Name] = d.[Customer Name] and
            dprev.[Transaction Date] < d.[Transaction Date]
      order by dprev.[Transaction Date] desc
     ) dprev
group by d.[Transaction Date], d.[SKU], d.[Customer Name];

【讨论】：

嗨，戈登。谢谢您的意见！正如我提到的，我还是 SQL 的新手，不知道我也必须将 SQL 服务器发布到我的问题中。我尝试运行滞后函数，它说“滞后”不是可识别的内置函数名称。之后我检查并发现延迟仅适用于 2012 年及以后，而我的服务器是 2008 年。