Как агрегировать (подсчитывать отдельные элементы) в скользящем окне в SQL Server?
В настоящее время я использую этот запрос (в SQL Server) для подсчета количества уникальных элементов каждый день:
SELECT Date, COUNT(DISTINCT item)
FROM myTable
GROUP BY Date
ORDER BY Date
Как я могу преобразовать это, чтобы получить за каждую дату количество уникальных элементов за последние 3 дня (включая текущий день)?
Вывод должен состоять из таблицы с двумя столбцами:
одна колонка со всеми датами в исходной таблице. Во втором столбце у нас есть количество уникальных элементов за дату.
например, если исходная таблица:
Date Item
01/01/2018 A
01/01/2018 B
02/01/2018 C
03/01/2018 C
04/01/2018 C
По моему запросу выше я получаю уникальный счет за каждый день:
Date count
01/01/2018 2
02/01/2018 1
03/01/2018 1
04/01/2018 1
и я хочу получить в качестве результата уникальный счет в течение 3 дней:
Date count
01/01/2018 2
02/01/2018 3 (because items ABC on 1st and 2nd Jan)
03/01/2018 3 (because items ABC on 1st,2nd,3rd Jan)
04/01/2018 1 (because only item C on 2nd,3rd,4th Jan)
Ответы
Ответ 1
Использование apply обеспечивает удобный способ создания скользящих окон
CREATE TABLE myTable
([DateCol] datetime, [Item] varchar(1))
;
INSERT INTO myTable
([DateCol], [Item])
VALUES
('2018-01-01 00:00:00', 'A'),
('2018-01-01 00:00:00', 'B'),
('2018-01-02 00:00:00', 'C'),
('2018-01-03 00:00:00', 'C'),
('2018-01-04 00:00:00', 'C')
;
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_DateCol
ON MyTable([Date])
;
Query
select distinct
t1.dateCol
, oa.ItemCount
from myTable t1
outer apply (
select count(distinct t2.item) as ItemCount
from myTable t2
where t2.DateCol between dateadd(day,-2,t1.DateCol) and t1.DateCol
) oa
order by t1.dateCol ASC
Результаты:
| dateCol | ItemCount |
|----------------------|-----------|
| 2018-01-01T00:00:00Z | 2 |
| 2018-01-02T00:00:00Z | 3 |
| 2018-01-03T00:00:00Z | 3 |
| 2018-01-04T00:00:00Z | 1 |
При использовании apply может быть некоторый прирост производительности за счет сокращения столбца date, например:
select
d.date
, oa.ItemCount
from (
select distinct t1.date
from myTable t1
) d
outer apply (
select count(distinct t2.item) as ItemCount
from myTable t2
where t2.Date between dateadd(day,-2,d.Date) and d.Date
) oa
order by d.date ASC
;
Вместо использования select distinct в этом подзапросе вы можете использовать group by вместо этого, но план выполнения останется таким же.
Демо в SQL Fiddle
Ответ 2
Самое прямолинейное решение - присоединиться к таблице с самим собой на основе дат:
SELECT t1.DateCol, COUNT(DISTINCT t2.Item) AS C
FROM testdata AS t1
LEFT JOIN testdata AS t2 ON t2.DateCol BETWEEN DATEADD(dd, -2, t1.DateCol) AND t1.DateCol
GROUP BY t1.DateCol
ORDER BY t1.DateCol
Вывод:
| DateCol | C |
|-------------------------|---|
| 2018-01-01 00:00:00.000 | 2 |
| 2018-01-02 00:00:00.000 | 3 |
| 2018-01-03 00:00:00.000 | 3 |
| 2018-01-04 00:00:00.000 | 1 |
Ответ 3
GROUP BY должен быть быстрее, чем DISTINCT (обязательно укажите индекс в столбце Date)
DECLARE @tbl TABLE([Date] DATE, [Item] VARCHAR(100))
;
INSERT INTO @tbl VALUES
('2018-01-01 00:00:00', 'A'),
('2018-01-01 00:00:00', 'B'),
('2018-01-02 00:00:00', 'C'),
('2018-01-03 00:00:00', 'C'),
('2018-01-04 00:00:00', 'C');
SELECT t.[Date]
--Just for control. You can take this part away
,(SELECT DISTINCT t2.[Item] AS [*]
FROM @tbl AS t2
WHERE t2.[Date]<=t.[Date]
AND t2.[Date]>=DATEADD(DAY,-2,t.[Date]) FOR XML PATH('')) AS CountedItems
--This sub-select comes back with your counts
,(SELECT COUNT(DISTINCT t2.[Item])
FROM @tbl AS t2
WHERE t2.[Date]<=t.[Date]
AND t2.[Date]>=DATEADD(DAY,-2,t.[Date])) AS ItemCount
FROM @tbl AS t
GROUP BY t.[Date];
Результат
Date CountedItems ItemCount
2018-01-01 AB 2
2018-01-02 ABC 3
2018-01-03 ABC 3
2018-01-04 C 1
Ответ 4
Это решение отличается от других решений. Можете ли вы проверить эффективность этого запроса на реальных данных по сравнению с другими ответами?
Основная идея состоит в том, что каждая строка может участвовать в окне для своей даты, на следующий день или на следующий день. Таким образом, это первое расширяет строку до трех строк с этими разными датами, а затем может просто использовать регулярную агрегирование COUNT(DISTINCT) в вычисленной дате. Предложение HAVING заключается в том, чтобы избежать возврата результатов для дат, которые были вычислены исключительно и не присутствовали в базовых данных.
with cte(Date, Item) as (
select cast(a as datetime), b
from (values
('01/01/2018','A')
,('01/01/2018','B')
,('02/01/2018','C')
,('03/01/2018','C')
,('04/01/2018','C')) t(a,b)
)
select
[Date] = dateadd(dd, n, Date), [Count] = count(distinct Item)
from
cte
cross join (values (0),(1),(2)) t(n)
group by dateadd(dd, n, Date)
having max(iif(n = 0, 1, 0)) = 1
option (force order)
Вывод:
| Date | Count |
|-------------------------|-------|
| 2018-01-01 00:00:00.000 | 2 |
| 2018-01-02 00:00:00.000 | 3 |
| 2018-01-03 00:00:00.000 | 3 |
| 2018-01-04 00:00:00.000 | 1 |
Это может быть быстрее, если у вас много повторяющихся строк:
select
[Date] = dateadd(dd, n, Date), [Count] = count(distinct Item)
from
(select distinct Date, Item from cte) c
cross join (values (0),(1),(2)) t(n)
group by dateadd(dd, n, Date)
having max(iif(n = 0, 1, 0)) = 1
option (force order)
Ответ 5
Используйте функцию GETDATE(), чтобы получить текущую дату, и DATEADD(), чтобы получить последние 3 дня
SELECT Date, count(DISTINCT item)
FROM myTable
WHERE [Date] >= DATEADD(day,-3, GETDATE())
GROUP BY Date
ORDER BY Date
Ответ 6
SQL
SELECT DISTINCT Date,
(SELECT COUNT(DISTINCT item)
FROM myTable t2
WHERE t2.Date BETWEEN DATEADD(day, -2, t1.Date) AND t1.Date) AS count
FROM myTable t1
ORDER BY Date;
Demo
Демо-версия реестров: http://rextester.com/ZRDQ22190
Ответ 7
Так как COUNT(DISTINCT item) OVER (PARTITION BY [Date]) не поддерживается, вы можете использовать dense_rank для эмуляции:
SELECT Date, dense_rank() over (partition by [Date] order by [item])
+ dense_rank() over (partition by [Date] order by [item] desc)
- 1 as count_distinct_item
FROM myTable
Следует отметить, что dense_rank будет считать нуль, тогда как COUNT не будет.
Подробнее см. .
Ответ 8
Вот простое решение, которое использует myTable как источник дат группировки (отредактировано для даты SQLServer dateadd). Обратите внимание, что в этом запросе предполагается, что в моей таблице будет по крайней мере одна запись за каждую дату; если какая-либо дата отсутствует, она не будет отображаться в результатах запроса, даже если есть записи за 2 дня до этого:
select
date,
(select
count(distinct item)
from (select distinct date, item from myTable) as d2
where
d2.date between dateadd(day,-2,d.date) and d.date
) as count
from (select distinct date from myTable) as d
Ответ 9
Я решаю этот вопрос с помощью математики.
z (в любой день) = 3x + y (y - значение режима 3)
Мне нужно от 3 * (x - 1) + y + 1 до 3 * (x - 1) + y + 3
3 * (x-1) + y + 1 = 3 * (z/3 - 1) + z% 3 + 1
В этом случае; Я могу использовать группу (между 3 * (z/3 - 1) + z% 3 + 1 и z)
SELECT iif(OrderDate between 3 * (cast(OrderDate as int) / 3 - 1) + (cast(OrderDate as int) % 3) + 1
and orderdate, Orderdate, 0)
, count(sh.SalesOrderID) FROM Sales.SalesOrderDetail shd
JOIN Sales.SalesOrderHeader sh on sh.SalesOrderID = shd.SalesOrderID
group by iif(OrderDate between 3 * (cast(OrderDate as int) / 3 - 1) + (cast(OrderDate as int) % 3) + 1
and orderdate, Orderdate, 0)
order by iif(OrderDate between 3 * (cast(OrderDate as int) / 3 - 1) + (cast(OrderDate as int) % 3) + 1
and orderdate, Orderdate, 0)
Если вам нужна еще одна дневная группа, вы можете использовать;
declare @n int = 4 (another day count)
SELECT iif(OrderDate between @n * (cast(OrderDate as int) / @n - 1) + (cast(OrderDate as int) % @n) + 1
and orderdate, Orderdate, 0)
, count(sh.SalesOrderID) FROM Sales.SalesOrderDetail shd
JOIN Sales.SalesOrderHeader sh on sh.SalesOrderID = shd.SalesOrderID
group by iif(OrderDate between @n * (cast(OrderDate as int) / @n - 1) + (cast(OrderDate as int) % @n) + 1
and orderdate, Orderdate, 0)
order by iif(OrderDate between @n * (cast(OrderDate as int) / @n - 1) + (cast(OrderDate as int) % @n) + 1
and orderdate, Orderdate, 0)
