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)