SQL解决过去M天内连续N天符合某条件问题

本博客是来源CSDN BBS上一个问题。原问题如下：

从系统时间往前M天内，有连续M天交易笔数小于B笔的商户。

表设计：

CREATE TABLE prm_tbl(zoneno NUMBER, last_days NUMBER, min_days NUMBER, min_trans NUMBER);
CREATE TABLE acc_tbl(d_date DATE, merch NUMBER, cnt NUMBER);
CREATE TABLE merch_list(merch NUMBER, zoneno NUMBER);

prm_tbl定义某问题描述中的三个参数。

acc_tbl是交易记录表，假如商户在某天没有交易，则该表没有数据。

merch_list是商户和区域的关联表。某区域内有一个或多个商户。

测试数据如下：

$sh@ORCL> select * from prm_tbl;ZONENO LAST_DAYS MIN_DAYS MIN_TRANS
------ --------- -------- ---------1         5        2         62         5        3         6Elapsed: 00:00:00.05
$sh@ORCL> select * from acc_tbl order by d_date desc;D_DATE         MERCH        CNT
--------- ---------- ----------
03-JAN-14          1          7
02-JAN-14          1          6
01-JAN-14          1          7
31-DEC-13          1          4
30-DEC-13          1          7
29-DEC-13          1          3Elapsed: 00:00:00.01
$sh@ORCL> select * from merch_list;MERCH ZONENO
----- ------1      12      2

可以看出merch = 1是不符合条件的，他小于B笔交易的天数不连续。而merch = 2在这段时间没有交易，显然是符合条件的。

用Java, PL/SQL等procedual based语言通过循环可以解决该问题，但这里只讨论基于集合的SQL来解决问题。在数据库中，通常基于集合的运算比“基于过程”的效率高！

需要解决的几个问题：

1. 交易在时间和区域两个维度上是稀疏的，即商户可能在某个区域某段时间没有交易。这是一个双维度的“数据稠化”问题。

2. 连续N天如何解决？

问题1的解决办法在我另一个博客中已有介绍 http://blog.csdn.net/chncaesar/article/details/17321267，这里的问题更复杂，请看SQL:

with all_data as(
select ml.zoneno, ml.merch, date_id, nvl(tran_cnt,0) tran_cnt, row_number() over(partition by ml.zoneno, ml.merch order by date_id desc) rn from
(select acc.merch, dates.date_id, nvl(acc.cnt,0) tran_cnt  from acc_tbl acc partition by (merch) right outer join (select trunc(sysdate) - level date_id from dual connect by level <= (select max(last_days) from prm_tbl)) dates
on acc.d_date=dates.date_id) merch_dates partition by (merch, date_id) right outer join merch_list ml on merch_dates.merch=ml.merch
)
select * from all_data;

但是问题1还没有完全解决，每个区域的过去M天，M取值是不一样的，我们还需要一个连接来完成这事。

with all_data as(
select ml.zoneno, ml.merch, date_id, nvl(tran_cnt,0) tran_cnt, row_number() over(partition by ml.zoneno, ml.merch order by date_id desc) rn from
(select acc.merch, dates.date_id, nvl(acc.cnt,0) tran_cnt  from acc_tbl acc partition by (merch) right outer join (select trunc(sysdate) - level date_id from dual connect by level <= (select max(last_days) from prm_tbl)) dates
on acc.d_date=dates.date_id) merch_dates partition by (merch, date_id) right outer join merch_list ml on merch_dates.merch=ml.merch
),
filtered_data as(
select ad.*, pt.min_days,pt.min_trans
from all_data ad, prm_tbl pt
where ad.zoneno=pt.zoneno
and ad.rn <= pt.last_days
)
select * from filtered_data
order by zoneno, merch, date_id desc;

问题1解决。这里再给出通过笛卡尔积来实现“数据稠化”的SQL：

  SELECT pt.zoneno, ml.merch, date_id, pt.last_days,pt.min_days, pt.min_transfrom prm_tbl pt, merch_list ml,(SELECT zones.zoneno, dates.date_id, row_number() over(partition by zones.zoneno order by dates.date_id desc) rn FROM(SELECT DISTINCT zoneno FROM prm_tbl) zones,(SELECT trunc(SYSDATE) - LEVEL date_id FROM dual CONNECT BY LEVEL <= (SELECT MAX(last_days) FROM prm_tbl)) dates) zone_date_vWHERE zone_date_v.zoneno=pt.zonenoAND zone_date_v.rn <= pt.last_daysAND pt.zoneno=ml.zoneno;

下面考虑问题2，现在的结果集已经包含过去M天的所有数据，连续N天的问题。请看如下SQL:

sum((case when tran_cnt <= min_trans then 1 else 0 end)) over(partition by zoneno, merch) sum_ind

计算各区域每个商户交易量少于B的天数。连续性的解决请看如下SQL:

with all_data as(
select ml.zoneno, ml.merch, date_id, nvl(tran_cnt,0) tran_cnt, row_number() over(partition by ml.zoneno, ml.merch order by date_id desc) rn from
(select acc.merch, dates.date_id, nvl(acc.cnt,0) tran_cnt  from acc_tbl acc partition by (merch) right outer join (select trunc(sysdate) - level date_id from dual connect by level <= (select max(last_days) from prm_tbl)) dates
on acc.d_date=dates.date_id) merch_dates partition by (merch, date_id) right outer join merch_list ml on merch_dates.merch=ml.merch
),
filtered_data as(
select ad.*, pt.min_days,pt.min_trans,
(case when ad.tran_cnt <= pt.min_trans then 1 else 0 end) ind,
sum((case when ad.tran_cnt <= pt.min_trans then 1 else 0 end)) over(partition by ad.zoneno, ad.merch) sum_ind
from all_data ad, prm_tbl pt
where ad.zoneno=pt.zoneno
and ad.rn <= pt.last_days
),
--select * from filtered_data;
sparse_data as(
select zoneno, merch,rn, nvl(lag(rn, 1) over(partition by zoneno, merch order by date_id desc),0) pre_rn
from filtered_data
where ind=1
and sum_ind >= min_days
)
select distinct zoneno, merch from sparse_data
where rn - pre_rn =1;ZONENO      MERCH
---------- ----------2          2

在这里，rn - pre_rn=1即表示是连续的。

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