Как условно считать строки из другой таблицы БЕЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОРРЕЛИРОВАННОЙ ПОДПИСИ?

У меня есть набор данных, для которого я должен условно считать строки из таблицы B, которые находятся между двумя датами в таблице A. Я должен сделать это без использования коррелированного подзапроса в предложении SELECT, так как это не поддерживается в Netezza- docs: https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSULQD_7.0.3/com.ibm.nz.dbu.doc/c_dbuser_correlated_subqueries_ntz_sql.html.

Фон на столах: пользователи могут войти на сайт (логины). Когда они входят в систему, они могут выполнять действия, которые находятся в (actions_taken). Желаемый вывод - это число строк, которые находятся между action_taken action_date и lag_action_date.

Данные и попытки найдены здесь: http://rextester.com/NLDH13254

Таблица: actions_taken (с добавленными вычислениями - см. RexTester.)

| user_id | action_type   | action_date | lag_action_date | elapsed_days |
|---------|---------------|-------------|-----------------|--------------|
| 12345   | action_type_1 | 6/27/2017   | 3/3/2017        | 116          |
| 12345   | action_type_1 | 3/3/2017    | 2/28/2017       | 3            |
| 12345   | action_type_1 | 2/28/2017   | NULL            | NULL         |
| 12345   | action_type_2 | 3/6/2017    | 3/3/2017        | 3            |
| 12345   | action_type_2 | 3/3/2017    | 3/25/2016       | 343          |
| 12345   | action_type_2 | 3/25/2016   | NULL            | NULL         |
| 12345   | action_type_4 | 3/6/2017    | 3/3/2017        | 3            |
| 12345   | action_type_4 | 3/3/2017    | NULL            | NULL         |
| 99887   | action_type_1 | 4/1/2017    | 2/11/2017       | 49           |
| 99887   | action_type_1 | 2/11/2017   | 1/28/2017       | 14           |
| 99887   | action_type_1 | 1/28/2017   | NULL            | NULL         |

Таблица: логины

| user_id | login_date |
|---------|------------|
| 12345   | 6/27/2017  |
| 12345   | 6/26/2017  |
| 12345   | 3/7/2017   |
| 12345   | 3/6/2017   |
| 12345   | 3/3/2017   |
| 12345   | 3/2/2017   |
| 12345   | 3/1/2017   |
| 12345   | 2/28/2017  |
| 12345   | 2/27/2017  |
| 12345   | 2/25/2017  |
| 12345   | 3/25/2016  |
| 12345   | 3/23/2016  |
| 12345   | 3/20/2016  |
| 99887   | 6/27/2017  |
| 99887   | 6/26/2017  |
| 99887   | 6/24/2017  |
| 99887   | 4/2/2017   |
| 99887   | 4/1/2017   |
| 99887   | 3/30/2017  |
| 99887   | 3/8/2017   |
| 99887   | 3/6/2017   |
| 99887   | 3/3/2017   |
| 99887   | 3/2/2017   |
| 99887   | 2/28/2017  |
| 99887   | 2/11/2017  |
| 99887   | 1/28/2017  |
| 99887   | 1/26/2017  |
| 99887   | 5/28/2016  |

Желаемый результат: поле cnt_logins_between_action_dates

| user_id | action_type   | action_date | lag_action_date | elapsed_days | cnt_logins_between_action_dates |
|---------|---------------|-------------|-----------------|--------------|---------------------------------|
| 12345   | action_type_1 | 6/27/2017   | 3/3/2017        | 116          | 5                               |
| 12345   | action_type_1 | 3/3/2017    | 2/28/2017       | 3            | 4                               |
| 12345   | action_type_1 | 2/28/2017   | NULL            | NULL         | 1                               |
| 12345   | action_type_2 | 3/6/2017    | 3/3/2017        | 3            | 2                               |
| 12345   | action_type_2 | 3/3/2017    | 3/25/2016       | 343          | 7                               |
| 12345   | action_type_2 | 3/25/2016   | NULL            | NULL         | 1                               |
| 12345   | action_type_4 | 3/6/2017    | 3/3/2017        | 3            | 2                               |
| 12345   | action_type_4 | 3/3/2017    | NULL            | NULL         | 1                               |
| 99887   | action_type_1 | 4/1/2017    | 2/11/2017       | 49           | 8                               |
| 99887   | action_type_1 | 2/11/2017   | 1/28/2017       | 14           | 2                               |
| 99887   | action_type_1 | 1/28/2017   | NULL            | NULL         | 1                               |
Источник

1 ответ

Решение

Вам не нужен коррелированный подзапрос. Получить предыдущую дату, используя lag а также join таблица логинов для подсчета действий между датами.

with prev_dates as (select at.*
                    ,coalesce(lag(action_date) over(partition by user_id,action_type order by action_date)
                              ,action_date) as lag_action_date 
                    from actions_taken at
                   )
select at.user_id,at.action_type,at.action_date,at.lag_action_date
,at.action_date-at.lag_action_date as elapsed_days
,count(*) as cnt
from prev_dates at
join login l on l.user_id=at.user_id and l.login_date<=at.action_date and l.login_date>=at.lag_action_date
group by at.user_id,at.action_type,at.action_date,at.lag_action_date
order by 1,2,3
Источник
Другие вопросы по тегам