Как объединить две таблицы с пропущенными строками за последний месяц?

Question

Я хочу объединить две таблицы, и в одной отсутствует строка для каждой валютной группы.

Таблицы:

Транзакции в местной валюте, агрегированные по месяцам. (Таблица транзакций)

Date            Currency       spend
2019-01-01       EUR             100
2019-02-01       EUR             200 
2019-03-01       EUR             500
2019-04-01       EUR             214
2019-01-01       JYP            3200
2019-01-01       JYP            1534
2019-02-01       JYP            1534
2019-03-01       JYP            1534
2019-04-01       JYP            1534

Обменный курс по месяцам (таблица exchange_data)

Month            Currency       Average Monthly rate
2019-01-01       EUR            1.2
2019-02-01       EUR            1.3 
2019-03-01       EUR            1.4
2019-01-01       JYP            101
2019-02-01       JYP            102
2019-03-01       JYP            103
2019-01-01       USA            1
2019-02-01       USA            1
2019-03-01       USA            1

Я хочу выполнить объединение, чтобы получить все транзакции в долларах США.Проблема в том, что курс на текущий месяц (2019-04-01) недоступен.Таким образом, все транзакции за текущий месяц возвращают NULL после объединения.

Мне удалось решить это в R, но есть ли способ решить это с помощью SQL?Я пытался использовать оконную функцию, но безуспешно

LAG(rate,1) OVER (PARTITION BY currency ORDER BY month)

Решение в R: Предполагая, что скорость остается постоянной.

library(lubridate)
library(dplyr)

exchange_previous <- exchange_data[exchange_data$month == floor_date(today(),"month") %m-% months(1),]
exchange_previous$month <- exchange_previous$month %m+% months(1)
exchange_data<-rbind(exchange_data,exchange_previous)

final <- transactions %>%
left_join(exchange_data, by = c("currency" = "name", "floor_date" = "month"))
Then simply multiply

Answer 1

Используйте боковое соединение, но оно должно выглядеть так:

select t.*, ed.average_monthly_rate,
from transactions t left join lateral
     (select ed.*
      from exchange_data ed
      where ed.currency = t.currency and
            ed.month <= t.date
      order by ed.month desc
      fetch first 1 row only
     ) ed
     on 1=1;

Я не уверен, хотите ли вы делить или умножать на ставку.

Answer 2

Вы можете использовать LATERAL JOIN, чтобы применить самый последний обменный курс к валюте, например:

        SELECT tr.*, rates.rate
          FROM transactions tr
          LEFT JOIN
       LATERAL (SELECT rate
                     -- order rows by date, most recent first
                     , ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY currency 
                                              ORDER BY d DESC) rn 
                  FROM exchange_data 
                 WHERE currency = tr.currency 
                   -- exchange dates only up until the month of a transaction
                   AND d <= tr.d
             ) rates
            ON rates.rn = 1 -- row for the most recent date

LATERAL JOIN аналогично APPLY в SQL Server, поскольку позволяетвы присоединяетесь к результату, используя предикаты из внешнего запроса.

Вот рабочий пример для dbfiddle .

Answer 3

Предполагая, что ваши таблицы называются транзакциями и Exchange, следующий код работает для MySQL.Я предполагаю, что Postgresql будет похожим.

select C.date, C.spend/E.Average 
   from Transactions as C, Exchange as E,
      (select A.date, A.Currency, Max(B.Month) as Month 
         from Transactions as A, Exchange as B
         where A.Currency = B.Currency and A.datum >= B.Month
         group by A.date, A.Currency
      ) as D
where C.date = D.date 
   and C.Currency = D.Currency 
   and E.Month = D.Month 
   and C.Currency = E.Currency
order by C.date;

Идея, лежащая в его основе, заключается в следующем: учитывая дату и валюту, вы смотрите на таблицу D, которая является ближайшей прошедшей датой для этой валюты.Как только вы это получите, вы можете получить обмен, который искали.