Как выбрать конкретные строки на основе логики в сгруппированных данных? - PullRequest
Новая
       30

Как выбрать конкретные строки на основе логики в сгруппированных данных?

0 голосов
/ 03 апреля 2019

У меня есть следующие данные в Улей: 

id  sequence app    time1                time2                 first_d_seq  last_d_seq
2456    1      a    10/11/2018 10:25:43  10/11/2018 10:25:47   5            6
2456    2      b    10/11/2018 10:25:48  10/11/2018 10:25:55   5            6
2456    3      b    10/11/2018 10:25:58  10/11/2018 10:26:02   5            6
2456    4      c    10/11/2018 10:26:02  10/11/2018 10:26:08   5            6
2456    5      d    10/11/2018 10:26:08  10/11/2018 10:26:13   5            6
2456    6      d    10/11/2018 10:26:15  10/11/2018 10:26:20   5            6
2456    7      f    10/11/2018 10:26:20  10/11/2018 10:26:28   5            6
2456    8      f    10/11/2018 10:26:32  10/11/2018 10:26:39   5            6
9702    1      a    10/11/2018 11:05:14  10/11/2018 11:05:16   3            3
9702    2      b    10/11/2018 11:05:16  10/11/2018 11:05:20   3            3
9702    3      d    10/11/2018 11:05:20  10/11/2018 11:05:25   3            3
9702    4      h    10/11/2018 11:05:25  10/11/2018 11:05:27   3            3
9702    5      f    10/11/2018 11:05:27  10/11/2018 11:05:36   3            3

, для которого я знаю, где приложение d начинается и заканчивается в последовательности для каждой группы id (т.е. для первой группы d начинается в последовательности = 5 и заканчивается в последовательности = 6).

То, что я хотел бы рассчитать, для каждой id группы: 1) время, потраченное с самого начала (sequence=1) до первого появления d (sequence = first_d_seq - 1) ) и 2) время, потраченное сразу после d (sequence = last_d_seq + 1) до конца последовательности для этого идентификатора (т. е. 8 для идентификатора = 2456; и 5 для идентификатора = 9702). * * тысячу двадцать-один

По сути, вывод должен быть таким: 

id      before_d    after_d
2456    25          19
9702    6           11

1 Ответ

0 голосов
/ 07 апреля 2019

С помощью коллеги мы нашли следующее решение: 

with x as ( --raw data table
select stack(13,
2456,1,'a','10/11/2018 10:25:43','10/11/2018 10:25:47',5,6,
2456,2,'b','10/11/2018 10:25:48','10/11/2018 10:25:55',5,6,
2456,3,'b','10/11/2018 10:25:58','10/11/2018 10:26:02',5,6,
2456,4,'c','10/11/2018 10:26:02','10/11/2018 10:26:08',5,6,
2456,5,'d','10/11/2018 10:26:08','10/11/2018 10:26:13',5,6,
2456,6,'d','10/11/2018 10:26:15','10/11/2018 10:26:20',5,6,
2456,7,'f','10/11/2018 10:26:20','10/11/2018 10:26:28',5,6,
2456,8,'f','10/11/2018 10:26:32','10/11/2018 10:26:39',5,6,
9702,1,'a','10/11/2018 11:05:14','10/11/2018 11:05:16',3,3,
9702,2,'b','10/11/2018 11:05:16','10/11/2018 11:05:20',3,3,
9702,3,'d','10/11/2018 11:05:20','10/11/2018 11:05:25',3,3,
9702,4,'h','10/11/2018 11:05:25','10/11/2018 11:05:27',3,3,
9702,5,'f','10/11/2018 11:05:27','10/11/2018 11:05:36',3,3
) as (id,sequence,app,time1,time2,first_d_seq,last_d_seq)
) -- select * from x
,

y as (
select id,
min(sequence)-1 as min_seq, 
max(sequence)+1 as max_seq
from x
where app='d'
group by id
) -- select * from y
,

z as (
select id,
min(time1) as mintime_all,
max(time2) as maxtime_all
--min(unix_timestamp(startdtm, 'MM/dd/yyyy HH:mm:ss')) as mintime_all,
--max(unix_timestamp(enddtm, 'MM/dd/yyyy HH:mm:ss')) as maxtime_all
from x
group by id
) --select * from z


select x1.id,
( unix_timestamp(x1.time2, 'MM/dd/yyyy HH:mm:ss') - unix_timestamp(z.mintime_all, 'MM/dd/yyyy HH:mm:ss') ) as before_d,
( unix_timestamp(z.maxtime_all, 'MM/dd/yyyy HH:mm:ss') - unix_timestamp(x2.time1, 'MM/dd/yyyy HH:mm:ss') ) as after_d
from y as y
inner join x as x1 on x1.id=y.id and x1.sequence=y.min_seq
inner join x as x2 on x2.id=y.id and x2.sequence=y.max_seq
inner join z as z on y.id=z.id;

Это даст ожидаемый ответ: 

  id     before_d   after_d
2456        25           19
9702        6            11
...