这是我要找的东西:
create table test.test(
col1 boolean,
act_date date)
示例查询:
select
col1,
act_date,
row_number() over (partition by col1 order by act_date) rnum,
rank() over (partition by col1 order by act_date) rrnum,
dense_rank() over (partition by col1 order by act_date) drrnum
from test.test
order by act_date
col1 act_date rnum dnum drnum whatIwant
t 2018-08-12 1 1 1 1
f 2018-08-13 1 1 1 1
f 2018-08-14 2 2 2 2
t 2018-08-15 2 2 2 1
t 2018-08-16 3 3 3 2
t 2018-08-17 4 4 4 3
f 2018-08-18 3 3 3 1
f 2018-08-19 4 4 4 2
t 2018-08-20 5 5 5 1
t 2018-08-21 6 6 6 2
t 2018-08-22 7 7 7 3
f 2018-08-23 5 5 5 1
f 2018-08-24 6 6 6 2
f 2018-08-25 7 7 7 3
t 2018-08-26 8 8 8 1
t 2018-08-27 9 9 9 2
f 2018-08-28 8 8 8 1
t 2018-08-29 10 10 10 1
t 2018-08-30 11 11 11 2
t 2018-08-31 12 12 12 3
FWIW,我的最终目标是隔离连续三行或更多行为假的行。我将从输出中选择whatIwant> =3。如果有不使用解析函数即可完成此任务的其他方法,我将不知所措。
FWIW,我的数据在google bigquery中。
答案 0 :(得分:3)
以下BigQuery标准SQL示例
#standardSQL
WITH `project.dataset.table` AS (
SELECT TRUE col1, '2018-08-12' act_date UNION ALL
SELECT FALSE, '2018-08-13' UNION ALL
SELECT FALSE, '2018-08-14' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-15' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-16' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-17' UNION ALL
SELECT FALSE, '2018-08-18' UNION ALL
SELECT FALSE, '2018-08-19' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-20' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-21' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-22' UNION ALL
SELECT FALSE, '2018-08-23' UNION ALL
SELECT FALSE, '2018-08-24' UNION ALL
SELECT FALSE, '2018-08-25' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-26' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-27' UNION ALL
SELECT FALSE, '2018-08-28' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-29' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-30' UNION ALL
SELECT TRUE, '2018-08-31'
)
SELECT col1, act_date,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY grp ORDER BY act_date) whatIwant
FROM (
SELECT col1, act_date,
COUNTIF(col1 != prev_value) OVER(ORDER BY act_date) grp
FROM (
SELECT col1, act_date,
LAG(col1) OVER(ORDER BY act_date) prev_value
FROM `project.dataset.table`
)
)
-- ORDER BY act_date
有结果
Row col1 act_date whatIwant
1 true 2018-08-12 1
2 false 2018-08-13 1
3 false 2018-08-14 2
4 true 2018-08-15 1
5 true 2018-08-16 2
6 true 2018-08-17 3
7 false 2018-08-18 1
8 false 2018-08-19 2
9 true 2018-08-20 1
10 true 2018-08-21 2
11 true 2018-08-22 3
12 false 2018-08-23 1
13 false 2018-08-24 2
14 false 2018-08-25 3
15 true 2018-08-26 1
16 true 2018-08-27 2
17 false 2018-08-28 1
18 true 2018-08-29 1
19 true 2018-08-30 2
20 true 2018-08-31 3