#EDIT-在评论之后,我改写我的问题
我有一个BigQuery表,我想用来获取我的应用程序的一些KPI。 在此表中,我将每个创建或更新另存为新行,以保留更好的历史记录。 因此,我有几次相同的数据处于不同的状态。
表格示例:
uuid |status |date
––––––|–––––––––––|––––––––––
3 |'inactive' |2018-05-12
1 |'active' |2018-05-10
1 |'inactive' |2018-05-08
2 |'active' |2018-05-08
3 |'active' |2018-05-04
2 |'inactive' |2018-04-22
3 |'inactive' |2018-04-18
我们可以看到每个数据都有多个值。
我想得到的东西:
我想拥有当前“活动”条目的数量(因此,之后必须没有具有相同uuid的“非活动”条目)。为了使所有事情复杂化,我需要每天总计 。 因此,每天都有“活动”条目的数量,包括前几天的条目。
因此,在此示例中,我应该得到以下结果:
date | actives
____________|_________
2018-05-02 | 0
2018-05-03 | 0
2018-05-04 | 1
2018-05-05 | 1
2018-05-06 | 1
2018-05-07 | 1
2018-05-08 | 2
2018-05-09 | 2
2018-05-10 | 3
2018-05-11 | 3
2018-05-12 | 2
实际上,我已经设法使一天的活动量增加了。 但是我的问题是何时需要每天的结果。
我尝试过的事情:
我受困于两个分别返回不同错误的解决方案。
第一个解决方案 :
WITH
dates AS(
SELECT GENERATE_DATE_ARRAY(
DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 6 MONTH), CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 DAY)
arr_dates )
SELECT
i_date date,
(
SELECT COUNT(uuid)
FROM (
SELECT
uuid, status, date,
RANK() OVER(PARTITION BY uuid ORDER BY date DESC) rank
FROM users
WHERE
PARSE_DATE("%Y-%m-%d", FORMAT_DATETIME("%Y-%m-%d",date)) <= i_date
)
WHERE
status = 'active'
and rank = 1
## rank is the condition which causes the error
) users
FROM
dates, UNNEST(arr_dates) i_date
ORDER BY i_date;
带有RANK()OVER的SELECT可以正确返回带有等级列的用户,该列使我可以知道每个uuid的最后一个条目。
但是当我尝试这个时,我得到了:
Correlated subqueries that reference other tables are not supported unless they can be de-correlated, such as by transforming them into an efficient JOIN.
是因为 rank = 1 条件。
第二个解决方案 :
WITH
dates AS(
SELECT GENERATE_DATE_ARRAY(
DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 6 MONTH), CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 DAY)
arr_dates )
SELECT
i_date date,
(
SELECT
COUNT(t1.uuid)
FROM
users t1
WHERE
t1.date = (
SELECT MAX(t2.date)
FROM users t2
WHERE
t2.uuid = t1.uuid
## Here that's the i_date condition which causes problem
AND PARSE_DATE("%Y-%m-%d", FORMAT_DATETIME("%Y-%m-%d", t2.date)) <= i_date
)
AND status='active' ) users
FROM
dates,
UNNEST(arr_dates) i_date
ORDER BY i_date;
此处,第二个选择也正在工作,并且可以正确返回当天的活动用户数。
但是问题是当我尝试使用i_date 来检索多天内的数据时。
在这里,我遇到了LEFT OUTER JOIN cannot be used without a condition that is an equality of fields from both sides of the join.
错误...
哪种解决方案更能成功?我应该更改什么?
而且,如果我存储数据的方式不好,我应该如何进行操作以保持准确的历史记录?
答案 0 :(得分:1)
以下是用于BigQuery标准SQL
#standardSQL
SELECT date, COUNT(DISTINCT uuid) total_active
FROM `project.dataset.table`
WHERE status = 'active'
GROUP BY date
-- ORDER BY date
更新以解决您的“改写”问题:o)
下面的示例使用问题中的伪数据
#standardSQL
WITH `project.dataset.users` AS (
SELECT 3 uuid, 'inactive' status, DATE '2018-05-12' date UNION ALL
SELECT 1, 'active', '2018-05-10' UNION ALL
SELECT 1, 'inactive', '2018-05-08' UNION ALL
SELECT 2, 'active', '2018-05-08' UNION ALL
SELECT 3, 'active', '2018-05-04' UNION ALL
SELECT 2, 'inactive', '2018-04-22' UNION ALL
SELECT 3, 'inactive', '2018-04-18'
), dates AS (
SELECT day FROM UNNEST((
SELECT GENERATE_DATE_ARRAY(MIN(date), MAX(date))
FROM `project.dataset.users`
)) day
), active_users AS (
SELECT uuid, status, date first, DATE_SUB(next_status.date, INTERVAL 1 DAY) last FROM (
SELECT uuid, date, status, LEAD(STRUCT(status, date)) OVER(PARTITION BY uuid ORDER BY date ) next_status
FROM `project.dataset.users` u
)
WHERE status = 'active'
)
SELECT day, COUNT(DISTINCT uuid) actives
FROM dates d JOIN active_users u
ON day BETWEEN first AND IFNULL(last, day)
GROUP BY day
-- ORDER BY day
有结果
Row day actives
1 2018-05-04 1
2 2018-05-05 1
3 2018-05-06 1
4 2018-05-07 1
5 2018-05-08 2
6 2018-05-09 2
7 2018-05-10 3
8 2018-05-11 3
9 2018-05-12 2
答案 1 :(得分:0)
我认为这或类似的方法会满足您的要求
SELECT day,
coalesce(running_actives, 0) - coalesce(running_inactives, 0)
FROM UNNEST(GENERATE_DATE_ARRAY(DATE('2015-05-11'), DATE('2018-06-29'), INTERVAL 1 DAY)
) AS day left join
(select date, sum(countif(status = 'active')) over (order by date) as running_actives,
sum(countif(status = 'active')) over (order by date) as running_inactives
from t
group by date
) a
on a.date = day
order by day;
确切的解决方案取决于“非活动”是否包括当天(如上)或在第二天生效。通过使用活动项和非活动项的累加总和然后求和,可以用相同的方式处理。
为了获取所有日期的数据,这会使用数组和unnest()
来生成日期。如果您全天都有数据,则可能无需执行此步骤