Google Big Query SQL-按日期获取最新的唯一值

时间:2018-10-08 13:41:45

标签: sql google-bigquery google-data-studio

#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?

2 个答案:

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