Question

我们需要分析零件的消耗量。我拥有的数据来自我们的ERP系统。想法是在将来库存过多的地方找到“空洞”。

Part_number Sign Count Date
4711        B    100   12.04.2019
4711        -    2     16.04.2019
4711        -    1     18.04.2019
4711        -    3     01.05.2019
4711        -    5     14.05.2019
4711        -    1     18.05.2019
4711        +    25    23.05.2019
4711        -    7     24.05.2019
4711        -    1     01.06.2019
4711        -    1     14.06.2019
4711        -    6     15.06.2019
4711        +    15    23.07.2019
4711        -    7     24.07.2019
4711        -    3     01.08.2019
4711        -    25    14.08.2019
4711        -    6     15.08.2019
4712        B    10    12.04.2019
4712        -    2     13.04.2019
4712        -    3     14.04.2019
4713        …    …     …

列说明：

Part_number =>我猜是自我解释
标志
- “ B”当前库存，
- “-”用于建立订单的零件，
- “ +”已订购新零件和计划的到货日期
计数=>金额
日期=>将来的计划日期

我的想法是将数据分成几部分。每当库存出现正面变化（如到达的订单）时，部分就会开始，然后随着库存的下一个正面变化结束。第一部分和最后一部分是例外。第一部分以今天的日期开始，以下一个积极的变化结束。最后一部分从最后一个正变化开始，到最后一个数据行结束。

我希望基于上面的数据的节的表看起来像这样。

Part_number Section Date_start  Date_end
4711        1       12.04.2019  23.05.2019
4711        2       23.05.2019  23.07.2019
4711        3       23.07.2019  15.08.2019
4712        1       12.04.2019  14.04.2019

要找到“孔”，应将计数列加起来，结果如下表所示

Part_number Section Date_start  Date_end   Sum
4711        1       12.04.2019  23.05.2019 88   <= 100-2-1-3-5-1
4711        2       23.05.2019  23.07.2019 98   <= 88+25-7-1-1-6
4711        3       23.07.2019  15.08.2019 72   <= 98+15-7-3-25-6
4712        1       12.04.2019  14.04.2019 5    <= 10-2-3

我们的数据库服务器是Microsoft Sql Server 2016。

当前，我正在使用游标构造来处理数据并获得所需的内容。如您所料，这可能不是最佳方法。我想改善这个查询，我希望能得到任何提示。

谢谢！

Answer 1

如果我理解正确，则可以使用聚合和窗口函数。关键是定义该部分，该部分似乎是B和+签署到每一行的累积计数：

select part_number, section,
       min(date), max(date),
       sum(case when sign = '-' then -count else count end) as section_count,
       sum(sum(case when sign = '-' then -count else count end)) over (partition by part_number order by section) as sum
from (select t.*,
             sum(case when sign in ('B', '+') then 1 else 0 end) over (partition by part_number order by date) as section
      from t
     ) t
group by part_number, section;

分析零件的流入和流出

1 个答案: