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我正在寻找一种方法来匹配更大的其他结果列表中的一组结果，并计算匹配的数量。例如：

我有一组结果

Result 1
sub1
sub2
sub3

Result 2
sub1
sub2
sub3

我需要找出上述任何一组结果在下面更大的结果数据集中出现了多少次。

Result 1
sub1
sub2
sub3

Result 2
sub1
sub3
sub4

Result 2
sub1
sub2
sub3

Result 2
sub1
sub2
sub3
sub4

在上面的示例中，第一组的结果 1 将匹配第二组中的第一个结果，结果 2 将匹配第二组中的最后 2 个结果，因为它们包含第一组的所有子结果。因此，结果 1 将显示频率计数为 1，而结果 2 将显示频率计数为 2。

我对 SQL 比较陌生，但想找到解决上述问题的方法。

昨天的样本数据：

Group    Ad   Date
A        1    7/14
A        2    7/14
A        3    7/14
B        1    7/14
B        2    7/14
B        3    7/14
B        4    7/14
C        1    7/14
D        1    7/14
D        3    7/14
D        4    7/14

我需要找出过去一周 A 组广告 1-3 投放了多少次，但假设周一 A 组只投放了广告 1 和 3。我不希望返回此结果。星期二 A 组投放了广告 1、2、3、4。我想知道这个结果，星期三 A 组投放了广告 1、2、3，这又是我想知道的。

Group    Ad   Date
A        1    7/09
A        3    7/09
A        1    7/10
A        2    7/10
A        3    7/10
A        4    7/10
A        1    7/14
A        2    7/14
A        3    7/14

所以，给出这个例子，我希望看到这个：

Group    Ad   Date
A        1    7/10
A        2    7/10
A        3    7/10
A        1    7/14
A        2    7/14
A        3    7/14
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3 回答 3

3

这有点混乱，但这是我能够想出的：

SELECT a.*, b.*
FROM 
(
    SELECT 'A' AS grp, 1 AS ad UNION ALL
    SELECT 'A', 2 UNION ALL
    SELECT 'A', 3
) a 
CROSS JOIN
(
    SELECT DISTINCT date
    FROM tbl
    WHERE date >= CURDATE() - INTERVAL 1 WEEK
) b
LEFT JOIN tbl c ON a.grp = c.grp
               AND a.ad = c.ad
               AND b.date = c.date
INNER JOIN
(
    SELECT a.date
    FROM 
    (
        SELECT 'A' AS grp, 1 AS ad UNION ALL
        SELECT 'A', 2 UNION ALL
        SELECT 'A', 3
    ) a 
    CROSS JOIN
    (
        SELECT DISTINCT date
        FROM tbl
        WHERE date >= CURDATE() - INTERVAL 1 WEEK
    ) b
    LEFT JOIN tbl c ON a.grp = c.grp
                   AND a.ad = c.ad
                   AND b.date = c.date
    GROUP BY a.date
    HAVING COUNT(1) = COUNT(c.grp)
) d ON b.date = d.date

我有点太累了，无法写解释，但也许明天我醒来时，我会继续我的答案。

现在，您可以查看SQLFiddle 示例。请注意，我插入的值比您的示例数据中的值多四个，以展示当一组每天出现多次时查询是如何工作的。

^ 您可以在第二个执行的查询中看到，您还可以通过过滤集合每天出现的频率HAVING COUNT(1) >= 2。

于 2012-07-15T10:40:33.427 回答
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在 SAS SQL 中：

    proc sql;
    CREATE TABLE tbl (
      grp CHAR(1),
      ad INT,
      date DATE
    );

    INSERT INTO tbl 
    values('A', 1, '09jul2012'd) 
    values('A', 3, '09jul2012'd) 
    values('A', 1, '10jul2012'd) 
    values('A', 2, '10jul2012'd)
    values('A', 3, '10jul2012'd) 
    values('A', 4, '10jul2012'd) 
    values('A', 1, '14jul2012'd) 
    values('A', 2, '14jul2012'd) 
    values('A', 3, '14jul2012'd) 
    values('A', 1, '14jul2012'd) 
    values('A', 2, '14jul2012'd) 
    values('A', 3, '14jul2012'd) 
    ;
    quit;

    proc sql noprint; /* the set and upper date I'm interested in */
    CREATE TABLE my_set (
      grp CHAR(1),
      ad INT,
      date DATE
    );

    INSERT INTO my_set (grp, ad)
    VALUES ('A', 1)
    VALUES ('A', 2)
    VALUES ('A', 3)
    ;
    update my_set set date=today()-1;
    select count(*) into :my_set_size from my_set
    ;
    quit;

    proc sql;
    create table potential_dates as
     select t.date, s.grp, s.ad, count(*) as ad_occurrence
    from my_set s
     inner join tbl t 
        on s.grp = t.grp and s.ad = t.ad and s.date >= t.date
     group by t.date, s.grp, s.ad
    ;
    quit;

    proc sql;
        create table result as
            select a.* from potential_dates a
             inner join (select date from potential_dates
                        group by date
                        having count(*) = &my_set_size ) d
            on a.date = d.date
    ;
    quit;


 date     grp        ad  ad_occurrence
 10JUL12  A           1              1
 10JUL12  A           2              1
 10JUL12  A           3              1
 14JUL12  A           1              2
 14JUL12  A           2              2
 14JUL12  A           3              2
于 2012-07-15T17:53:16.240 回答
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也许你可以排序和转置：

proc sort data=mydata1;
  by group date;
run;

proc transpose data=mydata1 out=mydata2;
  by group date;
  var ad;
run;

data mydata3;
  set mydata2;
  if not missing(col1,col2,col3);
run;

每个日期您将有一行。如果需要，您可以将其合并回原始数据：

data mydata4;
  merge mydata1 mydata3;
  by group date;
run;
于 2012-07-15T22:30:22.980 回答