我希望能够将新插入的值与具有相同 id 的先前值进行比较,并显示差异是变化的百分比。
例子:
id | bline_id | avg | date
1 | 1 | 36.500 | 2013-03-28 11:08:10
31 | 1 | 37.130 | 2013-03-29 10:37:11
所以我要找的是 37.130-36.5/36.5 * 100 = 1.73% 的变化
我希望能够将新插入的值与具有相同 id 的先前值进行比较,并显示差异是变化的百分比。
例子:
id | bline_id | avg | date
1 | 1 | 36.500 | 2013-03-28 11:08:10
31 | 1 | 37.130 | 2013-03-29 10:37:11
所以我要找的是 37.130-36.5/36.5 * 100 = 1.73% 的变化
通过在 MySQL 表上使用自连接,您将能够计算所有可能的更改组合,为了避免重复,您需要大于/小于 [不是 gt/lt 或等于]。下面的代码应该给出一些关于如何构造这样一个查询的提示,尽管它没有经过测试并且可能包含一两个错误。
SELECT ((larger.avg - smaller.avg) / (smaller.avg * 100)) AS change
FROM `table` AS smaller JOIN `table` AS larger
WHERE larger.id > smaller.id AND larger.bline_id = smaller.bline_id;
例如:
SELECT a.*
, ROUND(((a.avg-b.avg)/b.avg)*100,2) pct_change
FROM
( SELECT x.*
, COUNT(*) rank
FROM test x
JOIN test y
ON y.bline_id = x.bline_id
AND y.id >= x.id
GROUP
BY x.id
) a
JOIN
( SELECT x.*
, COUNT(*) rank
FROM test x
JOIN test y
ON y.bline_id = x.bline_id
AND y.id >= x.id
GROUP
BY x.id
) b
ON b.bline_id = a.bline_id
AND b.rank = a.rank+1
WHERE a.rank = 1;