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假设我有历史数据，其中列出了每天显示缺陷的项目。项目在此列表中进出。IE-

TABLE NAME: ITEMS_WITH_DEFECTS

DAY        | ITEMID
-------------------
01-JAN-16  | A
01-JAN-16  | D
02-JAN-16  | B
02-JAN-16  | D
03-JAN-16  | A
03-JAN-16  | C
04-JAN-17  | A
04-JAN-17  | D

我想建立一个数据源，显示相对于前一天的每一天，有多少项目是新的、丢弃的和结转的。它希望这样做而不会丢失我的历史数据源中的任何信息，所以我想要的输出是：

TABLE NAME: ITEM_DEFECT_TRENDS

DAY       | ITEMID | DEFECT | TREND
------------------------------------
01-JAN-16 | A      | y      | New
01-JAN-16 | B      | n      | (null)
01-JAN-16 | C      | n      | (null)
01-JAN-16 | D      | y      | New
02-JAN-16 | A      | n      | Dropped
02-JAN-16 | B      | y      | New
02-JAN-16 | C      | n      | (null)
02-JAN-16 | D      | y      | Carryover
03-JAN-16 | A      | y      | New
03-JAN-16 | B      | n      | Dropped
03-JAN-16 | C      | y      | New
03-JAN-16 | D      | n      | Dropped
04-JAN-16 | A      | y      | Carryover
04-JAN-16 | B      | n      | (null)
04-JAN-16 | C      | n      | Dropped
04-JAN-16 | D      | y      | New

我知道如何生成 TREND 列，但我不知道如何将行或 DEFECT 列添加到输出中。

这是我可以用 SQL 或 PL SQL 做的吗？

我想像这样对数据建模的原因是因为我的数据库包含大约 12,000 个可能项目的大列表，但一次只有 500 个左右的项目会出现缺陷。仅使用我必须考虑的项目与所有可能的项目相比，将其划分为内存效率更高。

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是的，我认为你可以用 SQL 做到这一点：

select d.day, i.itemid, 
       (case when id.itemid is not null then 'y' else 'n' end) as defect,
       (case when id.itemid is null and
                  lag(id.itemid) over (partition by i.itemid order by d.day) is null
             then 'New'
             when id.itemid is not null and
                  lag(id.itemid) over (partition by i.itemid order by d.day) is not null
             then 'CarryOver'
             when lag(id.itemid) over (partition by i.itemid order by d.day) is not null
             then 'Dropped'
        end) as trend
from (select distinct day from items_with_defects) d cross join
     (select distinct itemid from items_with_defects) i left join
     items_with_defects id
     on id.day = d.day and id.itemid = i.itemid;

这个想法是使用 a 生成所有行cross join- 如果您有其他方法来获取所需的天数和项目的数量，那么请使用它们。

然后left join检查原始数据是否匹配。defect专栏很简单。我认为trend列逻辑是正确的，但问题并没有完全解释它。

于 2017-03-02T01:00:51.707 回答