结合同一桌子的不同行 - Postgres

Question

我们有一个表格,可以保存有关员工间隔的信息.我们称之为INTERVAL_TABLE.

我们在用户开始间隔和完成时保存.用户可以根据需要多次开始间隔,也可以按照自己的意愿完成多次.

这是一个简化的结构INTERVAL_TABLE:

   INTERVAL_ID | USER_ID | INTERVAL_TYPE_ID | INTERVAL_TIMESTAMP | ENTRY_TYPE

用户可以在表中包含以下条目:

现在,我们必须创建一个报告,该报告组合了该表的不同条目,这些条目引用相同的用户和间隔类型.我们应该能够识别具有开始和结束的间隔,并将这两个分组在一行中.假设上图中的数据,报告的输出应如下:

输出应按日期排序,如上图所示.

我不知道如何创建一个查询来做到这一点.

谢谢!

编辑 - 额外信息:

要找到任何INIT间隔的END间隔,我们应该根据该间隔的时间戳找到最接近的END间隔.这就是我们如何知道我们应该将ID 1与ID 2匹配而不是ID 3.

重要的是要注意,如果INIT间隔后跟另一个INIT间隔(基于时间戳),我们不应该继续为该INIT找到END.那是因为这是一个没有END的INIT.

Answer 1

LEAD使用和功能可以轻松有效地完成它LAG。至少它比表的自连接高效得多：O(n)vs O(n*n)。

首先使用LEAD和 以及LAG适当的为下一行和上一行添加列PARTITION BY。

然后构建两组对 - 第一个以 开头INIT_INTERVAL，第二个以 结尾END_INTERVAL。如果有一对同时具有 Init 和 End - 它将被包含两次，然后在 中被消除UNION。

SQL小提琴

示例数据（除了屏幕截图之外，您还应该将其包含在问题中）

CREATE TABLE INTERVAL_TABLE (
  INTERVAL_ID int,
  USER_ID int,
  INTERVAL_TYPE_ID int,
  INTERVAL_TIMESTAMP timestamp,
  ENTRY_TYPE varchar(255));

INSERT INTO INTERVAL_TABLE (INTERVAL_ID, USER_ID, INTERVAL_TYPE_ID, INTERVAL_TIMESTAMP, ENTRY_TYPE) VALUES
(1, 1, 1, '2018-03-08 14:00:00', 'INIT_INTERVAL'),
(2, 1, 1, '2018-03-08 15:00:00', 'END_INTERVAL' ),
(3, 1, 1, '2018-03-08 15:30:00', 'END_INTERVAL' ),
(4, 1, 1, '2018-03-08 15:45:00', 'INIT_INTERVAL'),
(5, 1, 1, '2018-03-08 15:50:00', 'INIT_INTERVAL');

询问

WITH
CTE
AS
(
  SELECT
    USER_ID
    ,INTERVAL_TYPE_ID
    ,ENTRY_TYPE AS Curr_Entry_Type
    ,INTERVAL_TIMESTAMP AS Curr_Interval_Timestamp
    ,INTERVAL_ID AS Curr_Interval_ID

    ,LAG(ENTRY_TYPE) OVER(PARTITION BY USER_ID, INTERVAL_TYPE_ID ORDER BY INTERVAL_TIMESTAMP) AS Prev_Entry_Type
    ,LAG(INTERVAL_TIMESTAMP) OVER(PARTITION BY USER_ID, INTERVAL_TYPE_ID ORDER BY INTERVAL_TIMESTAMP) AS Prev_Interval_Timestamp
    ,LAG(INTERVAL_ID) OVER(PARTITION BY USER_ID, INTERVAL_TYPE_ID ORDER BY INTERVAL_TIMESTAMP) AS Prev_Interval_ID

    ,LEAD(ENTRY_TYPE) OVER(PARTITION BY USER_ID, INTERVAL_TYPE_ID ORDER BY INTERVAL_TIMESTAMP) AS Next_Entry_Type
    ,LEAD(INTERVAL_TIMESTAMP) OVER(PARTITION BY USER_ID, INTERVAL_TYPE_ID ORDER BY INTERVAL_TIMESTAMP) AS Next_Interval_Timestamp
    ,LEAD(INTERVAL_ID) OVER(PARTITION BY USER_ID, INTERVAL_TYPE_ID ORDER BY INTERVAL_TIMESTAMP) AS Next_Interval_ID
  FROM
    INTERVAL_TABLE
)
,CTE_Result
AS
(
  SELECT
    USER_ID
    ,INTERVAL_TYPE_ID
    ,Curr_Entry_Type AS Entry_Type_Init
    ,Curr_Interval_Timestamp AS Interval_Timestamp_Init
    ,Curr_Interval_ID AS Interval_ID_Init
    ,Next_Entry_Type AS Entry_Type_End
    ,CASE WHEN Next_Entry_Type = 'END_INTERVAL' THEN Next_Interval_Timestamp END AS Interval_Timestamp_End
    ,CASE WHEN Next_Entry_Type = 'END_INTERVAL' THEN Next_Interval_ID END AS Interval_ID_End
  FROM CTE
  WHERE Curr_Entry_Type = 'INIT_INTERVAL'

  UNION -- sic! not UNION ALL

  SELECT
    USER_ID
    ,INTERVAL_TYPE_ID
    ,Prev_Entry_Type AS Entry_Type_Init
    ,CASE WHEN Prev_Entry_Type = 'INIT_INTERVAL' THEN Prev_Interval_Timestamp END AS Interval_Timestamp_Init
    ,CASE WHEN Prev_Entry_Type = 'INIT_INTERVAL' THEN Prev_Interval_ID END AS Interval_ID_Init
    ,Curr_Entry_Type AS Entry_Type_End
    ,Curr_Interval_Timestamp AS Interval_Timestamp_End
    ,Curr_Interval_ID AS Interval_ID_End
  FROM CTE
  WHERE Curr_Entry_Type = 'END_INTERVAL'
)
SELECT
    USER_ID
    ,INTERVAL_TYPE_ID
    ,Interval_Timestamp_Init
    ,Interval_Timestamp_End
    ,Interval_ID_Init
    ,Interval_ID_End
FROM CTE_Result
ORDER BY
  USER_ID
  ,INTERVAL_TYPE_ID
  ,COALESCE(Interval_Timestamp_Init, Interval_Timestamp_End)

结果

| user_id | interval_type_id | interval_timestamp_init | interval_timestamp_end | interval_id_init | interval_id_end |
|---------|------------------|-------------------------|------------------------|------------------|-----------------|
|       1 |                1 |    2018-03-08T14:00:00Z |   2018-03-08T15:00:00Z |                1 |               2 |
|       1 |                1 |                  (null) |   2018-03-08T15:30:00Z |           (null) |               3 |
|       1 |                1 |    2018-03-08T15:45:00Z |                 (null) |                4 |          (null) |
|       1 |                1 |    2018-03-08T15:50:00Z |                 (null) |                5 |          (null) |