小编Mer*_*lin的帖子

我怀疑Redshift不支持命名窗口,因为Postgres至少有8.4版:

select stuff
       , stuff_category
       , sum(dollars) over W

from   table

window W as (partition by stuff_category)

但是我想明确地知道,我找不到任何参考,或者任何帖子上写着"我们并没有因为非常好的理由而实施这个yada yada".

AWS Redshift SQL Reference没有提到'window as'语法 - 我想我应该把它作为答案.

这是一个关于Postgres名为windows的SO答案

这是关于WINDOW AS ()语法的Postgres 8.4文档

我想看到 Julia 的代码片段，它将读取文件并返回与正则表达式匹配的行（字符串类型）。

我欢迎多种技术，但输出应相当于以下内容：

$> grep -E ^AB[AJ].*TO' 'webster-unabridged-dictionary-1913.txt'

ABACTOR
ABATOR
ABATTOIR
ABJURATORY

我在这里使用 GNU grep 3.1，文件中每个条目的第一行都是大写单词。

Redshift DISTINCT在其窗口函数中不支持聚合.用于COUNT声明此状态的AWS文档,并且distinct不支持任何窗口函数.

我的用例:通过不同的时间间隔和流量渠道统计客户

我希望本年度的月度和年初至今独特的客户数量,并且还按交通渠道和所有渠道的总数进行划分.由于客户可以多次访问我只需要计算不同的客户,因此Redshift窗口聚合将无济于事.

• 我可以统计不同的客户使用count(distinct customer_id)...group by,但这只会给我四个所需的结果.
• 我并不想进入运行了一堆之间堆积每个需要计数一个完整的查询习惯union all.我希望这不是唯一的解决方案.

这就是我在postgres(或Oracle)中写的内容:

select order_month
       , traffic_channel
       , count(distinct customer_id) over(partition by order_month, traffic_channel) as customers_by_channel_and_month
       , count(distinct customer_id) over(partition by traffic_channel) as ytd_customers_by_channel
       , count(distinct customer_id) over(partition by order_month) as monthly_customers_all_channels
       , count(distinct customer_id) over() as ytd_total_customers

from orders_traffic_channels
/* otc is a table of dated transactions of customers, channels, and month of order */

where to_char(order_month, …

我可以将变量插入字符串中，以使用其他文本打印该值，如下所示：

a = "sheriff";
println("Howdy, I'm the $a.")

Howdy, I'm the sheriff.

我需要插入数组元素的语法，我目前得到的是：

A = ["carb", "sheriff", "mumchance"]
println("Howdy, I'm the $A[2].")

Howdy, I'm the String["carb", "sheriff", "mumchance"][2].

我正在 Julia 中使用 DataFrames，并且想要过滤一些日期和日期时间列。为此，我需要运行数据作业时上个月的最后一天。

例如，如果今天的日期是Date("2021-07-21")，我想获取2021-06-30。

我一直在 Redshift SQL 中执行此操作，如下所示：

select last_day(current_date - interval \'1 month\');\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82  last_day  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 2021-06-30 \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n