Oracle SQL Trending MTD Data

Question

Я пытаюсь решить проблему трендов при работе, очень похожей на приведенный ниже пример. Я думаю, что у меня есть метод, но я не знаю, как это сделать в SQL.

Входные данные:

MTD   LOC_ID RAINED 
1-Apr-16 1  Y 
1-Apr-16 2  N 
1-May-16 1  N 
1-May-16 2  N 
1-Jun-16 1  N 
1-Jun-16 2  N 
1-Jul-16 1  Y 
1-Jul-16 2  N 
1-Aug-16 1  N 
1-Aug-16 2  Y 

Нужный выход:

MTD   LOC_ID RAINED TRENDS 
1-Apr-16 1  Y  New 
1-May-16 1  N  No Rain 
1-Jun-16 1  N  No Rain 
1-Jul-16 1  Y  Carryover 
1-Aug-16 1  N  No Rain 
1-Apr-16 2  N  No Rain 
1-May-16 2  N  No Rain 
1-Jun-16 2  N  No Rain 
1-Jul-16 2  N  No Rain 
1-Aug-16 2  Y  New 

Я пытаюсь произвести выходной сигнал из входного сигнала, на тренде МПД без зависимости Это. Таким образом, когда на вход добавляются новые месяцы, выход изменяется без редактирования запроса.

Логика для ТРЕНДОВ будет происходить на каждом уникальном LOC_ID. Тенденции будут иметь три значения: «Новый» в течение первого месяца RAINED - «Y», «Carryover» в последующие месяцы, когда RAINED «Y» и «No Rain» в любые месяцы, где RAINED «N».

Я хотел бы автоматизировать эту проблему, введя промежуточный шаг со списком. Например, для LOC_ID = «1»:

MTD   LOC_ID RAINED PREV_RAINED 
1-Apr-16 1  Y  (null)/0/(I don't care) 
1-May-16 1  N  Y 
1-Jun-16 1  N  Y;N 
1-Jul-16 1  Y  Y;N;N 
1-Aug-16 1  N  Y;N;N;Y 

Таким образом, для получения «Тренды» в выводе, я могу сказать:

case when RAINED = 'Y' then 
    case when not regexp_like(PREV_RAINED, 'Y', 'i') then 
     'New' 
    else 
     'Carryover' 
    end 
else 
    'No Rain' 
end as TRENDS 

Моя проблема в том, что я не знаю, как для создания PREV_RAINED для каждого уникального LOC_ID. У меня есть ощущение, что ему нужно комбинировать LAG() и раздел по порядку LOC_ID по MTD, но количество лаг, которое мне нужно сделать, зависит от каждого месяца.

Есть ли простой способ произвести PREV_RAINED или более простой способ решить мою общую проблему при сохранении автоматизации каждый месяц?

Спасибо за чтение всего этого! :)

Answer 1

В нижнем SQL есть две части.

(i) Calculating the ROWNUMBER value for rained attribute at loc_id,rained level. 
(ii) Get the count at partition level loc_id,rained. 

Вычислив два вышеизложенных, мы можем написать логику CASE WHEN для расчета тенденций, основанных на ваших требованиях.

SELECT mtd, 
     loc_id, 
     rained, 
     CASE WHEN rained = 'N' THEN 'No Rain' 
      WHEN rained = 'Y' AND rn = 1 THEN 'New' 
      ELSE 'Carry Over'  
     END AS Trends  
    FROM 
     ( 
      SELECT mtd, 
        loc_id, 
        rained,     
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY loc_id,rained ORDER BY mtd) AS rn, 
        COUNT(*) OVER (PARTITION BY loc_id,rained) AS count_locid_rained    
       FROM INPUT 
       ORDER BY loc_id,mtd,rained,rn 
     ) X; 

Answer 2

Вот решение для более старых версий. Предложение WITH для входных данных; решение начинается сразу после предложения WITH.

Теперь я буду работать над решением MATCH_RECOGNIZE, я могу добавить его к этому ответу.

with 
    input_data (mtd, loc_id, rained) as (
     select to_date('1-Apr-16', 'dd-Mon-rr'), 1, 'Y' from dual union all 
     select to_date('1-Apr-16', 'dd-Mon-rr'), 2, 'N' from dual union all 
     select to_date('1-May-16', 'dd-Mon-rr'), 1, 'N' from dual union all 
     select to_date('1-May-16', 'dd-Mon-rr'), 2, 'N' from dual union all 
     select to_date('1-Jun-16', 'dd-Mon-rr'), 1, 'N' from dual union all 
     select to_date('1-Jun-16', 'dd-Mon-rr'), 2, 'N' from dual union all 
     select to_date('1-Jul-16', 'dd-Mon-rr'), 1, 'Y' from dual union all 
     select to_date('1-Jul-16', 'dd-Mon-rr'), 2, 'N' from dual union all 
     select to_date('1-Aug-16', 'dd-Mon-rr'), 1, 'N' from dual union all 
     select to_date('1-Aug-16', 'dd-Mon-rr'), 2, 'Y' from dual 
    ) 
select mtd, loc_id, rained, 
     case rained when 'N' then 'No Rain' 
        else case when rn = 1 then 'New' 
             else 'Carryover' end 
        end as trends 
from (select mtd, loc_id, rained, 
       row_number() over (partition by loc_id, rained order by mtd) rn 
     from input_data 
) 
order by loc_id, mtd 
; 

Выход

MTD      LOC_ID RAINED TRENDS 
------------------- ---------- ------ --------- 
01/04/2016 00:00:00   1  Y New  
01/05/2016 00:00:00   1  N No Rain 
01/06/2016 00:00:00   1  N No Rain 
01/07/2016 00:00:00   1  Y Carryover 
01/08/2016 00:00:00   1  N No Rain 
01/04/2016 00:00:00   2  N No Rain 
01/05/2016 00:00:00   2  N No Rain 
01/06/2016 00:00:00   2  N No Rain 
01/07/2016 00:00:00   2  N No Rain 
01/08/2016 00:00:00   2  Y New  

10 rows selected 

Answer 3

Решение с использованием MATCH_RECOGNIZE (для Oracle 12c только). Проверьте различные решения на вашем наборе данных; Мне говорят, что MATCH_RECOGNIZE может быть значительно быстрее, чем другие решения, но это зависит от многих факторов.

select loc_id, mtd, rained, trends 
from input_data 
    match_recognize (
    partition by loc_id, rained 
    order by  mtd 
    measures  mtd as mtd, 
       case when rained = 'N' then 'No Rain' 
         else case when match_number() = 1 then 'New' else 'Carryover' end 
         end as trends 
    pattern (a) 
    define a as 0 = 0 
) 
order by loc_id, mtd;