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我们对操作进行了审计跟踪,并要求我报告这些操作所花费的平均时间。
不幸的是,审核跟踪包含“取消”条目,本质上排除了之前的操作。
所以,一些数据。
AuditTrail
ID OrderID ActionQty ActionDate
1 1 1 2002-02-02
2 2 1 2002-02-02
3 1 -1 2003-03-03
4 1 1 2004-04-04
和
Orders
OrderID OrderDate
1 2001-01-01
2 2002-02-02
比较的基准日期是差值 ActionDate。
所需的是这些的平均值。
在上面的示例中,需要排除 AuditTrail 条目 1 和 3,因为条目 3 是“取消”,因此需要排除之前的非取消条目(条目 1)。ID 是连续的,但对于订单来说不一定是连续的,因为有很多订单和很多审计跟踪条目。
更复杂的是,我们可以看到“取消”的运行,这需要在链中进一步回滚。
例如
AuditTrail
ID OrderID ActionQty ActionDate
1030 99 1 2002-02-02
1031 99 1 2002-02-02
1032 99 -1 2003-03-03
1033 99 -1 2004-04-04
在此示例中,2 个输入和 2 个输出。
所以。
平均值是总数除以计数。我们可以轻松地使用 SUM(ActionQty)
(GROUP'd BY AuditTrail.OrderID)来获取订单的正确计数。
获取 AuditEntry 的天数也很容易 (TIMESTAMPDIFF(DAY, Orders.OrderDate, AuditTrail.ActionDate)
)。
但是排除正确的......我无法解决。
有什么线索吗?
最佳答案
您可以使用行号方法进行匹配。给定
MariaDB [sandbox]> select * from t;
+------+---------+-----------+------------+
| ID | OrderID | ActionQty | ActionDate |
+------+---------+-----------+------------+
| 1 | 1 | 1 | 2002-02-02 |
| 2 | 2 | 1 | 2002-02-02 |
| 3 | 1 | -1 | 2003-03-03 |
| 4 | 1 | 1 | 2004-04-04 |
| 1030 | 99 | 1 | 2002-02-02 |
| 1031 | 99 | 1 | 2002-02-02 |
| 1032 | 99 | -1 | 2003-03-03 |
| 1033 | 99 | -1 | 2004-04-04 |
+------+---------+-----------+------------+
8 rows in set (0.00 sec)
此查询
Select s.id,s.orderid,s.actionqty,s.actiondate
from
(
select t.*,
if(t.orderid<>@p ,@rn:=1,@rn:=@rn+1) rn,
@p:=t.orderid p
from t,(select @block:=0,@rn:=0,@p:=0) rn
where actionqty > 0
order by orderid,id
)s
left join
(
select t.*,
if(t.orderid<>@p ,@rn:=1,@rn:=@rn+1) rn,
@p:=t.orderid p
from t,(select @block:=0,@rn:=0,@p:=0) rn
where actionqty < 0
order by orderid,id
) cans on s.orderid = cans.orderid and s.rn = cans.rn
where cans.id is null
结果
+------+---------+-----------+------------+
| id | orderid | actionqty | actiondate |
+------+---------+-----------+------------+
| 4 | 1 | 1 | 2004-04-04 |
| 2 | 2 | 1 | 2002-02-02 |
+------+---------+-----------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
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