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我有一个表格可以跟踪客户资料的变化。 Here's a simplified version :
CREATE TABLE HISTORY (
CUSTOMER_ID NUMBER(9,0),
DATE_CHANGED DATE,
ACCOUNT_TYPE VARCHAR2(20),
CONSTRAINT HISTORY_PK PRIMARY KEY (CUSTOMER_ID, DATE_CHANGED)
);
INSERT INTO HISTORY (CUSTOMER_ID, DATE_CHANGED, ACCOUNT_TYPE) VALUES (200, TO_DATE('05/01/2013 00:00:00','DD/MM/RRRR HH24:MI:SS'), 'Premium');
INSERT INTO HISTORY (CUSTOMER_ID, DATE_CHANGED, ACCOUNT_TYPE) VALUES (300, TO_DATE('17/02/2013 00:00:00','DD/MM/RRRR HH24:MI:SS'), 'Free');
INSERT INTO HISTORY (CUSTOMER_ID, DATE_CHANGED, ACCOUNT_TYPE) VALUES (100, TO_DATE('05/03/2013 00:00:00','DD/MM/RRRR HH24:MI:SS'), 'Free');
INSERT INTO HISTORY (CUSTOMER_ID, DATE_CHANGED, ACCOUNT_TYPE) VALUES (100, TO_DATE('12/03/2013 00:00:00','DD/MM/RRRR HH24:MI:SS'), 'Standard');
INSERT INTO HISTORY (CUSTOMER_ID, DATE_CHANGED, ACCOUNT_TYPE) VALUES (200, TO_DATE('22/03/2013 00:00:00','DD/MM/RRRR HH24:MI:SS'), 'Standard');
INSERT INTO HISTORY (CUSTOMER_ID, DATE_CHANGED, ACCOUNT_TYPE) VALUES (100, TO_DATE('29/03/2013 00:00:00','DD/MM/RRRR HH24:MI:SS'), 'Premium');
该数据由第三方维护。我的最终目标是获得给定时间跨度内每种账户类型和月份的客户总和，但到现在为止，我想从更简单的事情开始——显示每个月/客户组合的最新账户类型，其中记录了更改:
YEAR MONTH CUSTOMER_ID ACCOUNT_TYPE
==== ===== =========== ============
2013 1 200 Premium
2013 2 300 Free
2013 3 100 Premium
2013 3 200 Standard
在这里，客户 100 在 3 月份进行了三项更改；我们显示“Premium”是因为它的最新日期在三月内。
获取所有行的查询是这样的:
SELECT EXTRACT(YEAR FROM DATE_CHANGED) AS YEAR,
EXTRACT(MONTH FROM DATE_CHANGED) AS MONTH,
CUSTOMER_ID, ACCOUNT_TYPE
FROM HISTORY
ORDER BY YEAR, MONTH, CUSTOMER_ID, DATE_CHANGED
是否可以使用聚合函数过滤掉不需要的行？使用解析函数是否更有意义？
(而且，在任何一种情况下，什么才是合适的功能？)
编辑:有人要求我提供不需要的行的示例。三月份的客户 100 有 3 行:
'05/03/2013 00:00:00', 'Free'
'12/03/2013 00:00:00', 'Standard'
'29/03/2013 00:00:00', 'Premium'
不需要的行是 'Free' 和 'Standard' 因为它们不是当月最新的。
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