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假设我有一个数据表,例如:
ID | Col1 | Col2 | Col3
1 a b 23
2 a c 14
3 f g 11
假设我有一个 POSSIBLE_MATCHES 表,例如:
MatchID | Col1 | Col2 | Col3
101 a a 11
102 a b 11
103 a b 14
104 a c 23
105 f a 1
假设我有一个权重表(如果您想为了讨论和简单起见假设所有权重均为 1 - 我可以稍后临时改进我的解决方案以合并权重):
Col | Weight
Col1 1
Col2 1.5
Col3 2
因此,对于每个可能的匹配,我们都会计算每个匹配列的SCORE。
Score = Col1 Weight * (CASE WHEN DATA.COL1 = POSSIBLE_MATCHES.Col1 THEN 1 ELSE 0) +
Col2 Weight * (CASE WHEN DATA.COL2 = POSSIBLE_MATCHES.Col2 THEN 1 ELSE 0) +
Col3 Weight * (CASE WHEN DATA.COL3 = POSSIBLE_MATCHES.Col3 THEN 1 ELSE 0)
例如第一行的最佳匹配:Col1 = a,Col2 = b,Col3 = 23:
MatchID | Col1 | Col2 | Col3 | Score
101 a a 11 1*1 + 1.5*0 + 2*0 = 1
102 a b 11 1*1 + 1.5*1 + 2*0 = 2.5
103 a b 14 1*1 + 1.5*1 + 2*0 = 2.5
104 a c 23 1*1 + 1.5*0 + 2*1 = 3
105 f a 1 1*0 + 1.5*0 + 2*0 = 0
因此,在本例中,ID:1 的最佳匹配是 MatchID:104。如果分数相同则取最低的MatchID。
如果你想尝试一下,这里有一个 sql fiddle : http://sqlfiddle.com/#!6/9df45/1
对于数据中的每个 ID,我如何在可能的匹配中找到最佳匹配?
最佳答案
在此解决方案中,我们进行完全连接以获取所有可能性并评估所有可能性的分数。然后,我们用 ROW_NUMBER 从最好到最低为它们分配一个数字。最后,我们排除所有那些不是最好的“WHERE Rank = 1”
SELECT *
FROM
(SELECT data.ID,
possible_matches.MatchID,
Score = (CASE WHEN data.Col1 = possible_matches.Col1 THEN 1 ELSE 0 END) * 1 +
(CASE WHEN data.Col2 = possible_matches.Col2 THEN 1 ELSE 0 END) * 1.5 +
(CASE WHEN data.Col3 = possible_matches.Col3 THEN 1 ELSE 0 END) * 2,
[Rank] = ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY data.ID ORDER BY (CASE WHEN data.Col1 = possible_matches.Col1 THEN 1 ELSE 0 END) * 1 +
(CASE WHEN data.Col2 = possible_matches.Col2 THEN 1 ELSE 0 END) * 1.5 +
(CASE WHEN data.Col3 = possible_matches.Col3 THEN 1 ELSE 0 END) * 2 DESC)
from data, possible_matches) AS AllScore
WHERE AllScore.[Rank] = 1
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