如何在 SQL 服务器中使用带有框架的 window 函数进行 COUNT(DISTINCT)

Question

捎带这个可爱的问题： Partition Function COUNT() OVER possible using DISTINCT

我希望计算不同值的移动计数。 类似于以下内容：

Count(distinct machine_id) over(partition by model order by _timestamp rows between 6 preceding and current row)

显然，SQL Server 不支持该语法。 不幸的是，我不太了解（没有内化会更准确）dense_rank 绕行是如何工作的：

dense_rank() over (partition by model order by machine_id) 
+ dense_rank() over (partition by model order by machine_id) 
- 1

因此我无法对其进行调整以满足我对移动 window 的需求。 如果我按 machine_id 订购，是否也可以按 _timestamp 订购并使用 _timestamp rows between的行？

Answer 1

dense_rank()给出当前记录的密集排名。 当您首先使用ASC排序顺序运行它时，您会从第一个元素中获得当前记录的密集排名（唯一值排名）。 当您使用DESC命令运行时，您会从最后一条记录中获得当前记录的密集排名。 然后你删除 1 因为当前记录的密集排名被计算了两次。 这给出了整个分区中的总唯一值（并为每一行重复）。

因为， dense_rank不支持frames ，你不能直接使用这个解决方案。 您需要通过其他方式生成frame 。 一种方法是通过正确的unique id比较来JOIN同一个表。 然后，您可以在组合版本上使用dense_rank 。

请查看以下解决方案建议。 假设您的表中有一个唯一的记录键 ( record_id )。 如果您没有唯一键，请在第一个 CTE 之前添加另一个 CTE 并为每条记录生成一个唯一键（使用new_id() function 或使用concat()组合多个列，中间带有分隔符以解释NULLs ）

; WITH cte AS (
SELECT 
  record_id
  , record_id_6_record_earlier = LEAD(machine_id, 6, NULL) OVER (PARTITION BY model ORDER BY _timestamp)
  , .... other columns
FROM mainTable
)
, cte2 AS (
SELECT 
  c.*
  , DistinctCntWithin6PriorRec = dense_rank() OVER (PARTITION BY c.model, c.record_id ORDER BY t._timestamp)
    + dense_rank() OVER (PARTITION BY c.model, c.record_id ORDER BY t._timestamp DESC)
    - 1
  , RN = ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY c.record_id ORDER BY t._timestamp )
FROM cte c
     LEFT JOIN mainTable t ON t.record_id BETWEEN c.record_id_6_record_earlier  and c.record_id
)
SELECT *
FROM cte2
WHERE RN = 1

此解决方案有 2 个限制：

1. 如果帧的记录少于 6 条，则LAG() function 将为NULL ，因此此解决方案将不起作用。 这可以通过不同的方式处理：我能想到的一种快速方法是生成 6 个 LEAD 列（1 个之前的记录，2 个之前的记录等），然后将BETWEEN子句更改为类似这样的东西BETWEEN COALESCE(c.record_id_6_record_earlier, c.record_id_5_record_earlier, ...., c.record_id_1_record_earlier, c.record_id) and c.record_id

2. COUNT()不计算NULL 。 但是DENSE_RANK可以。 如果它适用于您的数据，您也需要考虑这一点

Answer 2

只需使用outer apply ：

select t.*, t2.num_machines
from t outer apply
     (select count(distinct t2.machine_id) as num_machines
      from (select top (6) t2.*
            from t t2
            where t2.model = t.model and
                  t2.timestamp <= t.timestamp
            order by t2.timestamp desc
           ) t2
      ) t2;

如果每个 model 有很多行，您还可以使用lag()的（繁琐）技巧：

select t.*, v.num_machines
from (select t.*,
             lag(machine_id, 1) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_1,
             lag(machine_id, 2) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_2,
             lag(machine_id, 3) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_3,
             lag(machine_id, 4) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_4,
             lag(machine_id, 5) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_5
      from t
     ) t cross apply
     (select count(distinct v.machine_id) as num_machines
      from (values (t.machine_id),
                   (t.machine_id_1),
                   (t.machine_id_2),
                   (t.machine_id_3),
                   (t.machine_id_4),
                   (t.machine_id_5)
           ) v(machine_id)
      ) v;

在许多情况下，这可能在 SQL 服务器中具有最佳性能。