SQL 在不断增长的时间范围内计算不同的用户

Question

我认为我没有正确命名这个，但本质上我希望能够计算不同的用户，但随着时间的推移考虑那些以前的不同用户。 例如，假设我们有一个用户购买的数据集：

Date    | User 
-----------------
2/3/22  |   A  
2/4/22  |   B
2/22/22 |   C
3/2/22  |   A
3/4/22  |   D
3/15/22 |   A
4/30/22 |   B

一般来说，如果我按照正常情况计算按月分组的差异，我们会得到：

Date    | Count 
-----------------
2/1/22  |   3  
3/1/22  |   2
4/1/22  |   1

但我真正想看到的是不同用户的总数在一段时间内如何增加。

Date    | Count 
-----------------
2/1/22  |   3  
3/1/22  |   4
4/1/22  |   4

因此，第一个月将是 3 个不同的用户。 考虑到不同用户的总数增加了“D”，第二个月为 4，而“A”没有被计算在内，因为它在上个月已经被识别为独立用户。 第三个月仍然是 4，因为当月没有新的不同用户执行操作。

任何帮助将不胜感激（即使它只是一个更好的标题，以便更恰当地接触更多人哈哈）

Answer 1

这是一个基于Postgres中运行 sum 的解决方案，应该可以很好地转换为Vertica 。

select  date_trunc('month', "Date") as "Date"
       ,sum(count(case rn when 1 then 1 end)) over (order by date_trunc('month', "Date")) as "Count"
from    (
        select  "Date"
               ,"User"
               ,row_number()  over(partition by "User" order by "Date") as rn
        from    t
        ) t
group by  date_trunc('month', "Date")
order by "Date"

日期	数数
2022-02-01 00:00:00	3
2022-03-01 00:00:00	4
2022-04-01 00:00:00	4

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