SQL 在不斷增長的時間范圍內計算不同的用戶

Question

我認為我沒有正確命名這個，但本質上我希望能夠計算不同的用戶，但隨着時間的推移考慮那些以前的不同用戶。 例如，假設我們有一個用戶購買的數據集：

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

一般來說，如果我按照正常情況計算按月分組的差異，我們會得到：

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戶的總數在一段時間內如何增加。

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

因此，第一個月將是 3 個不同的用戶。 考慮到不同用戶的總數增加了“D”，第二個月為 4，而“A”沒有被計算在內，因為它在上個月已經被識別為獨立用戶。 第三個月仍然是 4，因為當月沒有新的不同用戶執行操作。

任何幫助將不勝感激（即使它只是一個更好的標題，以便更恰當地接觸更多人哈哈）

Answer 1

這是一個基於Postgres中運行 sum 的解決方案，應該可以很好地轉換為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	數數
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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