做网站怎么看效果,深圳企业建网站公司,可以挣钱的设计网站,南京网站建设一条龙可以使用 stack 将少量数据直接写在sql中,然后用于验证是否正确
1、每个省累计销量前1名的城市 t1(pro_name,city_name,sale_num,sale_date#xff09; 源数据#xff1a; ‘河北’,‘石家庄’,‘1’,‘2022-01-01’ ,‘河北’,‘石家庄’,‘2’,‘2022-01-02’ ,‘河北’,‘…可以使用 stack 将少量数据直接写在sql中,然后用于验证是否正确
1、每个省累计销量前1名的城市 t1(pro_name,city_name,sale_num,sale_date 源数据 ‘河北’,‘石家庄’,‘1’,‘2022-01-01’ ,‘河北’,‘石家庄’,‘2’,‘2022-01-02’ ,‘河北’,‘石家庄’,‘3’,‘2022-01-03’ ,‘河北’,‘张家口’,‘2’,‘2022-01-02’ ,‘河北’,‘张家口’,‘3’,‘2022-01-03’ ,‘河北’,‘张家口’,‘2’,‘2022-01-02’ ,‘陕西’,‘西安’,‘0’,‘2022-01-02’ ,‘陕西’,‘西安’,‘1’,‘2022-01-03’ ,‘陕西’,‘西安’,‘2’,‘2022-01-02’ ,‘陕西’,‘延安’,‘0’,‘2022-01-02’ ,‘陕西’,‘延安’,‘1’,‘2022-01-03’ ,‘陕西’,‘延安’,‘0’,‘2022-01-02’
结果 city_name sum_sale 张家口 7 西安 3 答
with temp_data as (select stack(12,河北,石家庄,1,2022-01-01,河北,石家庄,2,2022-01-02,河北,石家庄,3,2022-01-03,河北,张家口,2,2022-01-02,河北,张家口,3,2022-01-03,河北,张家口,2,2022-01-02,陕西,西安,0,2022-01-02,陕西,西安,1,2022-01-03,陕西,西安,2,2022-01-02,陕西,延安,0,2022-01-02,陕西,延安,1,2022-01-03,陕西,延安,0,2022-01-02) as (pro_name,city_name,sale_num,sale_date)
)
select
*
from (
select t.pro_name,t.city_name,t.sale_cnt,row_number() over(partition by pro_name order by sale_cnt desc) as rnk
from (
select pro_name,city_name,sale_num,sum(sale_num) as sale_cnt
from temp_data
group by pro_name,city_name
) t
) t1
where t1.rnk 1
;2、求股票的波峰和波谷 波峰当天的股票价格大于前一天和后一天 波谷当天的股票价格小于前一天和后一天 数据准备 stock表有3个字段 stock_name股票名称、stock_price股票价格、stats_date日期
源数据 ‘A’,‘20210621’,‘13’ ‘A’,‘20210622’,‘11’ ‘A’,‘20210623’,‘17’ ‘A’,‘20210624’,‘12’ ‘A’,‘20210625’,‘14’ ‘B’,‘20210621’,‘16’ ‘B’,‘20210622’,‘12’ ‘B’,‘20210623’,‘12’ ‘B’,‘20210624’,‘17’ ‘B’,‘20210625’,‘13’
结果 stock_name stats_date stock_price price_type A 20210621 13 其他 A 20210622 11 波谷 A 20210623 17 波峰 A 20210624 12 波谷 A 20210625 14 其他 B 20210621 16 其他 B 20210622 12 其他 B 20210623 12 其他 B 20210624 17 波峰 B 20210625 13 其他
答 with temp_data as ( select stack(10, ‘A’,‘20210621’,‘13’ ,‘A’,‘20210622’,‘11’ ,‘A’,‘20210623’,‘17’ ,‘A’,‘20210624’,‘12’ ,‘A’,‘20210625’,‘14’ ,‘B’,‘20210621’,‘16’ ,‘B’,‘20210622’,‘12’ ,‘B’,‘20210623’,‘12’ ,‘B’,‘20210624’,‘17’ ,‘B’,‘20210625’,‘13’ ) as (stock_name,stock_date,stock_price) ) select t.stock_name, t.stock_date, t.stock_price, case when t.stock_price t.lag_price and t.stock_price t.lead_price then ‘波谷’ when t.stock_price t.lag_price and t.stock_price t.lead_price then ‘波峰’ else ‘其他’ end as price_type from ( select stock_name, stock_date, stock_price, lag(stock_price,1) over(partition by stock_name order by stock_date ) as lag_price, lead(stock_price,1) over(partition by stock_name order by stock_date ) as lead_price from temp_data ) t
