Как с помощью оконных функций преобразовать таблицу?

Question

[roninnitr]

Не понимаю как прийти от первой таблицы ко второй. Кажется как-то оконные функции надо использовать, но вызыввает сложности это: 1)в зависимоти от мазагина promo_id тоже должен заново считаться и 2) как сформировать столбец promo_id по непрерыным периодам ?
кто-то сталкивался с похожей задаче? Очень признателен буду если подскажите, что посмотреть

Comments

[mayton2019]

Непонятно.

[Akina]

Мы не лечим по фотографиям.

Выложите пример исходных данных в виде текстового хорошо форматированного и пригодного к копированию кода CREATE TABLE + INSERT INTO (5-10 записей - достаточно). Добавьте требуемый результат для именно этих данных и подробное пояснение, почему именно так.

[alexalexes]

Вам нужно написать рекурсивный запрос.
Связь между родителем и потомком по атрибутам: period_id = lag.
promo_cw - это глубина погружения в рекурсию level.
promo_id - это rank/row_number корневой записи.
Корневые записи - это где lag = NaN.
PS: почему lag не целочисленен - хз.

[roninnitr]

alexalexes, спасибо вам

[roninnitr]

Akina, Хорошо, согласен с вами. Просто первый вопрос, в будущем обязательно учту.

[Akina]

roninnitr, ну если и без того разобрались, то и ладно. А то был шанс получить готовый и проверенный на предоставленных данных запрос...

Answer 1

[Olteya]

Я бы отталкивалась от того, что разница между текущим и предыдущим period_id составляет 1 до смены периода. На строке с period_id = 208 вы получите разницу в 2, в следующий раз на строке с period_id = 211.
Получается, там, где получите значение 2 - это начало нового периода. Предыдущая строка - конец предыдущего периода.
Соответственно вы можете получить таблицу (или CTE) с данными:
period_start period_end row_num
0 206 1
208 209 2
211 214 3
216 218 4
и сджойнить ее с исходной по условию period_start <=period_id (первой табл.)<= period_end.
Может быть не оптимальное решение, но в ночи только это пришло в голову :)

Answer 2

[Валерий Мамонтов]

Доброго времени суток!
Ваша задача известна как "острова данных".
Решение на SQL тут.