長い投稿で申し訳ありませんが、サンプル データのコピーと貼り付けと、考えられる解決方法を以下に示します。質問の関連部分は、投稿の上部 (水平線の上) にあります。
私は次の表を持っています
Dt customer_id buy_time money_spent
-------------------------------------------------
2000-01-04 100 11:00:00.00 2
2000-01-05 100 16:00:00.00 1
2000-01-10 100 13:00:00.00 4
2000-01-10 100 14:00:00.00 3
2000-01-04 200 09:00:00.00 10
2000-01-06 200 10:00:00.00 11
2000-01-06 200 11:00:00.00 5
2000-01-10 200 08:00:00.00 20
クエリでこの結果セットを取得したい
Dt Dt_next customer_id buy_time money_spent
-------------------------------------------------------------
2000-01-04 2000-01-05 100 11:00:00.00 2
2000-01-05 2000-01-10 100 16:00:00.00 1
2000-01-10 NULL 100 13:00:00.00 4
2000-01-10 NULL 100 14:00:00.00 3
2000-01-04 2000-01-06 200 09:00:00.00 10
2000-01-06 2000-01-10 200 10:00:00.00 11
2000-01-06 2000-01-10 200 11:00:00.00 5
2000-01-10 NULL 200 08:00:00.00 20
つまりcustomer_id
、各顧客 ( ) と毎日 ( Dt
) 同じ顧客が訪れた翌日 ( Dt_next
) が必要です。
後者の結果セット (水平線の下に囲まれたデータとクエリ) を与えるクエリが既に 1 つあります。ただし、これには 1left outer join
つおよび 2 つのdense_rank
集約関数が含まれます。このアプローチは私には少し不器用に思えますが、より良い解決策があるはずです。代替ソリューションへのポインタは非常に高く評価されています! ありがとうございました!
ところで: 私は SQL Server 11 を使用しており、テーブルには >>1m のエントリがあります。
私のクエリ:
select
customer_table.Dt
,customer_table_lead.Dt as Dt_next
,customer_table.customer_id
,customer_table.buy_time
,customer_table.money_spent
from
(
select
#customer_data.*
,dense_rank() over (partition by customer_id order by customer_id asc, Dt asc) as Dt_int
from #customer_data
) as customer_table
left outer join
(
select distinct
#customer_data.Dt
,#customer_data.customer_id
,dense_rank() over (partition by customer_id order by customer_id asc, Dt asc)-1 as Dt_int
from #customer_data
) as customer_table_lead
on
(
customer_table.Dt_int=customer_table_lead.Dt_int
and customer_table.customer_id=customer_table_lead.customer_id
)
サンプルデータ:
create table #customer_data (
Dt date not null,
customer_id int not null,
buy_time time(2) not null,
money_spent float not null
);
insert into #customer_data values ('2000-01-04',100,'11:00:00',2);
insert into #customer_data values ('2000-01-05',100,'16:00:00',1);
insert into #customer_data values ('2000-01-10',100,'13:00:00',4);
insert into #customer_data values ('2000-01-10',100,'14:00:00',3);
insert into #customer_data values ('2000-01-04',200,'09:00:00',10);
insert into #customer_data values ('2000-01-06',200,'10:00:00',11);
insert into #customer_data values ('2000-01-06',200,'11:00:00',5);
insert into #customer_data values ('2000-01-10',200,'08:00:00',20);