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私は2つのテーブルを持っています:

1. スナップ ショットの日付によって取得された予測テーブルからの未加工の予測データ。このデータを使用して、次のようなウォーターフォールを作成します。

item/snapshot        forecast weeks
123    | 8/25/14 | 9/1/14 | 9/8/14 | 9/15/14
--------------------------------------------
8/24/14|  7661   | 4980   | 588    | 2232
8/31/14|         | 8319   | 1968   | 2760
9/7/14 |         |        | 6931   | 684
9/14/14|         |        |        | 9328

行ラベルはスナップショットの日付で、列ラベルは予測週です。基本的に、データのスナップショットの日付がたくさんあり、各スナップショットはこのスナップショットの日付から始まる予測データを提供し、予測週に表示されます。最初のスナップショットの日付 x には x を超える予測週があり、2 番目のスナップショットの日付 y には y を超える予測週しかありません。

次に、テーブル 2、消費テーブルからの消費データがあります。消費テーブルの週を使用して予測テーブルの週と一致させ、消費を挿入してウォーターフォールの空白を埋めます。

Excelで手動で行っている場合、予測は8/25週、週番号は35で、消費テーブルから35週を見つけてここに挿入します。したがって、すべてのスナップショットの日付の 35 週目は同じになります。

次のようになります。

item/snapshot        forecast weeks
123    | 8/25/14 | 9/1/14 | 9/8/14 | 9/15/14
--------------------------------------------
8/24/14|  7661   | 4980   | 588    | 2232
8/31/14|  2222   | 8319   | 1968   | 2760
9/7/14 |  2222   | 333    | 6931   | 684
9/14/14|  2222   | 333    | 444    | 9328

しかし、ここでの問題は私の予測テーブルにあります。たとえば、最初のスナップショットの日付には 1 週目から 10 週目までの予測が含まれますが、2 番目のスナップショットの日付には 2 週目から 10 週目の予測しかありません。空白は基本的にデータがなく、予測週間がないことを意味するため、このプロセスを自動化された bigquery sql にします。

誰かが私にアイデアを与えることができれば、私は本当に感謝しています

そして、ここに私のスクリプトがあります：

 //Get item info from forecast table
DEFINE INLINE TABLE t1
SELECT CONCAT(SUBSTR(snapshot_date, -4, 4),'-',SUBSTR(snapshot_date, -10, 2),'-', SUBSTR(snapshot_date, -7, 2)) snapshot, 
item_name, 
type, 
item_description, 
CONCAT(SUBSTR(forecast_week_start_date, -4, 4),'-',SUBSTR(forecast_week_start_date, -10, 2),'-', SUBSTR(forecast_week_start_date, -7, 2)) forecast_week_start_date, 
SUM(quantity) qty, 
forecast_week_number, 
forecast_year_number,
CONCAT(STRING(forecast_year_number),'-',STRING(forecast_week_number) year_week
FROM forecast
WHERE 
concat(SUBSTR(snapshot_date, -4, 4),'-',SUBSTR(snapshot_date, -10, 2),'-', SUBSTR(snapshot_date, -7, 2)) >= 
strftime_usec(date_add(TIME_USEC_TO_WEEK(date_add(now(),-84 ,'DAY'),1),-1,'DAY'),'%Y-%m-%d')
GROUP BY snapshot, 
item_name, 
type, 
item_description, 
forecast_week_start_date, 
forecast_week_number, 
forecast_year_number,
year_week
ORDER BY sdm_week_start_date

//Get min year_week to use later
DEFINE INLINE TABLE t2
SELECT MIN(year_week) min_year_week
FROM t1


//Get consumption data and apply using dc deploy week
SELECT 
snapshot, 
item_name, 
type, 
item_description, 
forecast_week_start_date, 
qty,
forecast_week_number, 
forecast_year_number,
year_week
IF(t2.min_year_week!= year_week, qty+ABS(consumption_qty),qty)) quantity,

FROM t1
LEFT JOIN ALL 
 (SELECT item_name, week,sum(transaction_quantity) consumption_qt
  FROM consumption 
  GROUP BY item_name,week) inv
ON t1.year_week=inv.week AND t1.item_name=inv.item_name
CROSS JOIN t2
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1 に答える 1

1

私はこれにひびを入れました。

これら 2 つのクエリは、例の値を含むテーブルを生成します。最初のクエリの出力がconsumption_tableに書き込まれるとします。

SELECT *
FROM
  (SELECT 123 AS item, '8/25/14' AS date, 2222 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '9/1/14' AS date, 333 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '9/8/14' AS date, 444 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '9/15/14' AS date, 0 AS quantity);

そして、2 番目のクエリの出力はforecast_tableに書き込まれます。

SELECT *
FROM
  (SELECT 123 AS item, '8/24/14' AS snapshot, '8/25/14' AS forecast, 7661 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '8/24/14' AS snapshot, '9/1/14' AS forecast, 4980 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '8/24/14' AS snapshot, '9/8/14' AS forecast, 588 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '8/24/14' AS snapshot, '9/15/14' AS forecast, 2232 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '8/31/14' AS snapshot, '9/1/14' AS forecast, 8319 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '8/31/14' AS snapshot, '9/8/14' AS forecast, 1968 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '8/31/14' AS snapshot, '9/15/14' AS forecast, 2760 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '9/7/14' AS snapshot, '9/8/14' AS forecast, 6931 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '9/7/14' AS snapshot, '9/15/14' AS forecast, 684 AS quantity),
  (SELECT 123 AS item, '9/14/14' AS snapshot, '9/15/14' AS forecast, 9328 AS quantity);

次に、次のクエリは、必要なもののようなものを生成します。

SELECT
    Consumed.item AS item,
    Consumed.snapshot AS snapshot,
    Consumed.date AS date,
    IF (Forecast.quantity IS NULL, Consumed.quantity, Forecast.quantity) AS quantity
FROM
    (SELECT
        C.item     AS item,
        S.snapshot AS snapshot,
        C.date     AS date,
        C.quantity AS quantity
     FROM
        (SELECT *
         FROM
            (SELECT '8/24/14' AS snapshot),
            (SELECT '8/31/14' AS snapshot),
            (SELECT '9/7/14' AS snapshot),
            (SELECT '9/14/14' AS snapshot)) AS S
     CROSS JOIN
        consumption_table AS C) AS Consumed
LEFT JOIN
    forecast_table AS Forecast
ON Consumed.item = Forecast.item AND 
   Consumed.snapshot = Forecast.snapshot AND
   Consumed.date = Forecast.forecast;

このクエリの重要な点は、CROSS JOIN が必要な出力行をすべて生成し、消費量が既に含まれていることです。次に、LEFT JOIN はこれらの行をすべて保持し、利用可能なときに予測数量を選択します。

于 2014-11-25T06:48:15.803 に答える