Hier ist ein Ansatz, um aufeinanderfolgende Datensätze mit derselben Ebene zu gruppieren und gleichzeitig Änderungen zu erkennen.
Die Idee ist, der Tabelle selbst beizutreten und jeden Datensatz mit dem nächsten Datensatz zu verknüpfen, der eine andere Ebene hat. Dies geschieht mit einem NOT EXISTS Bedingung mit einer korrelierten Unterabfrage.
LEFT JOIN wird benötigt, um zu vermeiden, dass der letzte Datensatz (der die aktuelle Ebene besitzt) herausgefiltert wird, der noch keinen nächsten Datensatz hat:Für diesen Datensatz verwenden wir COALESCE() um ein Standard-Enddatum einzurichten.
SELECT
c1.day day_from,
COALESCE(c2.day, TO_DATE('2199-12-31', 'yyyy-mm-dd')) day_to,
c1.Vendor_ID,
c1.Customer_ID,
c1.rank
FROM customer_records c1
LEFT JOIN customer_records c2
ON c2.Vendor_ID = c1.Vendor_ID
AND c2.Customer_ID = c1.Customer_ID
AND c2.rank <> c1.rank
AND c2.DAY > c1.DAY
AND NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM customer_records c3
WHERE
c3.Vendor_ID = c1.Vendor_ID
AND c3.Customer_ID = c1.Customer_ID
AND c3.rank <> c1.rank
AND c3.DAY > c1.DAY
AND c3.DAY < c2.DAY
)
Dies gibt zurück:
DAY_FROM | DAY_TO | Vendor_ID | Customer_ID | rank
:-------- | :-------- | ------------------: | ----------: | -----------------:
24-SEP-14 | 22-OCT-14 | 71047795 | 476095 | 3103
01-OCT-14 | 22-OCT-14 | 71047795 | 476095 | 3103
08-OCT-14 | 22-OCT-14 | 71047795 | 476095 | 3103
15-OCT-14 | 22-OCT-14 | 71047795 | 476095 | 3103
22-OCT-14 | 12-NOV-15 | 71047795 | 476095 | 3102
29-OCT-14 | 12-NOV-15 | 71047795 | 476095 | 3102
05-NOV-15 | 12-NOV-15 | 71047795 | 476095 | 3102
12-NOV-15 | 31-DEC-99 | 71047795 | 476095 | 3103
Jetzt können wir den Datensatz nach Stufe und Enddatum gruppieren, um die erwarteten Ergebnisse zu generieren. ROW_NUMBER() kann dir die Versionsnummer geben. Es ist auch einfach zu überprüfen, welcher Datensatz der aktuelle ist, wie oben erläutert.
SELECT
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY c2.day) version,
DECODE(c2.day, NULL, 'Y') current_flag,
MIN(c1.day) day_from,
COALESCE(c2.day, TO_DATE('2199-12-31', 'yyyy-mm-dd')) day_to,
c1.Vendor_ID,
c1.Customer_ID,
c1.rank
FROM customer_records c1
LEFT JOIN customer_records c2
ON c2.Vendor_ID = c1.Vendor_ID
AND c2.Customer_ID = c1.Customer_ID
AND c2.rank <> c1.rank
AND c2.DAY > c1.DAY
AND NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM customer_records c3
WHERE
c3.Vendor_Id = c1.Vendor_Id
AND c3.Customer_ID = c1.Customer_ID
AND c3.rank <> c1.rank
AND c3.DAY > c1.DAY
AND c3.DAY < c2.DAY
)
GROUP BY
c1.Vendor_Id,
c1.Customer_ID,
c1.rank,
c2.day
ORDER BY
day_from
Ergebnisse :
VERSION | CURRENT_FLAG | DAY_FROM | DAY_TO | Vendor_ID | Customer_ID | rank
------: | :----------- | :-------- | :-------- | ------------------: | ----------: | -----------------:
1 | N | 24-SEP-14 | 22-OCT-14 | 71047795 | 476095 | 3103
2 | N | 22-OCT-14 | 12-NOV-15 | 71047795 | 476095 | 3102
3 | Y | 12-NOV-15 | 31-DEC-99 | 71047795 | 476095 | 3103
In Oracle können Sie jede Auswahl mithilfe von die MERGE-Syntax
. Sie können alle erwarteten Spalten current_flag abgleichen und day_to , und aktualisieren Sie diese, wenn bereits ein Datensatz vorhanden ist; andernfalls fügen Sie einfach ein neues ein.
MERGE INTO dimensions dim
USING (
-- above query goes here --
) cust
ON dim.DAY_FROM = cust.DAY_FROM
AND dim.vendor_id = cust.vendor_id
AND dim.Customer_ID = cust.Customer_ID
AND dim.rank = cust.rank
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET
dim.DAY_TO = cust.DAY_TO,
dim.CURRENT_FLAG = cust.CURRENT_FLAG
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT (
dim.DAY_FROM,
dim.VERSION,
dim.CURRENT_FLAG,
dim.DAY_FROM,
dim.DAY_TO,
dim.vendor_id,
dim.customer_id,
dim.rank
) VALUES (
cust.DAY_FROM,
cust.VERSION,
cust.CURRENT_FLAG,
cust.DAY_FROM,
cust.DAY_TO,
cust.vendor_id,
cust.Customer_ID,
cust.rank
)
