我正在尝试用 SQL 编写一份将在 MySQL 中运行的报告。
我有一个公司表:
INSERT INTO companies
(`id`, `name`, `createdDate`)
VALUES
(1, 'company_1', '2016-02-01 04:00:00'),
(2, 'company_2', '2016-01-01 04:00:00'),
(3, 'company_3', '2016-04-01 04:00:00'),
(4, 'company_4', '2016-03-01 04:00:00'),
(5, 'company_5', '2016-02-01 04:00:00')
;
我有一个 users 表，其中一群用户在一个公司对许多用户场景中为特定公司工作。用户接受加入公司的邀请，我们按如下方式捕获日期:
INSERT INTO users
(`userId`, `companyId`, `acceptedInviteDate`)
VALUES
(1, 1, '2017-01-01 04:00:00'),
(2, 1, '2017-01-02 04:00:00'),
(3, 1, '2017-01-03 04:00:00'),
(4, 1, '2017-01-04 04:00:00'),
(5, 2, '2017-01-05 04:00:00'),
(6, 2, '2017-01-09 04:00:00'),
(7, 2, '2017-01-10 04:00:00'),
(8, 2, '2017-01-11 04:00:00'),
(9, 2, '2017-01-12 04:00:00'),
(10, 3, '2017-01-13 04:00:00'),
(11, 3, '2017-01-15 04:00:00'),
(12, 3, '2017-01-02 04:00:00'),
(13, 3, '2017-01-03 04:00:00'),
(14, 3, '2017-01-04 04:00:00'),
(15, 3, '2017-01-05 04:00:00'),
(16, 3, '2017-01-06 04:00:00'),
(17, 3, '2017-01-07 04:00:00'),
(18, 3, '2017-01-08 04:00:00'),
(19, 3, '2017-01-09 04:00:00'),
(20, 3, '2017-01-11 04:00:00'),
(21, 3, '2017-01-13 04:00:00'),
(22, 3, '2017-01-15 04:00:00'),
(23, 3, '2017-01-16 04:00:00'),
(24, 3, '2017-01-17 04:00:00'),
(25, 3, '2017-01-18 04:00:00'),
(26, 3, '2017-01-19 04:00:00'),
(27, 3, '2017-01-20 04:00:00'),
(28, 1, '2018-01-05 04:00:00'),
(29, 1, '2018-01-10 04:00:00'),
(30, 1, '2018-01-15 04:00:00'),
(31, 1, '2018-01-20 04:00:00'),
(32, 1, '2018-01-22 04:00:00')
;
我在名为 activities 的表中也有以下数据。一些用户有他们几乎每天都进行事件的记录。有些人每周做几次，有些人每月做几次事件如下
INSERT INTO activities
(`userId`, `activityId`, `type`, `activityDate`)
VALUES
(1, 1, 'commit', '2018-01-01 04:00:00'),
(1, 2, 'commit', '2018-01-02 04:00:00'),
(1, 3, 'commit', '2018-01-03 04:00:00'),
(1, 4, 'commit', '2018-01-04 04:00:00'),
(1, 5, 'did', '2018-01-05 04:00:00'),
(1, 6, 'did', '2018-01-12 04:00:00'),
(1, 7, 'did', '2018-01-14 04:00:00'),
(1, 8, 'did', '2018-01-29 04:00:00'),
(1, 9, 'skipped', '2018-01-29 04:00:00'),
(1, 10, 'did', '2018-01-29 04:00:00'),
(1, 11, 'did', '2018-01-29 04:00:00'),
(1, 12, 'did', '2018-01-29 04:00:00'),
(1, 13, 'did', '2018-01-29 04:00:00'),
(2, 14, 'commit', '2018-01-01 04:00:00'),
(2, 15, 'did', '2018-01-02 04:00:00'),
(2, 16, 'commit', '2018-01-03 04:00:00'),
(2, 17, 'commit', '2018-01-04 04:00:00'),
(2, 18, 'did', '2018-01-05 04:00:00'),
(2, 19, 'did', '2018-01-12 04:00:00'),
(2, 20, 'commit', '2018-01-14 04:00:00'),
(2, 21, 'did', '2018-01-29 04:00:00'),
(2, 22, 'skipped', '2018-01-29 04:00:00'),
(2, 23, 'did', '2018-01-29 04:00:00'),
(2, 24, 'did', '2018-01-29 04:00:00'),
(2, 25, 'skipped', '2018-01-29 04:00:00'),
(2, 26, 'did', '2018-01-29 04:00:00')
我正在尝试创建一个基于 mysql 的报告，该报告将为我提供每个公司的输出:
1) 每周执行事件类型执行的用户数量，其中每周定义为从公司创建之日开始。不是日历周。因此，如果公司创建于 2017 年 3 月 3 日。第一周是 03/03/17 - 03/10/17，第二周是 7 天后，直到第 #x 周，直到到达当前日期。
2) acceptedInviteDate 不为空的累计用户数。只有接受的人。例如，该公司的第 3 周 = 第 1 周 + 第 2 周 + 第 3 周。
这是一个示例输出:
companyId | week# | users_with_activity_type_did | totalUsersdWhoAcceptedAnInvite
1 | 1 | 0 | 0
1 | 48 | 0 | 0
....
1 | 49 | 3 | 28
1 | 50 | 3 | 29
1 | 51 | 0 | 30
请查看由用户 Sentinel 启动的最新 fiddle --> http://sqlfiddle.com/#!9/4431be/1
插入的数据是正确的，但是sql错误返回了错误的数据
最佳答案
这是使用提供的示例数据的可能解决方案。
要使这项工作正常进行，需要一个 Weeks 维度表。但是请注意，根据示例数据，用户 1 和 2 在创建 company_1 之前就开始为 Company_1 工作，因此 Weeks 表需要有一些负周数才能获取该数据。
查看此 SQL Fiddle完整的设置和示例代码。
额外的 MySQL 5.6 架构设置:
create table ones (num bigint);
insert into ones values (0),(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9);
create table weeks as
select o.num + t.num * 10 + h.num * 100 week_no
from ones o, ones t, ones h order by 1;
insert into weeks select -num from ones where num > 0;
drop table ones;
查询 1:
select c.id companyid
, n.week_no
, count(distinct case when a.type = 'did' then a.userid end) users_with_activity_type_did
, count(distinct case when a.type = 'commit' then a.userid end) users_with_activity_type_commit
, count(distinct case when a.type = 'skipped' then a.userid end) users_with_activity_type_skip
, count(distinct case when u.acceptedInviteDate < (c.createdDate + interval (7*(n.week_no+1)) day)
then u.userid
end) totalUsersWhoAcceptedAnInvite
from companies c
cross join weeks n
left join users u
on u.companyid = c.id
left join activities a
on a.userid = u.userid
-- and a.type = 'did'
and (c.createdDate + interval (7*n.week_no) day) <= a.activitydate
and a.activitydate < (c.createdDate + interval (7*(n.week_no+1)) day)
group by c.id
, n.week_no with rollup
having max(case when u.acceptedInviteDate < (c.createdDate + interval (7*(n.week_no+1)) day)
and u.acceptedInviteDate >= (c.createdDate + interval (7*(n.week_no)) day)
then 1
when a.activityid is not null then 1
else 0
end) = 1
Results :
| companyid | week_no | users_with_activity_type_did | users_with_activity_type_commit | users_with_activity_type_skip | totalUsersWhoAcceptedAnInvite |
|-----------|---------|------------------------------|---------------------------------|-------------------------------|-------------------------------|
| 1 | 47 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 1 | 48 | 0 | 0 | 0 | 4 |
| 1 | 100 | 2 | 2 | 0 | 5 |
| 1 | 101 | 2 | 1 | 0 | 6 |
| 1 | 102 | 0 | 0 | 0 | 8 |
| 1 | 103 | 0 | 0 | 0 | 9 |
| 1 | 104 | 2 | 0 | 2 | 9 |
| 1 | (null) | 2 | 2 | 2 | 9 |
| 2 | 52 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 2 | 53 | 0 | 0 | 0 | 5 |
| 2 | (null) | 0 | 0 | 0 | 5 |
| 3 | 39 | 0 | 0 | 0 | 4 |
| 3 | 40 | 0 | 0 | 0 | 9 |
| 3 | 41 | 0 | 0 | 0 | 17 |
| 3 | 42 | 0 | 0 | 0 | 18 |
| 3 | (null) | 0 | 0 | 0 | 18 |
| (null) | (null) | 2 | 2 | 2 | 32 |
我已根据您更新的示例数据更新了此答案。另外为每个事件类型添加了单独的输出列，而不是在连接期间过滤事件类型。如果需要，您可以删除额外的列并重新添加连接过滤器。
此外，由于事件和接受数据非常稀少，我添加了一个 having 子句以仅报告用户接受或有事件的周数。
最后的更改是将 with rollup 子句添加到 group by 子句以获得一些总计。
关于mysql - 如何按自定义定义的一周对记录进行分组？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53960806/
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