网上看的一个SQL需求写的SQL（有点难度哦）

最新推荐文章于 2023-05-12 00:53:47 发布

越烟

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CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/daiqiulong2/article/details/48210501

本文介绍了一种基于会员消费记录的门店归属更新方法。通过分析最近三个月内的消费数据，找出连续就餐次数最高的门店作为会员的新归属门店，并设置次数门槛确保准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

需求如下:
Customer_List    --会员资料表
Customerkey      --会员编码 varchar2 不重复
storeid          --会员所属门店编码 varchar2

customer_consumption --会员消费表
Customerkey   --会员编码 varchar2
storeid       --会员消费门店编码 varchar2
Createdate    --会员消费日期 Date

需求:
会员归属门店，默认以第一次消费门店为会员归属门店
后续会员在最近三个月内连续就餐次数最高的门店，自动设为会员资料的归属门店
如果最高就餐次数不够4次（含4次）以上的，不予以处理

注意点:
1. 最近三个月内连续就餐次数最高

2. 最高就餐次数不够4次（含4次）以上的，不予以处理

分许：1 把最近三个月的消费记录完全取出来（这边还要确定下比如 5月2 号的记录这里是指 3 4 5 ？还要 2月2号到5月2号）？

（题外话如果是消费记录的前三个月，那难度又添加了，如：现在系统时间是 9月3日，单现在要录入 8月3号的数据，前3月就是 6 月， 7 月，还有8 月）

2 明显的就是取出最值，再在最值上面过滤。。。

分析到这两点差不多了，

1 制作数据：

with tab1 as(
select 'customer001' Customerkey , 'story002' storeid , to_date('2015-04-21 12:29:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer001' Customerkey , 'story002' storeid , to_date('2015-05-21 17:00:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer001' Customerkey , 'story002' storeid , to_date('2015-06-11 19:00:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer001' Customerkey , 'story001' storeid , to_date('2015-07-21 12:29:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer001' Customerkey , 'story002' storeid , to_date('2015-04-28 17:00:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer001' Customerkey , 'story002' storeid , to_date('2015-07-01 19:00:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer002' Customerkey , 'story001' storeid , to_date('2015-04-21 12:29:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer002' Customerkey , 'story002' storeid , to_date('2015-04-21 17:00:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer002' Customerkey , 'story002' storeid , to_date('2015-04-11 19:00:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer002' Customerkey , 'story001' storeid , to_date('2015-04-06 12:29:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer002' Customerkey , 'story002' storeid , to_date('2015-04-03 17:00:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
union all
select 'customer002' Customerkey , 'story002' storeid , to_date('2015-08-04 19:00:19','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') Createdate from dual
)

2 统计客户在店中的消费记录

tab2 as (
select customerkey, storeid, count(*) cnt from tab1 group by Customerkey,storeid
)

3 获取最值

tab2 as (
select customerkey, storeid, count(*) cnt , max( count(*) ) over(partition by customerkey) mx from tab1 group by Customerkey,storeid
) select tab2.* from tab2;

注意： max( count(*) ) over(partition by customerkey) mx 的意思是：客户在哪个店中的消费记录最多。

截图：

这个表面 001 用户在 002店中消费到5次... 符合要求。

最后的SQL ：

说明： tab1 中全是满足最近3个月的数据，加入到项目中自己在表中刷选即可，另外这个题目要求是更改会员的归属店，这个可以过程在数据库中跑，根据那个SQL 中店编号，核对会员的归属店编号，改动.... 这个这里不写了就，也可以用merger into 来改， merger into 全表比对，根据实际的情况取舍。个人倾向于第一个过程。

最后的结果是：