CHECK DQ Issue in Slowly Changing Dimension

本文介绍了一种复杂的SQL查询技巧,通过使用窗口函数和子查询来解决数据维度变更的问题。具体地,展示了如何针对每个用户ID找到其记录中指定日期范围内的计数,并进行分组和排序。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

SEL begin_date, COUNT(1)
FROM
(
SEL
user_id
, begin_date
, end_date
, MAX(begin_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY begin_date, end_date ROWS BETWEEN 1 FOLLOWING AND 1 FOLLOWING) AS next_begin_date
 FROM SLOWLY_CHANGING_DIMENSION
 ) t
WHERE t.next_begin_date IS NOT NULL AND t.next_begin_date <= t.end_date
GROUP BY 1
ORDERY BY 1
;

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