534. 游戏玩法分析 III

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
（player_id，event_date）是此表的主键。
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。
每一行是一个玩家的记录，他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏（可能是 0 ）。

编写一个 SQL 查询，同时报告每组玩家和日期，以及玩家到目前为止玩了多少游戏。也就是说，在此日期之前玩家所玩的游戏总数。详细情况请查看示例。

查询结果格式如下所示：

Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-05-02 | 6            |
| 1         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+

Result table:
+-----------+------------+---------------------+
| player_id | event_date | games_played_so_far |
+-----------+------------+---------------------+
| 1         | 2016-03-01 | 5                   |
| 1         | 2016-05-02 | 11                  |
| 1         | 2017-06-25 | 12                  |
| 3         | 2016-03-02 | 0                   |
| 3         | 2018-07-03 | 5                   |
+-----------+------------+---------------------+
对于 ID 为 1 的玩家，2016-05-02 共玩了 5+6=11 个游戏，2017-06-25 共玩了 5+6+1=12 个游戏。
对于 ID 为 3 的玩家，2018-07-03 共玩了 0+5=5 个游戏。
请注意，对于每个玩家，我们只关心玩家的登录日期。

drop table if EXISTS Activity;
Create table If Not Exists Activity
(player_id int,
 device_id int,
 event_date date,
 games_played int,
 primary key (player_id, event_date));
 
insert into Activity values (1, 2, '2016-03-01', 5);
insert into Activity values (1, 2, '2016-05-02', 6);
insert into Activity values (2, 3, '2017-06-25', 1);
insert into Activity values (3, 1, '2016-03-02', 0);
insert into Activity values (3, 4, '2018-07-03', 5);

开窗

select player_id,event_date ,
sum(games_played) over(partition by player_id order by  event_date )games_played_so_far
from Activity

它默认就是 rows between unbounded preceding and current now

自连接【实践】

select 
    a1.player_id,
    a1.event_date,
    sum(a2.games_played) games_played_so_far
from Activity a1,Activity a2
where a1.player_id=a2.player_id and  //这里就是笛卡尔积了
      a1.event_date>=a2.event_date  //看似只是一个简单的日期比较缺筛选出了1，2，3然后进行sum即可
group by 1,2; // 个人觉得group by 日期，但是其它的就取不出来了，所以1，2有啥用