DISTINCT CASE WHEN

时间: 2024-02-10 08:33:18 浏览: 190
DISTINCT CASE WHEN是一种在SQL查询中用于对条件进行分类统计的方法。它可以根据指定的条件将数据进行分组，并计算每个分组中满足条件的唯一值的数量。 引用提供了一个示例查询语句，使用了DISTINCT CASE WHEN来对userType字段进行分类统计。在这个查询中，当userType为1时，使用userid作为分类依据；当userType为2时，也使用userid作为分类依据。 引用提供了一些在给定条件下对null值进行处理的函数，例如isNULL、NVL和IFNULL，这些函数可以在DISTINCT CASE WHEN语句中使用，以处理分组中的null值。 引用提供了一些在统计UV粒度数据时常用的函数和操作，例如count(distinct case when (条件) then col_name else null end)和get_json_object(col_name,'$.（json中的字段名）')等，这些函数可以与DISTINCT CASE WHEN一起使用，以实现更复杂的统计需求。 综上所述，DISTINCT CASE WHEN是一种用于分类统计的SQL查询方法，可以根据给定的条件对数据进行分组，并计算每个分组中满足条件的唯一值的数量。同时，可以使用一些函数和操作来处理分组中的null值，以及对特定字段进行提取和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [sql count()加distinct和条件去重统计](https://blog.csdn.net/u011974797/article/details/112554220)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [hive-sql高频命令总结](https://blog.csdn.net/weixin_41109972/article/details/114288234)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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select t1.month_id, count(distinct case when t1.offer_type_name='主套餐' then offer_name end) aa, count(distinct case when t1.offer_type_name='促销' then offer_name end) bb, count(distinct case when t1.offer_type_name='可选包' then offer_name end) cc, count(distinct case when t2.offer_type_name='主套餐' then offer_name end) aaa, count(distinct case when t2.offer_type_name='促销' then offer_name end) bbb, count(distinct case when t2.offer_type_name='可选包' then offer_name end) ccc, from zone_crmchk.dwd_sum_zhuliuxxsc t1 left join zone_crmchk.dwd_sum_zhuliuxxsc t2 on t2.month < t1.month group by t1.month, count(distinct case when offer_type_name='主套餐' then offer_name end) aa, count(distinct case when offer_type_name='促销' then offer_name end) bb, count(distinct case when offer_type_name='可选包' then offer_name end) cc

COUNT(DISTINCT CASE WHEN t1.offer_type_name='主套餐' THEN offer_name END) aa, COUNT(DISTINCT CASE WHEN t1.offer_type_name='促销' THEN offer_name END) bb, COUNT(DISTINCT CASE WHEN t1.offer_type_...

count(distinct case when

当条件成立时，计算不同值的数量。 例如： count(distinct case when gender='male' then user_id end) 这个语句的意思是：当用户的性别为男性时，统计不同的用户ID数量。

其中，user_behavior 是存储用户行为的表名，包含 user_id、item_id、category_id、action_type 和 timestamp 等字段。上述 SQL 语句中，COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'pv' THEN user_id END) 统计了点击的用户数，COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'fav' THEN user_id END) 统计了收藏的用户数，COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'cart' THEN user_id END) 统计了加购的用户数，COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'buy' THEN user_id END) 统计了购买的用户数。最终的结果即为转化漏斗。例如，点击-收藏的转化率为 fav_count / click_count，加购-购买的转化率为 buy_count / cart_count。

COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'pv' THEN user_id END) AS click_count, COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = 'fav' THEN user_id END) AS fav_count, COUNT(DISTINCT CASE WHEN action_type = '...

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你想创建一个名为 tmp_x_sijirbsj 的表，并从 driver_assess_info 表中选择满足日期范围条件的数据。然后，你想计算每个城市在给定日期之前和本月的累计在线司机数、累计应答司机数和累计完单司机数，以及本月的在线...

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对于第一个 SQL 查询，结果展示如下： | count2 | count3 | |--------|--------| | 1 | count1的总和 | 其中，count2 的值为 1，表示只有一条结果。...注意，这里使用了 DISTINCT 关键字，表示去重后的记录数。

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解释 COUNT(DISTINCT CASE WHEN order_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) THEN customer_id END) AS repeat_customer, SUM(CASE WHEN order_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) THEN order_amount ELSE 0 END) AS repeat_amount

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解释为什么是重复客户数量 COUNT(DISTINCT CASE WHEN order_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) THEN customer_id END) AS repeat_customer

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select u_i.uid as uid, count(distinct act_month) as act_month_total, count(distinct case when year(act_time) = 2021 then act_day end) as act_days_2021, count(distinct case when year(act_time) = 2021 and tag = 'exam' then act_day end) as act_days_2021_exam, count(distinct case when year(act_time) = 2021 and tag = 'question' then act_day end) as act_days_2021_question from user_info u_i left join (select uid, start_time as act_time, date_format(start_time, '%Y%m') as act_month, date_format(start_time, '%Y%m%d') as act_day, 'exam' as tag from exam_record union all select uid, submit_time as act_time, date_format(submit_time, '%Y%m') as act_month, date_format(submit_time, '%Y%m%d') as act_day, 'question' as tag from practice_record ) exam_and_practice on exam_and_practice.uid = u_i.uid where u_i.level >= 6 group by uid order by act_month_total desc, act_days_2021 desc

这是一条 SQL 查询语句，用于查询用户的活跃度。具体来说，它会统计用户在不同时间段内参加考试或练习的次数，并按照总活跃度和2021年活跃度排序。其中，act_month_total 表示用户参加考试或练习的活跃月份数，act_...

优化 mysql 脚本SELECT 子品牌, 商品数字ID, COUNT(DISTINCT CASE WHEN o.支付日期 >= '2022-10-31' AND o.支付日期 <= '2022-11-11' AND old_c.用户id IS NULL THEN o.用户id ELSE NULL END) AS new_customer_num, SUM(CASE WHEN o.支付日期 >= '2022-10-31' AND o.支付日期 <= '2022-11-11' AND old_c.用户id IS NULL THEN o.商品实付金额 ELSE 0 END) AS new_customer_商品实付金额 FROM 天猫官旗有效数据 o LEFT JOIN ( SELECT 用户id FROM 天猫官旗有效数据 WHERE 支付日期 BETWEEN '2021-10-31' AND '2022-10-30' GROUP BY 用户id ) old_c ON o.用户id = old_c.用户id WHERE o.支付日期 >= '2022-10-31' AND o.支付日期 <= '2022-11-11' GROUP BY 子品牌, 商品数字ID WITH ROLLUP;

3. CASE 表达式优化：可以将 CASE 表达式中的 WHEN 子句分别写成两个查询，分别统计 new_customer_num 和 new_customer_商品实付金额，以减少 CASE 表达式的嵌套。 4. ROLLUP 优化：可以将 WITH ROLLUP 去掉，以...

优化SQL select round( ohbmc.after_actual_amount/zz,0) cost_moneyi ,count(distinct case when ddp.orig_plan_rid = -1 then null else ddp.orig_plan_rid end) AS orig_num ,array_agg (dlt.state) AS loading_state ,count(DISTINCT CASE WHEN ddp.sale_planid = -1 THEN NULL ELSE ddp.sale_planid END) AS saleid_num--销地已计划数量 ,array_agg(dto.state) AS saletransport_state from ( SELECT id AS origin_planid , unnest(cabinet_rule_id) cabinet_rule_id -- 判断 next_plan_id 本身是空和 next_plan_id 为 {} ,unnest(case when (next_plan_id is null or next_plan_id[1] is null) then ARRAY[-1]::integer[] else next_plan_id end) as sale_planid --销地计划 , case when dp.plan_receiver_id is null then -1 else dp.plan_receiver_id end orig_plan_rid --产地计划 FROM ods.ods_durian_delivery_plan as dp left join ods.ods_hl_commodity_category as hcc on hcc.category_id = dp.category_id WHERE dp.type = 'ORIGIN' AND dp.deleted = 99 AND dp.tenant_id = 1 and cabinet_rule_id='{8}'or cabinet_rule_id='{9}'or cabinet_rule_id='{10000005}'---取白心火龙果 AND hcc.category_name = '火龙果') as ddp LEFT JOIN ods.ods_durian_loading_task AS dlt ON dlt.plan_id = ddp.origin_planid and dlt.plan_type='ORIGIN' AND dlt.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_transport_order AS dto ON dto.plan_id = ddp.sale_planid AND dto.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_receipt_task AS drt ON drt.plan_id = ddp.sale_planid AND drt.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_transport_order AS dto1 ON dto1.plan_id = ddp.sale_planid AND dto1.sort_no = 1 AND dto1.deleted = 99 left join (select odlsi.plan_id,sum(odlsi.quantity) zz from ods.ods_durian_loading_sku_item odlsi group by 1) odlsi on odlsi.plan_id=dlt.plan_id left join (select *, unnest(case when ( odbr.bill_main_id is null or odbr.bill_main_id is null) then ARRAY[-1]::integer[] else odbr.bill_main_id end) bill_main_id_r from ods.ods_durian_bill_rel odbr) odbr on odbr.data_id= dlt.plan_id and odbr.data_type='ORIGIN_FEE' left join ods.ods_hl_bill_main_currency ohbmc on ohbmc.bill_main_id=odbr.bill_main_id_r and ohbmc.deleted=99 group by 1;

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sql的distinct 和case when 顺序

distinct是一个SQL查询语句中的关键字，它用于去除查询结果集中的重复行。...如果在同一个查询语句中使用了DISTINCT和CASE WHEN，则DISTINCT会先对查询结果集去重，再将去重后的结果集应用CASE WHEN表达式。

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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300