coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id) as cust_id2,

时间: 2024-04-23 10:24:19 浏览: 17
这是一个 SQL 查询语句,其中使用了 COALESCE 函数。COALESCE 函数用于返回参数列表中第一个非 NULL 值,如果参数列表中所有值均为 NULL,则返回 NULL。 在这个查询语句中,cc.cust_id_define 和 lot_hs.customer_id 都是可能为 NULL 的值。使用 COALESCE 函数可以确保 cust_id2 字段不为 NULL,并且优先选取 cc.cust_id_define 的值,如果 cc.cust_id_define 为 NULL,则选取 lot_hs.customer_id 的值。 因此,cust_id2 字段的值将是 cc.cust_id_define 和 lot_hs.customer_id 中的第一个非 NULL 值。
相关问题

row_number() over( partition by coalesce( cc.cust_id_define, lot_hs.customer_id )

这是一个 SQL 查询语句中的窗口函数,具体作用是根据 coalesce 函数的返回值对结果集进行分组,然后对每个分组内的行进行编号,编号的起始值为1。其中 coalesce 函数用于判断 cc.cust_id_define 和 lot_hs.customer_id 是否为 null,如果其中一个为 null,则返回另一个非 null 的值。

round( count(*) over( partition by coalesce( cc.cust_id_define, lot_hs.customer_id ), cc.cycletime_target )* 0.9, 0 ) cnt

好的,你的问题是关于SQL语句中的计算功能。具体来说,你想知道这段代码的作用是什么: ``` round( count(*) over( partition by coalesce( cc.cust_id_define, lot_hs.customer_id ), cc.cycletime_target ) * 0.9, 0 ) cnt ``` 这段代码的作用是:按照cust_id_define或者lot_hs.customer_id对表中的记录进行分组,然后在每个分组内,按照cycletime_target进行计数。接着,将每个分组内的计数结果乘以0.9,并使用round函数对结果进行四舍五入,最后将结果存储在名为cnt的列中。 需要注意的是,coalesce函数用于将cust_id_define和lot_hs.customer_id中的空值转换为非空值进行比较。同时,count(*) over(partition by ...)是窗口函数,用于在分组之内进行计数操作。

相关推荐

select lot_hs.lot_id as lot_id,lot_type,lot_hs.mainpd_id, created_time,COMPLETE_TIME, value(bank.banktime,0) as banktime , round ( ( 1.00*(days(COMPLETE_TIME)-days(created_time)) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0),3) as use_days, customer_id, coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id) as cust_id2, cc.cycletime_target as ct_target, date,layer, round(count() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target)*0.9,0) cnt, row_number() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target order by ( ( days(COMPLETE_TIME)-days(created_time) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))*1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0))/layer) id From (select date(a.claim_time) as date, a.lot_id, a.lot_type,a.mainpd_id,a.prodspec_id,a.custprod_id, case when(date(b.created_time) <= '2009-01-05') then b.created_time + 21 days else b.created_time end as created_time, CASE WHEN A.CUST_id in ('MCA','NPA','SET') THEN a.COMPLETE_TIME ELSE a.COMPLETE_TIME END COMPLETE_TIME, a.cust_id as customer_id, a.ope_category, c.layer From f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT a, f3rpt.fvlot b, (select mainpd_id, sum(masks)layer from f3rpt.ASMCRPT_VW_MAINPD_MASKS_ALL group by mainpd_id) as c, (select * from (select lot_id, max(claim_time)claim_time, count(case when(ope_category='Ship')then lot_id else null end) as LS, count(case when(ope_category='Unship') then lot_id else null end) as LUS from f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT where substr(lot_id,1,2) not in('CA','CW','ES','E0','EM') and lot_type = 'Production' AND LOT_ID NOT LIKE 'H%' and substr(lot_id,7,4)='.00F' and ope_category in ('Ship','Unship') and year(claim_time) = year(current date - 1 days) and month(claim_time) = month(current date - 1 days) group by lot_id) as a where LS - LUS > 0 ) as lot Where a.lot_id = b.lot_id and b.mainpd_id = c.mainpd_id and a.lot_id = lot.LOT_ID and a.claim_time = lot.claim_time and a.ope_category = 'Ship' and a.cust_id in ('SM','BOE','GSC','NPA','GTA') ) as lot_hs left outer join (select lot_id,max(bankin_time) banktime from f3rpt.asmc_dpm where bankin_time>0 group by lot_id) bank on (lot_hs.lot_id = bank.lot_id) left join f3cim.f3cim_cfg_cust_rule cc on case when lot_hs.customer_id='WXM' THEN 'WII'||SUBSTR(lot_hs.mainpd_id,6,1) else lot_hs.customer_id end = cc.cust_id and locate(cc.mainpd_id,lot_hs.mainpd_id)>0 and locate(cc.prodspec_id,lot_hs.prodspec_id)>0 and locate(cc.custprod_id_45,substr(lot_hs.custprod_id,3,3))>0 where lot_hs.ope_category = 'Ship' ;以上sql如何优化

SELECT CUST_ID agentId, AGE_NAME agentName, countReleased, dayAmountReleased, CASE o.agelimitType WHEN '1' THEN TO_CHAR(o.agelimitNum) ELSE TO_CHAR(o.issueamtlimit) END countLimit, CASE o.agelimitType WHEN '1' THEN '不限' ELSE TO_CHAR(o.daylimitamount) END dayMaxCount FROM (SELECT m.CUST_ID, m.AGE_NAME, ad.countReleased, t.dayAmountReleased, d.daylimitamount, d.issueamtlimit, (SELECT AGE_LIMIT_NUM FROM P_ACT_ALLOW_MANAGER WHERE ACTIVITY_ID = #{activityId} AND rownum = 1 ) AS agelimitNum, (SELECT AGE_LIMIT_NUM_TYPE FROM P_ACT_MANAGER_ACTIVITY WHERE ACTIVITY_ID = #{activityId} ) AS agelimitType FROM (SELECT c1.CUST_ID, c1.AGE_NAME FROM (SELECT CUST_ID, AGE_NAME FROM PM_AGET_INFO START WITH CUST_ID = #{agetId} CONNECT BY PRIOR CUST_ID = FATH_CUST_ID ) c1 INNER JOIN (SELECT DISTINCT CUST_ID, AGE_NAME FROM PM_AGET_INFO START WITH CUST_ID in (SELECT CUST_ID FROM P_ACT_ALLOW_MANAGER WHERE ACTIVITY_ID = #{activityId} ) CONNECT BY PRIOR CUST_ID = FATH_CUST_ID ) c2 ON c1.CUST_ID = c2.CUST_ID ) m LEFT JOIN (SELECT CUST_ID, count(RECORD_ID) countReleased FROM P_ACT_MANAGER_RECORD WHERE ACTIVITY_ID = #{activityId} AND RECORD_STATUS NOT IN (2, 5) AND to_date(CREATE_TIME, 'yyyy-MM-dd hh24:mi:ss') BETWEEN to_date(#{beginTime}, 'yyyyMMddhh24miss') AND to_date(#{endTime}, 'yyyyMMddhh24miss') GROUP BY CUST_ID ) ad ON m.CUST_ID = ad.CUST_ID LEFT JOIN (SELECT AGE_ID cust_id, DAY_LIMIT_AMOUNT daylimitAmount, ISSUE_AMT_LIMIT issueAmtLimit FROM P_ACT_MANAGER_LIMIT_ALLOT WHERE ACT_ID =#{activityId} ) d ON m.CUST_ID = d.CUST_ID LEFT JOIN (SELECT CUST_ID, count(RECORD_ID) dayAmountReleased FROM P_ACT_MANAGER_RECORD WHERE ACTIVITY_ID =#{activityId} AND RECORD_STATUS NOT IN (2, 5) AND to_date(CREATE_TIME, 'yyyy-MM-dd hh24:mi:ss') BETWEEN to_date(#{todayBegin}, 'yyyyMMddhh24miss') AND to_date(#{todayend}, 'yyyyMMddhh24miss') GROUP BY CUST_ID ) t ON m.CUST_ID = t.CUST_ID) o WHERE 1 = 1 AND o.CUST_ID = #{agentId} AND o.AGE_NAME = #{agentName} ORDER BY o.countReleased DESC NULLS LAST 如何优化此段sql代码,使得更加简洁?

最新推荐

recommend-type

年终工作总结汇报PPTqytp.pptx

年终工作总结汇报PPTqytp.pptx
recommend-type

setuptools-32.1.1-py2.py3-none-any.whl

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

基于java的聊天系统的设计于实现.zip

基于java的聊天系统的设计于实现
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这