使用PARTITION合并连续相同数据行的技巧

"该文主要讨论如何利用SQL中的PARTITION和RANK函数来解决合并连续相同数据行的问题，特别是针对数据库记录中状态变更的情况。文章通过一个具体的例子展示了如何处理连续且相同的状态变更记录，以达到按特定条件合并的目的。" 在SQL查询中，有时我们需要对数据进行特殊处理，比如在连续的记录中合并相同状态的行。这个问题可以通过巧妙运用窗口函数RANK()和PARTITION BY来解决。在给定的例子中，数据表@TestData存储了TFS中工作项（PBI）的状态变更历史，其中ID是连续的自增标识，Col1和Col2分别表示状态的起始和结束。 问题的挑战在于如何区分不相邻但状态相同的记录。例如，ID为1、4、5、6的记录虽然都从'New'状态变更为'Approved'，但因为它们不是连续的，所以需要被分为两组。为了解决这个问题，我们可以使用RANK()函数结合PARTITION BY来创建一个新的字段R，用于在每个状态组内进行排名。 RANK()函数在每个由Col1和Col2定义的分组中为记录分配唯一的排名。在这个例子中，我们使用RANK()函数对Col1+Col2的组合进行分组，这样可以确保相同状态的变更在同一组内。对于'New-Approved'状态的记录，ID为1的记录会被赋予RANK()值1，而ID为4、5、6的记录则分别为2、3、4。其他状态变更的记录，由于它们的状态不同，每个都将单独占据一个组，并在组内拥有RANK()值1。 接下来，为了合并连续的相同状态记录，我们可以根据RANK()字段进行操作。如果相邻的记录具有相同的RANK()值，说明它们属于同一状态组，可以进行合并。如果不相邻或RANK()值不同，则保持不变。具体实现可能需要使用到LEAD()或LAG()函数来检查当前记录与下一条或上一条记录的关系。 这个方法提供了一种灵活的方式来处理连续性状态变更数据，通过利用SQL的窗口函数，可以有效地对数据进行分组和处理，满足特定的业务需求。这种方法在处理大量状态变更历史数据时尤其有用，能够帮助用户更清晰地理解数据流和状态变化模式。