,count(distinct case when taggeddate>current_date-7 and pojie=1 then order_id end) as sa_pojie7_count postgresql 如何修改代码
时间: 2024-10-09 17:01:33 浏览: 64
在PostgreSQL中，如果你想计算过去7天内标记为"pojie"（假设这是一个布尔型或整数标识）且有订单记录的唯一订单ID的数量，原始代码可能不太精确。这里有一个建议的修正版：
```sql
SELECT COUNT(DISTINCT CASE WHEN tagged_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days' AND pojie = 1 THEN order_id END) AS sa_pojie7_count
FROM your_table;
```
这里的改动包括：
- 使用 `INTERVAL '7 days'` 而不是 `current_date-7` 来确保时间间隔的精确计算。
- 删除了不必要的 `end` 关键字，因为CASE语句本身就是完整的表达式。
- 确保`tagged_date`列是日期类型并且已经进行了正确的比较。
如果`taggeddate`是一个字符串，需要先转换成日期类型，如：
```sql
SELECT COUNT(DISTINCT CASE WHEN EXTRACT(DAY FROM (DATE(taggeddate))::DATE) >= EXTRACT(DAY FROM CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days') AND pojie = 1 THEN order_id END) AS sa_pojie7_count
FROM your_table;
```
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select a.month_id, sum(b.aa) aa, sum(b.bb) bb, sum(b.cc) cc, '今年往月新增订购' as A from ( select month_id, sum(aa) aa,sum(bb) bb,sum(cc) cc from ( select month_id , 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, from dwd_sum_zhuliuxxsc where substring(crt_version,1,4)='2023' group by month_id ) ptuser group by month_id ) a join ( select month_id,sum(aa) aa,sum(bb) bb,sum(cc) cc from ( select month_id , 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, from dwd_sum_zhuliuxxsc where substring(crt_version,1,4)='2023' group by month_id ) ptuser group by month_id ) b on a.month_id >= b.month_id group by a.month_id order by a.month_id;如何改成计算今年往月(不包含本月)的统计
您可以将子查询中的 `where substring(crt_version,1,4)='2023'` 改为 `where year(crt_version) = year(current_date()) and month_id < month(current_date())`，这样就只会统计今年往月的数据（不包含本月）。修改后的 SQL 语句如下：
```
select a.month_id,
sum(b.aa) aa,
sum(b.bb) bb,
sum(b.cc) cc,
'今年往月新增订购' as A
from (
select month_id, sum(aa) aa,sum(bb) bb,sum(cc) cc
from (
select month_id,
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
from dwd_sum_zhuliuxxsc
where year(crt_version) = year(current_date()) and month_id < month(current_date())
group by month_id
) ptuser
group by month_id
) a
join (
select month_id,sum(aa) aa,sum(bb) bb,sum(cc) cc
from (
select month_id,
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
from dwd_sum_zhuliuxxsc
where year(crt_version) = year(current_date()) and month_id < month(current_date())
group by month_id
) ptuser
group by month_id
) b
on a.month_id >= b.month_id
group by a.month_id
order by a.month_id;
```
注意，这里的 `current_date()` 函数是 MySQL 中获取当前日期的函数，如果您使用的是其他数据库，获取当前日期的函数可能有所不同。
SELECT DISTINCT qianniuuser_id,DATE(client_date) AS login_date FROM ( SELECT pt, type, event_id, cast(get_json_object(params, '$.qianniuUserId') AS BIGINT) AS qianniuuser_id, FROM_UNIXTIME(CAST(IF(LENGTH(client_timestamp) = 10,client_timestamp,client_timestamp / 1000) AS BIGINT)) AS client_date FROM ( SELECT pt, type, event_id, params,client_timestamp -- 这里暂时还是用旧表，数据周期长一些，后续补数合并后统一用小时表： FROM mogic.ods_log_burial_point_full -- 这里需要确认下是否为自然月：【按照每周的区间分别统计】 WHERE pt >= '20230428' AND pt <= '20230531' ) a ) temp WHERE type = 'behavior' AND event_id = 'show_compose_result'. 用户留存数和留存率只要在3日有第二次登陆都算留存，7日内有第二次登陆也算7日留存，14日内有第二次登陆也算14日留存，30日内有第二次登陆也算30日留存，现在要求不同的日期，用户数和他的3日留存数，3留存率，7日留存数，7日留存率，14日留存数，14日留存率，30日留存数，30日留存率，这个sql要怎么写用户id就是qianniuuser_id，日期就是login_date
感谢您的问题，以下是我给出的 SQL 语句：
```
SELECT
login_date AS 日期,
COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 用户数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 3 THEN qianniuuser_id END) AS 3日留存数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 3 THEN qianniuuser_id END) / COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 3日留存率,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 7 THEN qianniuuser_id END) AS 7日留存数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 7 THEN qianniuuser_id END) / COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 7日留存率,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 14 THEN qianniuuser_id END) AS 14日留存数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 14 THEN qianniuuser_id END) / COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 14日留存率,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 30 THEN qianniuuser_id END) AS 30日留存数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 30 THEN qianniuuser_id END) / COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 30日留存率
FROM (
SELECT DISTINCT
qianniuuser_id,
DATE(client_date) AS login_date,
MIN(CASE WHEN DATEDIFF(DATE(client_date), second_login_date) >= 0 THEN second_login_date ELSE NULL END) AS second_login_date
FROM (
SELECT
pt,
type,
event_id,
CAST(GET_JSON_OBJECT(params, '$.qianniuUserId') AS BIGINT) AS qianniuuser_id,
FROM_UNIXTIME(CAST(IF(LENGTH(client_timestamp) = 10, client_timestamp, client_timestamp / 1000) AS BIGINT)) AS client_date,
LAG(FROM_UNIXTIME(CAST(IF(LENGTH(client_timestamp) = 10, client_timestamp, client_timestamp / 1000) AS BIGINT))) OVER
(PARTITION BY CAST(GET_JSON_OBJECT(params, '$.qianniuUserId') AS BIGINT) ORDER BY client_date) AS second_login_date
FROM (
SELECT
pt,
type,
event_id,
params,
client_timestamp
FROM mogic.ods_log_burial_point_full
WHERE pt >= '20230428' AND pt <= '20230531'
) a
WHERE type = 'behavior' AND event_id = 'show_compose_result'
) temp
WHERE second_login_date IS NOT NULL
GROUP BY qianniuuser_id, DATE(client_date)
) t
GROUP BY login_date;
```
解释一下这个 SQL 语句的思路：
首先，我们需要找到每个用户的第二次登录时间，所以我们使用了一个包含了 LAG 函数的子查询：
```
SELECT
pt,
type,
event_id,
CAST(GET_JSON_OBJECT(params, '$.qianniuUserId') AS BIGINT) AS qianniuuser_id,
FROM_UNIXTIME(CAST(IF(LENGTH(client_timestamp) = 10, client_timestamp, client_timestamp / 1000) AS BIGINT)) AS client_date,
LAG(FROM_UNIXTIME(CAST(IF(LENGTH(client_timestamp) = 10, client_timestamp, client_timestamp / 1000) AS BIGINT))) OVER
(PARTITION BY CAST(GET_JSON_OBJECT(params, '$.qianniuUserId') AS BIGINT) ORDER BY client_date) AS second_login_date
FROM (
SELECT
pt,
type,
event_id,
params,
client_timestamp
FROM mogic.ods_log_burial_point_full
WHERE pt >= '20230428' AND pt <= '20230531'
) a
WHERE type = 'behavior' AND event_id = 'show_compose_result'
```
然后，我们需要找到每个用户的每次登录时间，并和第二次登录时间进行比较，筛选出符合条件的用户，最后按照日期进行统计：
```
SELECT
login_date AS 日期,
COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 用户数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 3 THEN qianniuuser_id END) AS 3日留存数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 3 THEN qianniuuser_id END) / COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 3日留存率,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 7 THEN qianniuuser_id END) AS 7日留存数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 7 THEN qianniuuser_id END) / COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 7日留存率,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 14 THEN qianniuuser_id END) AS 14日留存数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 14 THEN qianniuuser_id END) / COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 14日留存率,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 30 THEN qianniuuser_id END) AS 30日留存数,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, second_login_date) <= 30 THEN qianniuuser_id END) / COUNT(DISTINCT qianniuuser_id) AS 30日留存率
FROM (
SELECT DISTINCT
qianniuuser_id,
DATE(client_date) AS login_date,
MIN(CASE WHEN DATEDIFF(DATE(client_date), second_login_date) >= 0 THEN second_login_date ELSE NULL END) AS second_login_date
FROM (
-- 上面的子查询
) temp
WHERE second_login_date IS NOT NULL
GROUP BY qianniuuser_id, DATE(client_date)
) t
GROUP BY login_date;
```
希望这个 SQL 语句能够帮到您，如果您有任何问题，请随时问我。
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（一）中国主导地位凸显
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JS年月时间控件的设计与实现
标题中提到的“js时间控件（年月）”指的是在JavaScript中用于处理日期和时间的功能组件，特别是在选择年份和月份的场景下。在网页开发中，这类控件通常用于表单或者用户界面中，以便用户能够方便地输入或选择日期和时间信息。
描述部分提供了具体的文件名“js年月控件20100628.7z”，这是文件的压缩包名称。这个名称可能表明这个文件是某个项目中关于年月选择控件的一个版本或快照，其修订日期可能是2010年06月28日。
从标签“js年月控件 JS控件”可以知道，这个控件是使用JavaScript语言开发的，并且它的主要功能是提供一个能够选择年份和月份的控件。
文件名称列表中只包含一个文件名“js年月控件20100628”，这可能是上述描述中提到的压缩包解压后的内容，或者是该控件的一个单独的文件。
现在，让我们详细探讨一下相关的知识点：
1. JavaScript中的日期对象：JavaScript提供了一个内置的Date对象来处理日期和时间。开发者可以利用Date对象的方法来获取日期和时间信息，包括年、月、日等。
2. 创建自定义日期选择器：在Web应用中，开发者经常需要创建自定义的日期选择器组件，而不是使用默认的HTML元素（如<input type="date">）。这通常涉及到HTML、CSS和JavaScript的综合使用。
3. jQuery UI DatePicker控件：jQuery UI库提供了一个功能强大的DatePicker控件，它允许用户通过图形界面选择日期。虽然它主要是用于选择日期的，但它也可以通过配置来限制用户只能选择年份和月份。
4. 日期格式化：在处理日期和时间时，开发者常常需要将日期格式化成不同的格式，例如"YYYY-MM"（年-月）格式。JavaScript的Date对象以及库（如moment.js）都有提供方法来实现日期的格式化。
5. 响应式设计：时间控件应当是响应式设计的，这意味着它们应该能在不同的设备和屏幕尺寸上正确显示和操作。随着移动设备的普及，这一点变得尤为重要。
6. 无障碍性（Accessibility）：对于日期选择器这样的控件，确保它们对残障用户也是可用的同样重要。比如，控件应当可以通过键盘进行操作，屏幕阅读器能正确读出日期信息等。
7. 验证和错误处理：在用户交互过程中，需要确保用户输入的日期是有效和合理的。例如，不能选择不存在的年份或月份。这就需要在前端进行数据验证，并在发现错误时给出相应的反馈。
8. 性能优化：在处理复杂的JavaScript控件时，性能优化也是一个重要的考虑因素。这包括减少不必要的DOM操作、使用事件委托等技术手段。
9. 与后端的交互：时间控件最终往往需要与服务器端进行交互，将选定的日期发送到后端处理。这就需要了解如何在JavaScript中使用AJAX技术（如使用Fetch API或者jQuery的$.ajax方法）来实现前后端的数据交换。
10. 使用第三方库：虽然可以手动创建一个年月选择器控件，但使用现成的第三方库（如FullCalendar、Flatpickr等）可以大幅提高开发效率。这些库提供了丰富的API和可配置选项，能够实现各种定制化的日期选择功能。在选择第三方库时，还需要考虑其维护状态、社区支持以及兼容性等因素。
通过掌握以上知识点，可以开发出既功能丰富又用户体验良好的年月时间控件。这些控件能够在Web应用中提供强大的日期选择功能，满足各种复杂的需求场景。
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