Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

MySQL сравнивает данные из диапазонов дат до текущей строки и подсчитывает () их

Это относится к все еще открытому вопросу здесь - я хочу попробовать подойти к этому иначе.

У меня есть таблица MySQL с двумя частями информации: order_date и email_address. Это исчерпывающий и нечеткий, а это означает, что есть дубликаты, если кто-то совершил более одной покупки в день.

Мне нужно получить следующий отчет за как можно меньше запросов, надеюсь, за один:

YYYY-MM | number_emails_this_month | numer_emails_repeated_prior

Где некоторый пример вывода результата запроса будет выглядеть так:

YYYY-MM | number_emails_this_month | numer_emails_repeated_prior
2010-02     23423               1231
2010-03     4422                2234
2010-04     1424                650

Любая помощь приветствуется!


  • Это образец вывода, а не образец данных? 24.02.2011
  • Исправьте, извините - исправлю вопрос 24.02.2011

Ответы:


1

Я не уверен, что понимаю, что такое number_emails_repeated_prior. Если бы вы могли опубликовать краткий пример данных и соответствующий пример желаемых результатов, это было бы полезно.

Предположив, к чему вы стремитесь, чтобы получить количество электронных писем от конкретного пользователя в месяц, вам нужно всего лишь:

SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') as `YYYY-MM`, 
       COUNT(email_address) as `number_emails_this_month `
FROM table_name
WHERE email_address = 'some@address'
GROUP BY 1
ORDER BY 1
26.02.2011
  • Вопрос заключается в том, как мне объединить ваш запрос и количество людей из этого запроса по сравнению с любым другим предыдущим месяцем, возвращая только количество тех, которые пересекаются. 27.02.2011
  • Кроме того, если вы видите нерешенный вопрос, указанный вверху, вы увидите образец данных, который вы запрашиваете... 27.02.2011

  • 2

    На этот вопрос был дан ответ в последующем связанном вопросе здесь:

    Подзапрос MySQL с пользовательскими переменными

    В конечном итоге решение состояло в том, чтобы создать таблицу с запрошенными диапазонами и присоединиться к ней вместо использования подзапроса для определения рассматриваемых диапазонов. Оглядываясь назад, можно сказать, что использование определяемых пользователем переменных в MySQL помогло найти решение без подзапросов.

    12.03.2011
    Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..