Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Отображать значение для каждой группы записей только один раз

В базе данных SAP HANA у меня есть таблица, которая возвращает повторяющиеся значения для каждого идентификатора:

ID | NUMBER| VALUE
101| 123   | 0.25
101| 124   | 0.25
102| 125   | 0.7
102| 126   | 0.7
102| 127   | 0.7

В выводе я хотел бы, чтобы ЗНАЧЕНИЕ отображалось только один раз для каждого идентификатора, а для других - NULL, например:

ID | NUMBER| VALUE
101| 123   | 0.25
101| 124   | NULL
102| 125   | 0.7
102| 126   | NULL
102| 127   | NULL

Для этого я использовал функцию ROW_NUMBER() и отображал VALUE только для записей, имеющих номер строки = 1:

SELECT
    CASE WHEN 
            ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY "ID") = 1 
        THEN 
            "VALUE"
        ELSE 
            NULL 
        END AS "VALUE_2"
FROM
    "MY_TABLE"

Есть ли лучший (более простой) способ добиться этого результата?

sql greatest-n-per-group hana
27.09.2018

  • Я думаю, что это лучший способ заставить вас ожидать результат 27.09.2018

Ответы:


1

Поскольку «прямолинейность» — это субъективная оценка, я бы подошел к этому требованию следующим образом:

select id,
       number,
       value,
       NULLIF (value, 
               lag(value) over (partition by id 
                                order by number asc)
               ) VAL_OR_NULL
from vals
order by id, number;

На мой взгляд, это "читается" ближе к тому, как вы описываете желаемый эффект: "отображать NULL, когда то же самое значение только что отображалось для текущей группы".

Результаты EXPLAIN PLAN и PlanViz для обоих подходов равны, поэтому нет никаких преимуществ/недостатков в отношении времени выполнения или использования памяти с любым из них.

27.09.2018
  • @Конза. . . Я удивлен, что вы приняли этот ответ, учитывая, что он не работает для id = 2. 27.09.2018

    • 2

    Я изначально думал, что вы искали lag(. . . ignore nulls):

    select v.*,
       coalesce(value,
                lag(value ignore nulls) over (partition by id order by number)
               ) as imputed_value
from vals
order by v.id, v.number;

    Я не думаю, что Хана поддерживает это. Вы можете реализовать его с помощью оконных функций. Но вы запрашиваете одно и то же значение для всего идентификатора. Для этого используйте min() или max():

    select v.*,
       max(value) over (partition by ) as imputed_value
from vals
order by v.id, v.number;
    27.09.2018
  • Я не хочу отображать одно и то же значение для всего идентификатора. Я просто хочу отображать значение для каждого идентификатора только один раз (для других записей в пределах определенного идентификатора я хочу видеть NULL). Так что вариант Ларса возвращает именно то, чего я хотел добиться. 27.09.2018
  • @конза . . . Если у вас есть другой вопрос, задайте его как новый вопрос. В этом совершенно явно говорится: в выводе я хотел бы иметь только одно значение для каждого уникального идентификатора. Вы уже приняли ответ, который не отвечает ни на заданный вами вопрос, ни на вопрос, который вы хотели задать. Вы не должны изменять вопросы таким образом, чтобы сделать ответы недействительными, потому что это может привести к отрицательным голосам. 27.09.2018
    • 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..