Добавить столбцы в SQL-запрос и фильтровать по минимуму (дате) и сумме (цене)

Я думаю, что вместо агрегации следует использовать оконные функции. Вы можете вычислить дату первой покупки и общую сумму, потраченную на лету в подзапросе, без агрегирования (ваши исходные group by столбцы становятся partition столбцами оконных функций). Затем вы можете использовать эту информацию для фильтрации во внешнем запросе.

Это должно приблизить вас к тому, что вы хотите:

select o.*
from (
    select 
        o.*,
        min(processed_at) over(partition by contact_email, billing_address) min_processed_at,
        sum(total_price)  over(partition by contact_email, billing_address) sum_total_price
    from (
        select 
            o.*,
            row_number() over(partition by id) instance
        from orders o
    ) o
    where instance = 1
) o
where 
    processed_at between '2019-01-01 00:00:00 UTC' and '2019-02-01 00:00:00 UTC'
    and sum_total_price > 100

Ваш вопрос был немного неясным, поскольку вы не предоставили много подробностей о своих таблицах ввода или ожидаемом выходе, так что это предположение.

Следующий запрос получает все транзакции от пользователей, которые соответствуют критериям:

-- BigQuery StandardSQL

with ordered_orders as (
--rank each ID by processed_at date first to last
  select *, row_number() over(partition by id order by processed_at asc) as rn
  from `table.orders`
),
first_criteria as (
-- select IDs where first processed_at date is in 2018-12
  select id, processed_at as first_order_date
  from ordered_orders 
  where rn = 1 
    and extract(year from processed_at) = 2018
    and extract(month from processed_at) = 12
),
second_criteria as (
-- further select IDs who meet first criteria and have a total of > 100
  select id, sum(total_prices) as total_revenue
  from ordered_orders
  inner join first_criteria using(id)
  group by id
  having total_revenue > 100
),
orders_with_criteria as (
-- get all orders for users who meet both criteria
  select ordered_orders.* except(rn), first_order_date, total_revenue
  from ordered_orders
  inner join first_criteria using(id)
  inner join second_criteria using(id)
),
-- select any fields you want
select * from orders_with_criteria

Я предпочитаю либеральное использование CTE в подобных случаях, чтобы логика была ясна.

Я также не удивлюсь, если этот запрос не сработает так, как вы предполагали. Я думаю, очень сомнительно, что столбец ID в вашей orders таблице относится к клиенту id, на котором вы / мы разбиваем. В зависимости от того, кто настраивал ваши столы, id, вероятно, относится к порядку id. Если у вас есть customer_id (или номер счета и т. Д.), Я бы использовал его вместо id в запросе.

Для этого не нужно использовать row_number() в BigQuery:

SELECT billing_address.name, contact_email, 
       MIN(processed_at) as First_Purchase_Date, 
       SUM(total_price) as Total_Revenue,
       ARRAY_AGG(o ORDER BY processed_at LIMIT 1) as first_order
FROM `table.orders` o
WHERE instance = 1
GROUP BY contact_email, billing_address.name
HAVING MIN(processed_at) >= '2019-01-01 00:00:00 UTC' AND
       MIN(processed_at) < '2019-02-01 00:00:00 UTC' AND
       SUM(total_price) > 100
ORDER BY SUM(total_price) desc;

Это возвращает весь первый заказ в виде структуры. При желании вы можете выбрать определенные столбцы.