Google bigquery bigquery group by并获取除groupby值之外的所有元素

我正在处理bigquery中的一些事务历史记录。该表包含两列：

交易编号

和

项目id

我试图确定两个特征：

在同一笔交易中，有多少（普通和标准）产品与特定的

商品id

一起购买

在同一笔交易中，与特定

项目id

一起购买的产品列表是什么

例如：如果我们假设这些是在同一笔交易中购买的产品

|---------------------|------------------|
|      trans_num      |     item_id      |
|---------------------|------------------|
|          1          |         34       |
|---------------------|------------------|
|          1          |         35       |
|---------------------|------------------|
|          2          |         36       |
|---------------------|------------------|
|          2          |         37       |
|---------------------|------------------|
|          2          |         34       |
|---------------------|------------------|

我希望第一个输出是

|----------------------|------------------|
|      item_id         |     feature_1    |
|----------------------|------------------|
|          34          |         2.5      |
|----------------------|------------------|
|          35          |         2        |
|----------------------|------------------|
|          36          |         2        |
|----------------------|------------------|
|          37          |         2        |
|----------------------|------------------|
|          38          |         2        |
|----------------------|------------------|

和

功能_2

应包含

|--------|------------|
|item_id | feature 2  |
|--------|------------|
| 34     |[35, 36, 37]|
|--------|------------|
| 35     | [34]       |
|--------|------------|
| 36     | [37, 34]   |
|--------|------------|
| 37     | [36, 34]   |
|--------|------------|

---

我应该如何处理这个问题？

下面是针对BigQuery标准SQL的

#standardSQL
with pre_aggregation as (
  select a.trans_num, a.item_id, array_agg(b.item_id) other_items
  from `project.dataset.table` a
  join `project.dataset.table` b
  on a.trans_num = b.trans_num
  and a.item_id != b.item_id
  group by trans_num, item_id
  order by item_id, trans_num
)
select item_id,
  feature_1,
  array (
    select distinct item
    from t.feature_2 item
    order by item
  ) as feature_2
from (
  select item_id,
    avg(array_length(other_items)) as feature_1,
    array_concat_agg(other_items) as feature_2
  from pre_aggregation
  group by item_id
) t     

如果要应用于您问题中的样本数据

`project.dataset.table` as (
  select 1 trans_num, 34 item_id union all
  select 1, 35 union all
  select 2, 36 union all
  select 2, 37 union all
  select 2, 34 
)

输出为

---

很高兴这对你有用。请考虑投票表决。