Mysql 基于购买日期的每日消费增量

我需要制作一个每日图表，描绘前一天的消费动态，由增加消费、减少消费和总体净变化的客户分组。样本如下

样本的计算逻辑：对于每个客户的每一天，计算该客户与前一天的差异，对高于0的进行求和，对低于0的进行求和，对总计进行求和。

样本是从一个相对较小的数据集中手工制作的。 真正的表有超过200万行，而且不太一致，因为客户在不同的日期开始购买，可能会跳过不同的时段，什么也不买。 初始表结构如下所示：

client_id   date    sales
    1   2018-09-01  4
    1   2018-09-02  5
    1   2018-09-04  3
    2   2018-09-1   2
    2   2018-09-2   2

虽然计算每个日期的表差很简单，但计算纯增长和纯流失却很困难，因为日期行并非对所有客户机都是连续的。 在从数据存储加载初始数据集时，我考虑将delta_to_previous列添加到每一行，如：

WITH orders AS (
    SELECT client_id,
           date,
           SUM(sales) as sales
    FROM dwh_orders
    GROUP BY client_id, date
)
SELECT
    client_id, 
    date, 
    sales,
    LAG(sales, 1) OVER (
        PARTITION BY client_id
        ORDER BY date
    ) as prev_date_order_value,
    sales - LAG(sales, 1) OVER (
        PARTITION BY client_id
        ORDER BY date
    ) as prev_date_order_delta
FROM 
    orders;

然后，对于每个日期，我可以只显示正值、负值和总和

问题是，这种方法将显示下一次购买日期的消费变化，如果客户在3月1日购买5件商品，然后在5月1日购买5件商品，那么他将完全没有变化。它应该做的是3月2日显示-5，5月1日显示+5

我对解决这个问题的最佳方法有点困惑。一般解决方案也可能需要一些审查

如果有人处理过类似的问题，我真的需要你的建议。 如果您有sql方面的经验，我可以根据您的建议将初始数据集（请参见上面的示例）转换为以下内容

client_id   date    sales delta
    1   2018-09-01  4   0
    1   2018-09-02  5   1
    1   2018-09-03  0   -5
    1   2018-09-04  3   3
    2   2018-09-1   2   0
    2   2018-09-2   2   0

---

如果您对Tableau稍有了解，我可以使用Tableau的工具帮助您构建这样的图形。

您想每天都看到结果吗？你能总结一下你想要什么吗？不清楚。另外：您使用的是MySQL 8还是更早的版本？@Used_By_已经不是我每天都需要的了，Tableau可以在端点之间建立连续的轴。我确实需要没有旅行的日子，但昨天有。对。我想我不确定最有效的方法是什么。从昨天开始，每天的销售都通过“完全加入销售”的方式加入，但到目前为止，这样计算似乎需要8个小时。可能有一个简单的方法我错过了。

with cdates as (
      select client_id, min(date) as dte, max(date) as maxd
      from dwh_orders
      group by client_id
      union all
      select client_id, dateadd(day, 1, dte), maxd
      from cdates
      where dte < maxd
     ),
     cd as (
      select client_id, date, sum(sales) as sales
      from dwh_orders
      group by client_id, date
    )
select cdates.client_id, cdates.date,
       coalesce(sales, 0) as sales,
       (coalesce(sales, 0) -
        lag(coalesce(sales, 0)) over (partition by cdates.client_id order by cdates.date
       ) as delta
from cdates left join
     cd
     on cdates.client_id = cd.client_id and
        cdates.date = cd.date
option (maxrecursion 0);