使用条件将行连接到上一行（Bigquery sql）

我想将包含一系列子事件的表连接到第一个事件的id，以便以后可以聚合完整事件。在bigquery sql中找不到执行此操作的命令

或者，如果我可以为每个开始子事件创建一个对应于其各自结束的联合表，则会有所帮助，这样我就可以在会话开始和结束之间检查每一行，以确定它与哪个会话相关

如果有人知道如何做这两个选项之一，这将是一个很大的帮助。谢谢

该表如下所示：

user id         time        part
111  1  01/03/2020 09:00    Start
111  2  01/03/2020 09:01    Middle
111  3  01/03/2020 09:03    end
111  4  01/03/2020 19:00    start
111  5  01/03/2020 19:10    Middle
111  6  01/03/2020 19:11    Middle
111  7  01/03/2020 19:20    End
222  8  02/03/2020 07:32    Start
222  9  02/03/2020 07:35    End
222  10 03/03/2020 20:40    Start
222  11 03/03/2020 20:45    end

user id         time        part
111  1  01/03/2020 09:00    Start
111  1  01/03/2020 09:01    Middle
111  1  01/03/2020 09:03    end
111  4  01/03/2020 19:00    start
111  4  01/03/2020 19:10    Middle
111  4  01/03/2020 19:11    Middle
111  4  01/03/2020 19:20    End
222  8  02/03/2020 07:32    Start
222  8  02/03/2020 07:35    End
222  10 03/03/2020 20:40    Start
222  10 03/03/2020 20:45    end

我希望它看起来像这样：

user id         time        part
111  1  01/03/2020 09:00    Start
111  2  01/03/2020 09:01    Middle
111  3  01/03/2020 09:03    end
111  4  01/03/2020 19:00    start
111  5  01/03/2020 19:10    Middle
111  6  01/03/2020 19:11    Middle
111  7  01/03/2020 19:20    End
222  8  02/03/2020 07:32    Start
222  9  02/03/2020 07:35    End
222  10 03/03/2020 20:40    Start
222  11 03/03/2020 20:45    end

user id         time        part
111  1  01/03/2020 09:00    Start
111  1  01/03/2020 09:01    Middle
111  1  01/03/2020 09:03    end
111  4  01/03/2020 19:00    start
111  4  01/03/2020 19:10    Middle
111  4  01/03/2020 19:11    Middle
111  4  01/03/2020 19:20    End
222  8  02/03/2020 07:32    Start
222  8  02/03/2020 07:35    End
222  10 03/03/2020 20:40    Start
222  10 03/03/2020 20:45    end

---

下面是BigQuery标准SQL

#standardSQL
SELECT user,
  MIN(id) OVER(PARTITION BY user, grp) AS id, 
  time, part
FROM (
  SELECT *, 
    COUNTIF(LOWER(part) = 'start') OVER(PARTITION BY user ORDER BY time) grp
  FROM `project.dataset.table`
)

如果要应用于您问题中的样本数据-结果为

Row user    id  time                part     
1   111     1   01/03/2020 09:00    Start    
2   111     1   01/03/2020 09:01    Middle   
3   111     1   01/03/2020 09:03    end  
4   111     4   01/03/2020 19:00    start    
5   111     4   01/03/2020 19:10    Middle   
6   111     4   01/03/2020 19:11    Middle   
7   111     4   01/03/2020 19:20    End  
8   222     8   02/03/2020 07:32    Start    
9   222     8   02/03/2020 07:35    End  
10  222     10  03/03/2020 20:40    Start    
11  222     10  03/03/2020 20:45    end  

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