I'；我试着用SQL来比较三年后的一周和下一周_Sql_Database_Google Bigquery

I'；我试着用SQL来比较三年后的一周和下一周

sql database google-bigquery

I'；我试着用SQL来比较三年后的一周和下一周,sql,database,google-bigquery,Sql,Database,Google Bigquery,我试图计算一周和下一周之间的店铺访客差异，我使用的查询只计算同一年的几周之间的差异，而不是一年的最后一周和下一年的第一周之间的差异（2016年第53周和2017年第1周）这是我的桌子的样子 |日期|年|周|店名|参观人数|| 有人知道我怎么能在这三年中的所有星期里提出一个查询吗以下是我编写查询的方式： SELECT (base.Store_Visitors-lw.Store_Visitors)/lw.Store_Visitors AS VARIANCE FROM `mypro

我试图计算一周和下一周之间的店铺访客差异，我使用的查询只计算同一年的几周之间的差异，而不是一年的最后一周和下一年的第一周之间的差异（2016年第53周和2017年第1周）

这是我的桌子的样子

|日期|年|周|店名|参观人数||

有人知道我怎么能在这三年中的所有星期里提出一个查询吗

以下是我编写查询的方式：

SELECT
    (base.Store_Visitors-lw.Store_Visitors)/lw.Store_Visitors AS VARIANCE
FROM
  `myproject` base
JOIN (
  SELECT
    *, extract(WEEK FROM (DATE_ADD(DATE(TIMESTAMP(date)) , INTERVAL 1 Week))) AS n_week

  FROM
    `myproject` ) lw
ON
  base.WEEK = (lw.n_week-1)
  AND base.YEAR = lw.YEAR
  AND base.DAYOFWEEK = lw.DAYOFWEEK

  AND base.Store_Name = lw.Store_Name

您需要按周和年对数据进行行号，并加入该行或数据的其他非重复值

SELECT
    (base.Store_Visitors-lw.Store_Visitors)/lw.Store_Visitors AS VARIANCE,
    ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY Store_Name ORDER BY YEAR, WEEK) AS WeekOrder

FROM
  `BaseData` base
JOIN (
  SELECT
    *, extract(WEEK FROM (DATE_ADD(DATE(TIMESTAMP(date)) , INTERVAL 1 Week))) AS n_week,
   ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY Store_Name ORDER BY YEAR, WEEK) AS WeekOrder


  FROM
    `BaseData` ) lw
ON
  base.WeekOrder= lw.WeekOrder-1
  AND base.DAYOFWEEK = lw.DAYOFWEEK

  AND base.Store_Name = lw.Store_Name

您需要按周和年对数据进行行号，并加入该行或数据的其他非重复值

SELECT
    (base.Store_Visitors-lw.Store_Visitors)/lw.Store_Visitors AS VARIANCE,
    ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY Store_Name ORDER BY YEAR, WEEK) AS WeekOrder

FROM
  `BaseData` base
JOIN (
  SELECT
    *, extract(WEEK FROM (DATE_ADD(DATE(TIMESTAMP(date)) , INTERVAL 1 Week))) AS n_week,
   ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY Store_Name ORDER BY YEAR, WEEK) AS WeekOrder


  FROM
    `BaseData` ) lw
ON
  base.WeekOrder= lw.WeekOrder-1
  AND base.DAYOFWEEK = lw.DAYOFWEEK

  AND base.Store_Name = lw.Store_Name

下面是BigQuery标准SQL和使用分析函数而不是自连接的示例

#standardSQL
WITH temp AS (
  SELECT 
    EXTRACT(YEAR FROM t.date) year, 
    EXTRACT(WEEK FROM t.date) week, 
    Store_Name, 
    Number_Of_Vistors
  FROM `project.dataset.table` t
)
SELECT Store_Name, year, week, 
  (Number_Of_Vistors - ANY_VALUE(Number_Of_Vistors) 
    OVER(PARTITION BY Store_Name, year ORDER BY week RANGE BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING)
  ) / Number_Of_Vistors AS variance
FROM temp t

您可以使用以下示例中的虚拟数据测试、播放上述内容

#standardSQL
WITH `project.dataset.table` AS (
  SELECT DATE '2018-12-02' `date`, 'abc' Store_Name, 11 Number_Of_Vistors UNION ALL
  SELECT '2018-12-09', 'abc', 22 UNION ALL
  SELECT '2018-12-16', 'abc', 33 UNION ALL
  SELECT '2018-12-23', 'abc', 44 UNION ALL
  SELECT '2018-12-30', 'abc', 55 UNION ALL
  SELECT '2019-01-06', 'abc', 66 UNION ALL
  SELECT '2019-01-13', 'abc', 77 UNION ALL
  SELECT '2019-01-20', 'abc', 88 
), temp AS (
  SELECT 
    EXTRACT(YEAR FROM t.date) year, 
    EXTRACT(WEEK FROM t.date) week, 
    Store_Name, 
    Number_Of_Vistors
  FROM `project.dataset.table` t
)
SELECT Store_Name, year, week, 
  (Number_Of_Vistors - ANY_VALUE(Number_Of_Vistors) 
    OVER(PARTITION BY Store_Name, year ORDER BY week RANGE BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING)
  ) / Number_Of_Vistors AS variance
FROM temp t
ORDER BY Store_Name, year, week

结果

Row Store_Name  year    week    variance     
1   abc         2018    48      null     
2   abc         2018    49      0.5  
3   abc         2018    50      0.3333333333333333   
4   abc         2018    51      0.25     
5   abc         2018    52      0.2  
6   abc         2019    1       null     
7   abc         2019    2       0.14285714285714285  
8   abc         2019    3       0.125

注意：由于您的问题不清楚您的数据到底是如何表示的-我假设您每周、每年、每家商店都有一行数据

您应该能够根据实际数据类型/用例的需要调整上面的内容

下面是针对BigQuery标准SQL的，并使用分析函数而不是自连接

#standardSQL
WITH temp AS (
  SELECT 
    EXTRACT(YEAR FROM t.date) year, 
    EXTRACT(WEEK FROM t.date) week, 
    Store_Name, 
    Number_Of_Vistors
  FROM `project.dataset.table` t
)
SELECT Store_Name, year, week, 
  (Number_Of_Vistors - ANY_VALUE(Number_Of_Vistors) 
    OVER(PARTITION BY Store_Name, year ORDER BY week RANGE BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING)
  ) / Number_Of_Vistors AS variance
FROM temp t

您可以使用以下示例中的虚拟数据测试、播放上述内容

#standardSQL
WITH `project.dataset.table` AS (
  SELECT DATE '2018-12-02' `date`, 'abc' Store_Name, 11 Number_Of_Vistors UNION ALL
  SELECT '2018-12-09', 'abc', 22 UNION ALL
  SELECT '2018-12-16', 'abc', 33 UNION ALL
  SELECT '2018-12-23', 'abc', 44 UNION ALL
  SELECT '2018-12-30', 'abc', 55 UNION ALL
  SELECT '2019-01-06', 'abc', 66 UNION ALL
  SELECT '2019-01-13', 'abc', 77 UNION ALL
  SELECT '2019-01-20', 'abc', 88 
), temp AS (
  SELECT 
    EXTRACT(YEAR FROM t.date) year, 
    EXTRACT(WEEK FROM t.date) week, 
    Store_Name, 
    Number_Of_Vistors
  FROM `project.dataset.table` t
)
SELECT Store_Name, year, week, 
  (Number_Of_Vistors - ANY_VALUE(Number_Of_Vistors) 
    OVER(PARTITION BY Store_Name, year ORDER BY week RANGE BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING)
  ) / Number_Of_Vistors AS variance
FROM temp t
ORDER BY Store_Name, year, week

结果

Row Store_Name  year    week    variance     
1   abc         2018    48      null     
2   abc         2018    49      0.5  
3   abc         2018    50      0.3333333333333333   
4   abc         2018    51      0.25     
5   abc         2018    52      0.2  
6   abc         2019    1       null     
7   abc         2019    2       0.14285714285714285  
8   abc         2019    3       0.125

注意：由于您的问题不清楚您的数据到底是如何表示的-我假设您每周、每年、每家商店都有一行数据

您应该能够根据实际数据类型/用例的需要调整上述内容（1）我删除了不兼容的数据库标记。请仅使用您真正使用的数据库进行标记。（2）示例数据和所需结果帮助。我正在Bigquery上使用标准Sql:）！哪些标签不兼容？顺便说一下，感恩节一般有52周。只有当一年的第一天是星期四，或者闰年的第一天是星期三时，它才可能有53个。@helloworld-这很重要-您可以使用投票下方张贴的答案左侧的勾号

标记接受的答案。看看为什么它很重要！对答案进行投票也很重要。投票选出有帮助的答案。。。当有人回答你的问题时，你可以检查一下该做什么。遵循这些简单的规则，你可以提高自己的声望得分，同时让我们有动力来回答你的问题：O）请考虑！（1） 我删除了不兼容的数据库标记。请仅使用您真正使用的数据库进行标记。（2） 示例数据和所需结果帮助。我正在Bigquery上使用标准Sql:）！哪些标签不兼容？顺便说一下，感恩节一般有52周。只有当一年的第一天是星期四，或者闰年的第一天是星期三时，它才可能有53个。@helloworld-这很重要-您可以使用投票下方张贴的答案左侧的勾号标记接受的答案。看看为什么它很重要！对答案进行投票也很重要。投票选出有帮助的答案。。。当有人回答你的问题时，你可以检查一下该做什么。遵循这些简单的规则，你可以提高自己的声望得分，同时让我们有动力来回答你的问题：O）请考虑！