Sql 基于周范围（impala）对窗口上的列值求和

下表所示：

client_id   date            connections
---------------------------------------
121438297   2018-01-03      0
121438297   2018-01-08      1
121438297   2018-01-10      3
121438297   2018-01-12      1
121438297   2018-01-19      7
363863811   2018-01-18      0
363863811   2018-01-30      5
363863811   2018-02-01      4
363863811   2018-02-10      0

我正在寻找一种有效的方法，将当前行（当前行包含在总和中）之后6天内发生的连接数相加，并按客户端id进行分区，这将导致：

client_id   date            connections     connections_within_6_days
---------------------------------------------------------------------
121438297   2018-01-03      0               1        
121438297   2018-01-08      1               5     
121438297   2018-01-10      3               4     
121438297   2018-01-12      1               1                       
121438297   2018-01-19      7               7
363863811   2018-01-18      0               0
363863811   2018-01-30      5               9
363863811   2018-02-01      4               4
363863811   2018-02-10      0               0

问题：

我不想添加所有缺少的日期，然后执行滑动窗口来计算下面的7行，因为我的表已经非常大了

我正在使用Impala，不支持间隔“7”天后与当前行之间的

范围

---

---

编辑：考虑到我需要将窗口大小更改为更大的数字（例如30天以上）

这回答了问题的原始版本

黑斑羚不完全支持介于之间的

范围。不幸的是，这并没有留下很多选择。一种是使用带有大量显式逻辑的
lag（）
：

select t.*,
       ( (case when lag(date, 6) over (partition by client_id order by date) = date - interval 6 day
               then lag(connections, 6) over (partition by client_id order by date)
               else 0
          end) +
         (case when lag(date, 5) over (partition by client_id order by date) = date - interval 6 day
               then lag(connections, 5) over (partition by client_id order by date)
               else 0
          end) +
         (case when lag(date, 4) over (partition by client_id order by date) = date - interval 6 day
               then lag(connections, 4) over (partition by client_id order by date)
               else 0
          end) +
         (case when lag(date, 3) over (partition by client_id order by date) = date - interval 6 day
               then lag(connections, 3) over (partition by client_id order by date)
               else 0
          end) +
         (case when lag(date, 2) over (partition by client_id order by date) = date - interval 6 day
               then lag(connections, 2) over (partition by client_id order by date)
               else 0
          end) +
         (case when lag(date, 1) over (partition by client_id order by date) = date - interval 6 day
               then lag(connections, 1) over (partition by client_id order by date)
               else 0
          end) +
         connections
        ) as connections_within_6_days         
from t;

不幸的是，这不能很好地概括。如果你想问一个范围广泛的问题，你可能想问另一个问题。
谢谢你@gordon linoff，我对我的答案进行了编辑，以考虑其中的微妙之处。虽然我还不能在黑斑羚身上繁衍后代，但我发现这可能会有所帮助。@nicholas。正如这个问题所建议的，你应该问一个新问题。你原来的问题得到了回答。