与sql中的另一个表合并时如何获取小于实际日期的最近行

Question

假设我有一个表，其中有一个每天生成的日期列，如下所示。

table 1
ID  name    qty   date
1   abc     20   17/01/2022
1   abc     10   18/01/2022
2   def     10   24/01/2022
2   def     40   25/01/2022
2   def     67   26/01/2022

table 2
ID  name    price_dt    price
1   abc   18/01/2022    23.56
1   abc   17/01/2022    10.56
1   abc   16/01/2022    44.33
1   abc   15/01/2022    56.11
2   def   25/01/2022    2.98
2   def   26/01/2022    4.92
2   def   27/01/2022    4.88
2   def   24/01/2022    3.33
2   def   23/01/2022    8.47
2   def   22/01/2022    3.89

我将 table1 与 table2 连接起来，我只需要小于日期列的最近的 Price_dt 记录。这可以通过连接 2 个表并通过对 Price_dt DESC 进行排序来删除重复项来完成，但挑战是表大小如此之大，并且连接不可行。所以我希望在加入之前减少表 2 中的行数。

我在 python 中尝试的代码并在 sql 中寻找类似的东西

DF_A['date'] = pd.to_datetime(DF_A['date'], dayfirst=True)
DF_B['price_dt'] = pd.to_datetime(DF_B['price_dt'], dayfirst=True)

out = pd.merge_asof(DF_A.sort_values('date'), 
                   DF_B.sort_values('price_dt'), 
                   left_on='date', 
                   right_on='price_dt',
                   by=['ID','name'],
                   allow_exact_matches=False)

预期_DF：

ID  name    qty    date     price_dt    price
1   abc    20   17/01/2022  16/01/2022  44.33
1   abc    10   18/01/2022  17/01/2022  10.56
2   def    10   24/01/2022  23/01/2022  8.47
2   def    40   25/01/2022  24/01/2022  3.33
2   def    67   26/01/2022  25/01/2022  2.98

如何使用SQL获取上述结果

Answer 1

--Return  the most recent price_dt for each ID less than table1.date
SELECT t1.ID, t1.name, Max(t2.price_dt) as MaxPrice_dt 
FROM table1 t1
INNER JOIN table2 t2 on t1.ID=T2.ID AND t1.date > t2.price_dt
GROUP BY t1.ID, t1.name

小提琴

身份证	名字	最大价格_dt
1	abc	2022-01-17
2	定义	2022-01-25