根据前一行其他列的条件在 SQL 中动态填充值的最佳方法是什么？

Question

这是我通常会在 python 中解决的问题，但想看看是否可以在 SQL 中有效地完成。

我有一个示例预测销售数据集，如下所示：

项目	位置_id	预测	周_开始	包装尺寸	行号
绿色铅笔	1234	0.82	12/3/23	6	1
绿色铅笔	1234	0.82	12/10/23	6	2
绿色铅笔	1234	0.82	12/17/23	6	3
绿色铅笔	1234	1.23	12/24/23	6	4
绿色铅笔	1234	1.23	12/31/23	6	5
绿色铅笔	1234	1.23	1/7/24	6	6
蓝色标记	999	4.31	12/3/23	6	1
蓝色标记	999	6.47	12/10/23	6	2
蓝色标记	999	6.47	12/17/23	6	3
蓝色标记	999	6.47	12/24/23	6	4
蓝色标记	999	6.47	12/31/23	6	5
蓝色标记	999	6.47	1/7/24	6	6

该数据是未来6周不同商品进入不同商店的预测销售量。行号已添加到每个项目/位置/周。

pack_size

列是需要库存时发送到商店的单位数量。

目标是创建两列

units_to_store

和

week_end_inventory

来确定何时应根据预测销量向商店发送一包商品。理想的最终状态数据集如下（仅适用于 green_pencil，但希望每个项目/商店组合都有它）：

项目	位置_id	预测	周_开始	包装尺寸	行号	商店单位	周末库存
绿色铅笔	1234	1.43	12/3/23	6	1	6	4.57
绿色铅笔	1234	2.67	12/10/23	6	2	0	1.9
绿色铅笔	1234	0.82	12/17/23	6	3	0	1.08
绿色铅笔	1234	1.23	12/24/23	6	4	6	-0.15
绿色铅笔	1234	1.23	12/31/23	6	5	0	4.77
绿色铅笔	1234	1.23	1/7/24	6	6	0	3.54

第一周始终以

pack_size

项目开始，在本例中为 6 个单位。然后，目标是获取预测销售额并获得运行总和，直到该数字低于 0，此时应将新包装发送到商店，并且运行总和以

pack_size

重新开始。第一周的

week_end_inventory

将是

pack_size

-

forecast

，然后将在接下来的行/周中减去

forecast

，直到它低于 0，并且该过程将重新开始。

做到这一点的最佳方法是什么？我尝试过使用

lag

函数，但在需要动态填充值时遇到了麻烦。

Answer 1

以下假设是 MySQL（但请注意，“row_number”列会导致问题，因此有必要对该列使用反引号。这只是部分解决方案，但目前已经没有时间了。

CREATE TABLE mytable (
      item VARCHAR(200)
    , location_id INTEGER
    , forecast DECIMAL(10, 2)
    , week_begin DATE
    , pack_size INTEGER
    , `row_number` INTEGER
    );

INSERT INTO mytable (item, location_id, forecast, week_begin, pack_size, `row_number`) 
VALUES 
('green_pencil', 1234, 0.82, STR_TO_DATE('12/3/23', '%m/%d/%y'), 6, 1),
('green_pencil', 1234, 0.82, STR_TO_DATE('12/10/23', '%m/%d/%y'), 6, 2),
('green_pencil', 1234, 0.82, STR_TO_DATE('12/17/23', '%m/%d/%y'), 6, 3),
('green_pencil', 1234, 1.23, STR_TO_DATE('12/24/23', '%m/%d/%y'), 6, 4),
('green_pencil', 1234, 1.23, STR_TO_DATE('12/31/23', '%m/%d/%y'), 6, 5),
('green_pencil', 1234, 1.23, STR_TO_DATE('1/7/24', '%m/%d/%y'), 6, 6),
('blue_marker', 999, 4.31, STR_TO_DATE('12/3/23', '%m/%d/%y'), 6, 1),
('blue_marker', 999, 6.47, STR_TO_DATE('12/10/23', '%m/%d/%y'), 6, 2),
('blue_marker', 999, 6.47, STR_TO_DATE('12/17/23', '%m/%d/%y'), 6, 3),
('blue_marker', 999, 6.47, STR_TO_DATE('12/24/23', '%m/%d/%y'), 6, 4),
('blue_marker', 999, 6.47, STR_TO_DATE('12/31/23', '%m/%d/%y'), 6, 5),
('blue_marker', 999, 6.47, STR_TO_DATE('1/7/24', '%m/%d/%y'), 6, 6);

Records: 12  Duplicates: 0  Warnings: 0

SELECT 
      item
    , location_id
    , forecast
    , week_begin
    , pack_size
    , `row_number`
    , CASE 
            WHEN LAG(pack_size, 1, pack_size) OVER (PARTITION BY item, location_id ORDER BY week_begin, `row_number`) - forecast >= 0 
            THEN LAG(pack_size, 1, pack_size) OVER (PARTITION BY item, location_id ORDER BY week_begin, `row_number`) - forecast 
            ELSE pack_size - forecast 
        END AS units_to_store
    , CASE 
            WHEN LAG(pack_size, 1, pack_size) OVER (PARTITION BY item, location_id ORDER BY week_begin, `row_number`) - forecast < 0 
            THEN 0 
            ELSE LAG(pack_size, 1, pack_size) OVER (PARTITION BY item, location_id ORDER BY week_begin, `row_number`) - forecast 
        END AS week_end_inventory 
FROM mytable;

项目	位置_id	预测	周_开始	包装尺寸	行号	商店单位	周末库存
蓝色标记	999	4.31	2023-12-03	6	1	1.69	1.69
蓝色标记	999	6.47	2023-12-10	6	2	-0.47	0.00
蓝色标记	999	6.47	2023-12-17	6	3	-0.47	0.00
蓝色标记	999	6.47	2023-12-24	6	4	-0.47	0.00
蓝色标记	999	6.47	2023-12-31	6	5	-0.47	0.00
蓝色标记	999	6.47	2024-01-07	6	6	-0.47	0.00
绿色铅笔	1234	0.82	2023-12-03	6	1	5.18	5.18
绿色铅笔	1234	0.82	2023-12-10	6	2	5.18	5.18
绿色铅笔	1234	0.82	2023-12-17	6	3	5.18	5.18
绿色铅笔	1234	1.23	2023-12-24	6	4	4.77	4.77
绿色铅笔	1234	1.23	2023-12-31	6	5	4.77	4.77
绿色铅笔	1234	1.23	2024-01-07	6	6	4.77	4.77

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