如何对每个事务的单独行数据时间戳定义的一段时间内的事务进行计数

Question

我在 MySQL 语法中使用 MariaDB 10.2.4，并尝试根据每个客户每笔交易的行时间戳（不是日历日）来计算过去 24 小时内发生的交易数量。

栏目信息：

• row_number：我添加这个是为了便于阅读，但它实际上并不存在
• order_no：是每行的唯一值
• customer_id：对于客户来说是唯一的，但在表中重复
• order_date：是必须执行计数的时间戳
• dollar_value：用于上下文并且是小数

这是一个手动制作的表格，显示我想要的输出是什么。输入将全部是相同的列，不包括输出 (trans_count) 和 row_number 列。

示例：

• 第 3 行。我感兴趣的时间范围是 2022-02-11 22:53:50（order_date 列中的值）到 2022-02-10 22:53:50（order_date - 间隔 1 天）按客户 ID 1111171。第 4 行和第 6 行与此匹配，因此第 3 行的输出为 3（包括第 3 行）。

• 第 4 行。客户 1111171 的时间范围为 2022-02-11 06:49:36 至 2022-02-10 06:49:36。 第 6,8,9,10 行属于该时间范围内并且是相同的 customer_id，因此 trans_count 值为 5。

桌子

行号	订单号	客户 ID	订单_日期	美元价值	trans_count
1	8888883	1111100	2022-02-14 01:10:04	2256.0	1
2	8888837	1111100	2022-02-12 05:46:32	1457.2	1
3	8888812	1111171	2022-02-11 22:53:50	1757.2	3
4	8888887	1111171	2022-02-11 06:49:36	1350.2	5
5	8888804	1111100	2022-02-11 03:10:07	1853.6	1
6	8888866	1111171	2022-02-11 01:20:26	1053.0	4
7	8888833	1111181	2022-02-10 21:09:05	253.2	1
8	8888874	1111171	2022-02-10 18:06:55	1958.6	3
9	8888829	1111171	2022-02-10 10:11:59	1456.2	2
10	8888802	1111171	2022-02-10 09:55:31	956.6	1
11	8888835	1111100	2022-02-09 19:40:24	756.4	2
12	8888810	1111123	2022-02-09 01:34:56	3179.5	1
13	8888850	1111100	2022-02-08 20:00:20	629.0	1
14	8888821	1111171	2022-02-08 17:59:05	1249.45	2
15	8888809	1111171	2022-02-08 06:25:15	1250.0	1
16	8888837	1111147	2022-02-08 06:18:15	184.6	1
17	8888836	1111171	2022-02-07 12:01:47	88.28	1
18	8888808	1111147	2022-02-05 12:02:49	3008.7	3
19	8888890	1111147	2022-02-05 11:48:16	1543.31	2
20	8888805	1111147	2022-02-05 11:37:55	2617.4	1

我还打算应用一些其他过滤器，例如仅计算 1000 以上的 Dollar_value，但我希望这不会影响计数的逻辑。

我已经能够在 PySpark 中做到这一点，但我无法重复相同的逻辑。这是我将其合并到的函数的片段。

'''

# Function to calculate number of seconds from number of days
days = lambda i: i * 86400

# Create window by casting timestamp to long (number of seconds) then defining the number of days you wish to review
w = (Window.partitionBy('customer_id').orderBy(F.col(date_column).cast('long')).rangeBetween(-days(monitor_length_days), 0))

# Add total value of transactions undertaken within time frame by customer_id
filteredDF = filteredDF.withColumn(output_name, F.count('customer_id').over(w))

'''

如有任何疑问请告诉我，

Answer 1

不幸的是，MariaDB 不允许您在一段时间内创建一个窗口，因此您需要采用不同的方法。解决此问题的一种方法是将表

JOIN

设为自身，其中

customer_id

值相同且

order_date

位于之前 24 小时内。然后，您可以计算连接表中的行数以获得

trans_count

值：

SELECT o.customer_id, o.order_date,
       COUNT(c.customer_id) AS trans_count
FROM orders o
JOIN (SELECT customer_id, order_date
     FROM orders
     ) c ON c.customer_id = o.customer_id AND c.order_date BETWEEN o.order_date - INTERVAL 1 DAY AND o.order_date
GROUP BY o.customer_id, o.order_date
ORDER BY o.order_date DESC

输出（用于您的示例数据）：

customer_id order_date              trans_count
1111100     2022-02-14 01:10:04     1
1111100     2022-02-12 05:46:32     1
1111171     2022-02-11 22:53:50     3
1111171     2022-02-11 06:49:36     5
1111100     2022-02-11 03:10:07     1
1111171     2022-02-11 01:20:26     4
1111181     2022-02-10 21:09:05     1
1111171     2022-02-10 18:06:55     3
1111171     2022-02-10 10:11:59     2
1111171     2022-02-10 09:55:31     1
1111100     2022-02-09 19:40:24     2
1111123     2022-02-09 01:34:56     1
1111100     2022-02-08 20:00:20     1
1111171     2022-02-08 17:59:05     2
1111171     2022-02-08 06:25:15     2
1111147     2022-02-08 06:18:15     1
1111171     2022-02-07 12:01:47     1
1111147     2022-02-05 12:02:49     3
1111147     2022-02-05 11:48:16     2
1111147     2022-02-05 11:37:55     1

dbfiddle 上的演示

请注意，对于第 15 行，

trans_count

应为

2

，因为第 17 行在 24 小时内有先前的交易。

Answer 2

可以按如下方式完成：

SELECT
  row_number,
  order_no,
  customer_id,
  order_date,
  dollar_value,
  (
    SELECT COUNT(*)
    FROM your_table t2
    WHERE t2.customer_id = t1.customer_id
      AND t2.order_date BETWEEN (t1.order_date - INTERVAL 1 DAY) AND t1.order_date
  ) AS trans_count
FROM your_table t1;