查找连续几天的购买情况

Question

我正在尝试使用 March_recognize 来查找连续 10 天或以上进行购买的客户。

根据我的示例数据，我预计客户 1 会出现在我的输出中，但事实并非如此。有人可以解释一下为什么我找不到数据吗？另外向我展示如何修复查询以使其正常工作。

ALTER SESSION SET NLS_TIMESTAMP_FORMAT = 'DD-MON-YYYY  HH24:MI:SS.FF';

 
create table purchases(
  ORDER_ID NUMBER GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY (START WITH 1) NOT NULL,
  customer_id   number, 
  PRODUCT_ID NUMBER, 
  QUANTITY NUMBER, 
  purchase_date timestamp
);

insert  into purchases (customer_id, product_id, quantity, purchase_date)
    select  1 customer_id, 102 product_id, 1 quantity,
             DATE '2024-04-08' + INTERVAL '13' HOUR + ((LEVEL-1) * INTERVAL '1 00:00:01' DAY TO SECOND)  * -1
           as purchase_date
    from    dual
    connect by level <= 15 UNION all
    select  2, 102, 1,
             DATE '2024-03-08' + INTERVAL '14' HOUR + ((LEVEL-1) * INTERVAL '1 00:00:00' DAY TO SECOND) * -1
   from    dual
   connect by level <= 5 UNION ALL 
select  3, 102, 1,
             DATE '2024-02-08' + INTERVAL '15' HOUR + ((LEVEL-1) * INTERVAL '0 23:59:59' DAY TO SECOND) * -1
   from    dual
   connect by level <= 5;


select * from purchases
match_recognize(
    partition by customer_id
    order by purchase_date
    measures
        first(purchase_date) as first_date,
        last(purchase_date) as last_date
    one row per match
    pattern(P{10,})
    define P as next(purchase_date)=purchase_date + interval '1' day
);

Answer 1

在执行“下一个（购买日期）=购买日期 + 间隔'1'天”时，您定义了一个过于严格的约束，因为您的日期有 H:M:S... 您可以在日期周围添加 TRUNC() 以获得您想要的内容。

Answer 2

正如@p3consulting所说，你太准确了。您已将客户 1 的每行之间的间隔创建为一天零一秒。对于您当前的 P，如果

purchase_date

是 2024 年 3 月 25 日 12:59:46.000000，则添加 1 天，得到

26-MAR-2024  12:59:46.000000

，并且没有具有该值的行；下一个是 26-MAR-2024 12:59:47.000000（一秒后），因此它在相等性上不匹配。

如果将 P 定义为：

    define P as next(purchase_date) >= trunc(purchase_date) + interval '1' day
      and next(purchase_date) < trunc(purchase_date) + interval '2' day

然后它将匹配一天中的任何时间与第二天的任何时间。

select * from purchases
match_recognize(
    partition by customer_id
    order by purchase_date
    measures
        first(purchase_date) as first_date,
        last(purchase_date) as last_date
    one row per match
    pattern(P{10,})
    define P as next(purchase_date) >= trunc(purchase_date) + interval '1' day
      and next(purchase_date) < trunc(purchase_date) + interval '2' day
);

CUSTOMER_ID	FIRST_DATE	LAST_DATE
1	2024 年 3 月 25 日 12:59:46.000000	2024 年 4 月 7 日 12:59:59.000000

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