sql >> Databáze >  >> RDS >> Mysql

SQL:Vyberte transakce, kde řádky nejsou podle kritérií ve stejné tabulce

Zde je řešení založené na vnořených poddotazech. Nejprve jsem přidal několik řádků, abych chytil několik dalších případů. Transakce 10 by například neměla být zrušena transakcí 12, protože transakce 11 je mezi nimi.

> select * from transactions order by date_time;
+----+---------+------+---------------------+--------+
| id | account | type | date_time           | amount |
+----+---------+------+---------------------+--------+
|  1 |       1 | R    | 2012-01-01 10:01:00 |   1000 |
|  2 |       3 | R    | 2012-01-02 12:53:10 |   1500 |
|  3 |       3 | A    | 2012-01-03 13:10:01 |  -1500 |
|  4 |       2 | R    | 2012-01-03 17:56:00 |   2000 |
|  5 |       1 | R    | 2012-01-04 12:30:01 |   1000 |
|  6 |       2 | A    | 2012-01-04 13:23:01 |  -2000 |
|  7 |       3 | R    | 2012-01-04 15:13:10 |   3000 |
|  8 |       3 | R    | 2012-01-05 12:12:00 |   1250 |
|  9 |       3 | A    | 2012-01-06 17:24:01 |  -1250 |
| 10 |       3 | R    | 2012-01-07 00:00:00 |   1250 |
| 11 |       3 | R    | 2012-01-07 05:00:00 |   4000 |
| 12 |       3 | A    | 2012-01-08 00:00:00 |  -1250 |
| 14 |       2 | R    | 2012-01-09 00:00:00 |   2000 |
| 13 |       3 | A    | 2012-01-10 00:00:00 |  -1500 |
| 15 |       2 | A    | 2012-01-11 04:00:00 |  -2000 |
| 16 |       2 | R    | 2012-01-12 00:00:00 |   5000 |
+----+---------+------+---------------------+--------+
16 rows in set (0.00 sec)

Nejprve vytvořte dotaz, abyste pro každou transakci získali „datum poslední transakce před transakcí na stejném účtu“:

SELECT t2.*,
       MAX(t1.date_time) AS prev_date
FROM transactions t1
JOIN transactions t2
ON (t1.account = t2.account
   AND t2.date_time > t1.date_time)
GROUP BY t2.account,t2.date_time
ORDER BY t2.date_time;

+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+
| id | account | type | date_time           | amount | prev_date           |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+
|  3 |       3 | A    | 2012-01-03 13:10:01 |  -1500 | 2012-01-02 12:53:10 |
|  5 |       1 | R    | 2012-01-04 12:30:01 |   1000 | 2012-01-01 10:01:00 |
|  6 |       2 | A    | 2012-01-04 13:23:01 |  -2000 | 2012-01-03 17:56:00 |
|  7 |       3 | R    | 2012-01-04 15:13:10 |   3000 | 2012-01-03 13:10:01 |
|  8 |       3 | R    | 2012-01-05 12:12:00 |   1250 | 2012-01-04 15:13:10 |
|  9 |       3 | A    | 2012-01-06 17:24:01 |  -1250 | 2012-01-05 12:12:00 |
| 10 |       3 | R    | 2012-01-07 00:00:00 |   1250 | 2012-01-06 17:24:01 |
| 11 |       3 | R    | 2012-01-07 05:00:00 |   4000 | 2012-01-07 00:00:00 |
| 12 |       3 | A    | 2012-01-08 00:00:00 |  -1250 | 2012-01-07 05:00:00 |
| 14 |       2 | R    | 2012-01-09 00:00:00 |   2000 | 2012-01-04 13:23:01 |
| 13 |       3 | A    | 2012-01-10 00:00:00 |  -1500 | 2012-01-08 00:00:00 |
| 15 |       2 | A    | 2012-01-11 04:00:00 |  -2000 | 2012-01-09 00:00:00 |
| 16 |       2 | R    | 2012-01-12 00:00:00 |   5000 | 2012-01-11 04:00:00 |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+
13 rows in set (0.00 sec)

Použijte to jako poddotaz k získání každé transakce a jejího předchůdce na stejném řádku. Pomocí určitého filtrování vytáhněte transakce, které nás zajímají – jmenovitě transakce „A“, jejichž předchůdci jsou transakce „R“, které přesně ruší –

SELECT
  t3.*,transactions.*
FROM
  transactions
  JOIN
  (SELECT t2.*,
          MAX(t1.date_time) AS prev_date
   FROM transactions t1
   JOIN transactions t2
   ON (t1.account = t2.account
      AND t2.date_time > t1.date_time)
   GROUP BY t2.account,t2.date_time) t3
  ON t3.account = transactions.account
     AND t3.prev_date = transactions.date_time
     AND t3.type='A'
     AND transactions.type='R'
     AND t3.amount + transactions.amount = 0
  ORDER BY t3.date_time;


+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+----+---------+------+---------------------+--------+
| id | account | type | date_time           | amount | prev_date           | id | account | type | date_time           | amount |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+----+---------+------+---------------------+--------+
|  3 |       3 | A    | 2012-01-03 13:10:01 |  -1500 | 2012-01-02 12:53:10 |  2 |       3 | R    | 2012-01-02 12:53:10 |   1500 |
|  6 |       2 | A    | 2012-01-04 13:23:01 |  -2000 | 2012-01-03 17:56:00 |  4 |       2 | R    | 2012-01-03 17:56:00 |   2000 |
|  9 |       3 | A    | 2012-01-06 17:24:01 |  -1250 | 2012-01-05 12:12:00 |  8 |       3 | R    | 2012-01-05 12:12:00 |   1250 |
| 15 |       2 | A    | 2012-01-11 04:00:00 |  -2000 | 2012-01-09 00:00:00 | 14 |       2 | R    | 2012-01-09 00:00:00 |   2000 |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+----+---------+------+---------------------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)

Z výše uvedeného výsledku je zřejmé, že jsme téměř tam – identifikovali jsme nechtěné transakce. Pomocí LEFT JOIN můžeme je odfiltrovat z celé sady transakcí:

SELECT
  transactions.*
FROM
  transactions
LEFT JOIN
  (SELECT
     transactions.id
   FROM
     transactions
     JOIN
     (SELECT t2.*,
             MAX(t1.date_time) AS prev_date
      FROM transactions t1
      JOIN transactions t2
      ON (t1.account = t2.account
         AND t2.date_time > t1.date_time)
      GROUP BY t2.account,t2.date_time) t3
     ON t3.account = transactions.account
        AND t3.prev_date = transactions.date_time
        AND t3.type='A'
        AND transactions.type='R'
        AND t3.amount + transactions.amount = 0) t4
  USING(id)
  WHERE t4.id IS NULL
    AND transactions.type = 'R'
  ORDER BY transactions.date_time;

+----+---------+------+---------------------+--------+
| id | account | type | date_time           | amount |
+----+---------+------+---------------------+--------+
|  1 |       1 | R    | 2012-01-01 10:01:00 |   1000 |
|  5 |       1 | R    | 2012-01-04 12:30:01 |   1000 |
|  7 |       3 | R    | 2012-01-04 15:13:10 |   3000 |
| 10 |       3 | R    | 2012-01-07 00:00:00 |   1250 |
| 11 |       3 | R    | 2012-01-07 05:00:00 |   4000 |
| 16 |       2 | R    | 2012-01-12 00:00:00 |   5000 |
+----+---------+------+---------------------+--------+


  1. Nasazení zabezpečené multicloudové replikace MySQL na AWS a GCP s VPN

  2. Oracle PL/SQL – Zvyšte uživatelsky definovanou výjimku pomocí vlastního SQLERRM

  3. Jak mohu přidat zaškrtávací políčko do datové tabulky, které se použije k odstranění vybraného řádku?

  4. Je lepší použít INNER JOIN nebo EXISTS k nalezení příslušnosti k několika ve vztahu m2m?