SQL: bir değerin toplamı, ancak yalnızca farklı kimlikleri için - koşullu toplam?</p> <p>Gün Typ1 ve TYP2, Typ1 birden olaylarla ve kendi günlere yabancı anahtarlara sahip TYP2: Ben yapısı şu var

Question

. Typ2 ayrıca süreye sahiptir.

Şimdi bütün Typ1 olayları, bütün TYP2 etkinliklerle TYP2 süresinin toplamı saymak istiyorum.

Örnek Verileri:

Gün:

ID = 1 | Date = yesterday | ... 

Typ1:

ID = 1 | FK_DAY = 1 | ... 

ID = 2 | FK_DAY = 1 | ... 

TYP2:

ID = 1 | FK_DAY = 1 | duration = 10 

ID = 2 | FK_DAY = 1 | duration = 20 

şimdi sonucunu istiyorum:

Day.ID = 1 | countTyp1 = 2 | countTyp2 = 2 | sumDurationTyp2 = 30 

Sorunum toplamı, "farklı tip2.ID için toplam" gibi bir şeye ihtiyacım var ... Herkes bunu çözmek için bir yol biliyor mu? katılmadan önce,

SELECT day.id, 
    count(DISTINCT typ1.id), 
    count(DISTINCT typ2.id), 
    sum(duration) AS duration 
FROM days 
    LEFT JOIN typ 
      ON day.id = typ1.id 
    LEFT JOIN typ2 
      ON day.id = typ2.id 
GROUP BY day.id; 

bu Benim genel yaklaşım ön agrega her tablo için

Answer 1

geçerli:

ben Aşağıdaki gibi bir şey kullanıyorum, ama tabii ki bu benim istediğim gibi çalışmıyor .

Parçalı aslında (iki sıranın her 10 olsaydı, cevap yine 20 olan) farklı değerleri toplayarak etmediklerinden.

Ama çoğunlukla aslında basit bu şekilde çünkü

. Alt sorgular kümelenmeyi yapar, daha sonra birleştirmeler 1: 1'dir.

SELECT 
    days.id, 
    typ_agg.rows, 
    type2_agg.rows, 
    type2_agg.duration 
FROM 
    days 
LEFT JOIN 
    (SELECT fk_day, COUNT(*) as rows FROM typ GROUP BY fk_day) AS typ_agg 
    ON days.id = typ_agg.fk_day 
LEFT JOIN 
    (SELECT fk_day, COUNT(*) as rows, SUM(duration) as duration FROM typ2 GROUP BY fk_day) AS typ2_agg 
    ON days.id = typ2_agg.fk_day 

Answer 2

SELECT day.id, 
    count(DISTINCT typ1.id), 
    count(DISTINCT typ2.id), 
    (select sum(t2.duration) 
    from typ2 t2 
    where t2.id = day.id 
    ) AS duration 
FROM days 
    LEFT JOIN typ 
      ON day.id = typ1.id 
    LEFT JOIN typ2 
      ON day.id = typ2.id 
GROUP BY day.id;