根据两个日期之间的差异调整列值答案

【问题标题】：Adjust column value based on difference between 2 dates根据两个日期之间的差异调整列值
【发布时间】：2023-01-12 04:40:31
【问题描述】：

我有一个季度每个月初的销售数据。

示例：对于 22-Q1 季度，我在 3 个日期（1 月 1 日、2 月 1 日和 3 月 1 日）进行销售

Date	Country	Region	Sales
01/01/2022	UK	EMEA	100,000
02/01/2022	UK	EMEA	170,000
03/01/2022	UK	EMEA	120,000
01/01/2022	US	AMS	90,000
02/01/2022	US	AMS	110,000
03/01/2022	US	AMS	160,000

我的要求是根据 2 个给定日期之间的差异推断 2 个给定日期之间的销售数据，并将它们连接到同一个表中。

例如，对于 1 月 2 日，我计算 1 月 1 日和 2 月 1 日之间的日期差异，即 31 天，并将销售额增加 (1/31)，对于 1 月 3 日，我将销售额增加 (2/31).. 所以一直持续到 1 月 31 日。

月份更改后，需要重新计算 2 月 1 日和 3 月 1 日之间的日期差异，并且需要应用类似的销售额增量

【问题讨论】：

我已经在此处删除了垃圾邮件标签；请只标记你的 RDBMS真的使用。标记多种相互冲突的技术会使您的问题不清楚，因此更难回答。也不太可能让您的问题“获得更多浏览量”，并且可能会产生相反的效果，只有知道的用户全部您标记（错误）标记的 RDBMS 将受理该问题；这通常只占用户群的一小部分。标签垃圾邮件更有可能导致您的问题收到反对票和/或因不清楚而被关闭。请edit您的问题以重新标记正确的 RDBMS。

标签： sql snowflake-cloud-data-platform

【解决方案1】：

您可以使用 UDTF 生成每月每一天的行以及销售额的外推。

create or replace table T1 as 
select 
COLUMN1::date   as Date,
COLUMN2::string as Country,
COLUMN3::string as Region,
COLUMN4::number(38,2) as Sales
from (values
('01/01/2022','UK','EMEA',100000),
('02/01/2022','UK','EMEA',170000),
('03/01/2022','UK','EMEA',120000),
('01/01/2022','US','AMS',90000),
('02/01/2022','US','AMS',110000),
('03/01/2022','US','AMS',160000)
);

create or replace function EXTRAPOLATE_MONTH_TO_DAYS(MONTH_START date, VAL float)
returns table (DAY_DATE date, VAL float)
language javascript
as
$$
{
    initialize: function (argumentInfo, context) {
    },
    processRow: function (row, rowWriter, context) {
        const DAY = 86400000; // Milliseconds per day.
        let firstDay = row.MONTH_START;
        let lastDay = new Date(row.MONTH_START.getFullYear(), row.MONTH_START.getMonth() + 1, 0);
        let daysInMonth = lastDay.getDate();
        let valPerDay = row.VAL / daysInMonth;
        let sum = 0;
        let curDate = row.MONTH_START;
        for (let i = 1; i <= daysInMonth; i++) {
            sum += valPerDay;
            rowWriter.writeRow({DAY_DATE:new Date(firstDay.getTime()+DAY*(i-1)),VAL:sum});
        }
    },
}
$$;


select   DATE
        ,COUNTRY
        ,REGION
        ,SALES
        ,DAY_DATE
        ,round(VAL,2)::number(38,2) EXTRAPOLATED_RUNNING_TOTAL
from T1, table(EXTRAPOLATE_MONTH_TO_DAYS(DATE, SALES::float) over (partition by COUNTRY, REGION order by DATE))
;

前五行：

DATE	COUNTRY	REGION	SALES	DAY_DATE	EXTRAPOLATED_RUNNING_TOTAL
2022-01-01	US	AMS	90000	2022-01-01	2903.23
2022-01-01	US	AMS	90000	2022-01-02	5806.45
2022-01-01	US	AMS	90000	2022-01-03	8709.68
2022-01-01	US	AMS	90000	2022-01-04	11612.90
2022-01-01	US	AMS	90000	2022-01-05	14516.13

【讨论】：