加入排除上一场比赛

Question

假设我有一个表格“在比赛中得分的球员”，其结构如下，其中球员 1 在比赛中得分两次（出现两次），球员 5 得分一次：

playerId | odd
1        | 15
2        | 30
1        | 15

而且我有一组我选择的球员 ID，我打赌会在那场比赛中得分。

用例 1

选择的玩家 ID：[1, 5] 在这里，我打赌玩家 1 和 5 将在比赛中得分一次（ids 在数组中出现一次）。由于玩家 id 1 在比赛中实际得分两次，我的赌注仍然部分正确，所以我的得分是 15。

用例 2

选择的玩家 ID：[1, 1, 5] 在这里，我打赌玩家 id 1 将得分两次（在我选择的 id 中出现两次），id 5 将得分一次。 由于玩家 id 1 在比赛中得分两次，我的得分是 15 + 15。

用例 3

选择的球员 ID：[1, 1, 5] 让我们假设球员 1 在比赛中得分一次。 我的赌注是部分正确的。我得到 +15。

用例 4

选择的玩家 ID：[3]。 我打赌 plyaer id 3 得分，事实并非如此，我得到 0 分。

这是一个代码示例，其中我有两个用例，第一个是使用 Mikhail 的解决方案可以正常工作，但不是第二个：

DECLARE matchs STRING;
DECLARE bets STRING;

SET matchs = "[{'playerId': 550, 'odd': 15, 'scored_at': 1}, {'playerId': 550, 'odd': 15, 'scored_at': 2}]";
/* Use case 1 --  working */
/*SET playerIdSelected = "[550, 9]";*/

/* Use case 2 --  NOK */
SET playerIdSelected = "[550, 9, 550]";

SELECT
  SUM(CAST(first_odd AS INT64)) total
FROM (
  SELECT ARRAY_AGG(JSON_EXTRACT_SCALAR(scorers, '$.odd') ORDER BY JSON_EXTRACT_SCALAR(scorers, '$.scored_at') LIMIT 1)[OFFSET(0)] first_odd,
  FROM UNNEST(JSON_EXTRACT_ARRAY(matchs, '$.')) AS scorers
  WHERE JSON_EXTRACT_SCALAR(scorers, '$.playerId') IN UNNEST(JSON_EXTRACT_ARRAY(playerIdSelected))
  GROUP BY JSON_EXTRACT_SCALAR(scorers, '$.playerId')
)

Answer 1

以下是 BigQuery 标准 SQL

#standardSQL
SELECT SUM(first_odd) total
FROM (
  SELECT ARRAY_AGG(odd ORDER BY scored_at LIMIT 1)[OFFSET(0)] first_odd
  FROM `project.dataset.scores`
  WHERE playerId IN UNNEST([1, 5, 3])
  GROUP BY playerId
)   

如您所见 - 我正在使用scored_at 列来确定每个玩家的第一个得分。您的数据应该有这样的字段来识别事件的顺序 - 通常这是一个时间戳或类似的东西

如果通过添加 scored_at 字段应用于您的问题中的示例数据 - 输出是

Row total    
1   15   

以下是更新问题的答案 - 初始问题被明确要求“排除先前的匹配”，因此上述第一个答案中的逻辑是遵循这一点。现在下面的逻辑反映了在呈现的用例中解释的逻辑

#standardSQL
with `project.dataset.scores` as (
  select 1 playerId, 15 odd, 1 scored_at union all
  select 2, 30, 2 union all
  select 1, 15, 3   
), selection as (
  select [1, 5, 1] playerIds
)
select ifnull(sum(odd), 0) total
from (
  select *, 
    row_number() over(partition by playerId order by scored_at) as score_pos
  from `project.dataset.scores`
) join (
  select playerId, count(1) max_scores
  from selection s, s.playerIds as playerId
  group by playerId
) using(playerId)
where score_pos <= max_scores