在 SQL 中过滤上下文和分组依据

Question

考虑具有 2 列的表格，每次用户登录时都会有一个新行。（大约 1000 万行，并且可以有重复，因为用户每月可以多次登录）

Sign in Month	MemberID
2020-10	1000000
2020-12	1000001

现在要找出每个月的唯一用户，我可以使用以下查询。

Select Sign_in_Month, count(distinct(memberid)) as unique_users from table group by Sign_in_Month

但我想将第一个查询中的不同计数进一步分解为 2 个同类群组，其中用户要么在过去 3 个月前登录，要么没有登录。 （2020 年 10 月为 2020 年 7 月至 2020 年 9 月，2020 年 9 月为 2020 年 6 月至 8 月）

我曾经通过 DAX 在 powerBI 中执行此操作，这对于过滤上下文很容易，但我不确定如何在 SQL 中实现。

想要的结果

Sign in Month	Total Unique Users	Unique Users who signed in in the last 3 months	Unique Users who did not sign in in the last 3 months
2020-10	4000	3000	1000
2020-11	5000	2500	2500
2020-12	3500	1500	2000

最后 2 列应与第二列相加。

我如何创建某种指标，说明会员在过去 3 个月内购物的地点参考该特定月份？

谢谢

Answer 1

我会这样处理：

• 每月获取唯一价值。
• 使用lag() 查看上个月有人登录的时间。
• 比较时差。

为方便起见，我会将sign_in_month 转换为日期：

select sign_in_date,
       count(*) as num_members,
       sum(case when prev_sign_in_date >= dateadd(month, -4, sign_in_date)
                then 1 else 0 
           end) as num_members_who_signed_in
from (select t.memberId, v.sign_in_date,
             lag(v.sign_in_date) over (partition by t.memberId order by v.sign_in_date) as prev_sign_in_date
      from t cross apply
           (values (convert(date, t.sign_in_month, '-01'))
           ) v(sign_in_date)
      group by t.memberId, v.sign_in_date
     ) t
group by sign_in_date;

请注意，不再需要 count(distinct)，因为子查询会处理这个问题。

Answer 2

你可以试试下面的脚本-

注意：语法是MSSQL，但逻辑是全局的

select 
sign_in_month,
count(distinct MemberId) as total_unique_user,
count(
    CASE 
        WHEN CAST(sign_in_month+'-01' as Date) >= DATEADD(mm,-4,getdate()) then MemberId
        else null
    end
) as last_3_month,
count(
    CASE 
        WHEN CAST(sign_in_month+'-01' as Date) < DATEADD(mm,-4,getdate()) then MemberId
        else null
    end
) as before_3_month

from your_table_name
GROUP BY sign_in_month