सीटीई में आपके नमूना डेटा से शुरू होने वाले @बोनिस्ट दृष्टिकोण पर एक भिन्नता:
with t as (
select 1 id, 'A' name, '2007' year, '04' month, 5 sales from dual union all
select 2 id, 'A' name, '2007' year, '05' month, 2 sales from dual union all
select 3 id, 'B' name, '2008' year, '12' month, 3 sales from dual union all
select 4 id, 'B' name, '2009' year, '12' month, 56 sales from dual union all
select 5 id, 'C' name, '2009' year, '08' month, 89 sales from dual union all
select 13 id,'B' name, '2016' year, '01' month, 10 sales from dual union all
select 14 id,'A' name, '2016' year, '02' month, 8 sales from dual union all
select 15 id,'D' name, '2016' year, '03' month, 12 sales from dual union all
select 16 id,'E' name, '2016' year, '04' month, 34 sales from dual
),
y (year, rnk) as (
select year, dense_rank() over (order by year)
from (select distinct year from t)
),
r (name, year, month, sales, rnk) as (
select t.name, t.year, t.month, t.sales, y.rnk
from t
join y on y.year = t.year
union all
select r.name, y.year, r.month, 0, y.rnk
from y
join r on r.rnk = y.rnk - 1
where not exists (
select 1 from t where t.year = y.year and t.month = r.month and t.name = r.name
)
)
select name, year, month, sales,
nvl(sum(sales) over (partition by name order by year, month
rows between unbounded preceding and 1 preceding), 0) as opening_bal,
nvl(sum(sales) over (partition by name order by year, month
rows between unbounded preceding and current row), 0) as closing_bal
from r
order by year, month, name;
जिसका परिणाम भी वही मिलता है, हालांकि यह भी प्रश्न में अपेक्षित परिणामों से मेल नहीं खाता:
NAME YEAR MONTH SALES OPENING_BAL CLOSING_BAL
---- ---- ----- ---------- ----------- -----------
A 2007 04 5 0 5
A 2007 05 2 5 7
A 2008 04 0 7 7
A 2008 05 0 7 7
B 2008 12 3 0 3
A 2009 04 0 7 7
A 2009 05 0 7 7
C 2009 08 89 0 89
B 2009 12 56 3 59
B 2016 01 10 59 69
A 2016 02 8 7 15
D 2016 03 12 0 12
A 2016 04 0 15 15
E 2016 04 34 0 34
A 2016 05 0 15 15
C 2016 08 0 89 89
B 2016 12 0 69 69
y सीटीई (अधिक सार्थक नामों का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें!) आपके मूल डेटा से सभी अलग-अलग वर्षों को उत्पन्न करता है, और एक रैंकिंग भी जोड़ता है, इसलिए 2007 1 है, 2008 2 है, 2009 3 है, और 2016 4 है।
r रिकर्सिव सीटीई पिछले वर्षों के नाम/माह डेटा के आधार पर आपके वास्तविक डेटा को शून्य बिक्री के साथ डमी पंक्तियों के साथ जोड़ती है।
उस रिकर्सिव सीटीई से आप प्रारंभिक/समापन शेष राशि जोड़ने के लिए अपना विश्लेषणात्मक संचयी योग कर सकते हैं। यह विंडोिंग क्लॉज का उपयोग यह तय करने के लिए कर रहा है कि कौन से बिक्री मूल्यों को शामिल करना है - अनिवार्य रूप से उद्घाटन और समापन शेष राशि इस बिंदु तक सभी मूल्यों का योग है, लेकिन उद्घाटन में वर्तमान पंक्ति शामिल नहीं है।
