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SQL:लेन-देन का चयन करें जहाँ पंक्तियाँ एक ही तालिका के अंदर मानदंड की नहीं हैं

यहां नेस्टेड सबक्वेरी पर आधारित एक समाधान है। सबसे पहले, मैंने कुछ और मामलों को पकड़ने के लिए कुछ पंक्तियाँ जोड़ीं। लेन-देन 10, उदाहरण के लिए, लेन-देन 12 द्वारा रद्द नहीं किया जाना चाहिए, क्योंकि लेन-देन 11 बीच में आता है।

> select * from transactions order by date_time;
+----+---------+------+---------------------+--------+
| id | account | type | date_time           | amount |
+----+---------+------+---------------------+--------+
|  1 |       1 | R    | 2012-01-01 10:01:00 |   1000 |
|  2 |       3 | R    | 2012-01-02 12:53:10 |   1500 |
|  3 |       3 | A    | 2012-01-03 13:10:01 |  -1500 |
|  4 |       2 | R    | 2012-01-03 17:56:00 |   2000 |
|  5 |       1 | R    | 2012-01-04 12:30:01 |   1000 |
|  6 |       2 | A    | 2012-01-04 13:23:01 |  -2000 |
|  7 |       3 | R    | 2012-01-04 15:13:10 |   3000 |
|  8 |       3 | R    | 2012-01-05 12:12:00 |   1250 |
|  9 |       3 | A    | 2012-01-06 17:24:01 |  -1250 |
| 10 |       3 | R    | 2012-01-07 00:00:00 |   1250 |
| 11 |       3 | R    | 2012-01-07 05:00:00 |   4000 |
| 12 |       3 | A    | 2012-01-08 00:00:00 |  -1250 |
| 14 |       2 | R    | 2012-01-09 00:00:00 |   2000 |
| 13 |       3 | A    | 2012-01-10 00:00:00 |  -1500 |
| 15 |       2 | A    | 2012-01-11 04:00:00 |  -2000 |
| 16 |       2 | R    | 2012-01-12 00:00:00 |   5000 |
+----+---------+------+---------------------+--------+
16 rows in set (0.00 sec)

सबसे पहले, प्रत्येक लेन-देन के लिए "उसी खाते में सबसे हाल के लेन-देन की तारीख" को पकड़ने के लिए एक क्वेरी बनाएं:

SELECT t2.*,
       MAX(t1.date_time) AS prev_date
FROM transactions t1
JOIN transactions t2
ON (t1.account = t2.account
   AND t2.date_time > t1.date_time)
GROUP BY t2.account,t2.date_time
ORDER BY t2.date_time;

+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+
| id | account | type | date_time           | amount | prev_date           |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+
|  3 |       3 | A    | 2012-01-03 13:10:01 |  -1500 | 2012-01-02 12:53:10 |
|  5 |       1 | R    | 2012-01-04 12:30:01 |   1000 | 2012-01-01 10:01:00 |
|  6 |       2 | A    | 2012-01-04 13:23:01 |  -2000 | 2012-01-03 17:56:00 |
|  7 |       3 | R    | 2012-01-04 15:13:10 |   3000 | 2012-01-03 13:10:01 |
|  8 |       3 | R    | 2012-01-05 12:12:00 |   1250 | 2012-01-04 15:13:10 |
|  9 |       3 | A    | 2012-01-06 17:24:01 |  -1250 | 2012-01-05 12:12:00 |
| 10 |       3 | R    | 2012-01-07 00:00:00 |   1250 | 2012-01-06 17:24:01 |
| 11 |       3 | R    | 2012-01-07 05:00:00 |   4000 | 2012-01-07 00:00:00 |
| 12 |       3 | A    | 2012-01-08 00:00:00 |  -1250 | 2012-01-07 05:00:00 |
| 14 |       2 | R    | 2012-01-09 00:00:00 |   2000 | 2012-01-04 13:23:01 |
| 13 |       3 | A    | 2012-01-10 00:00:00 |  -1500 | 2012-01-08 00:00:00 |
| 15 |       2 | A    | 2012-01-11 04:00:00 |  -2000 | 2012-01-09 00:00:00 |
| 16 |       2 | R    | 2012-01-12 00:00:00 |   5000 | 2012-01-11 04:00:00 |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+
13 rows in set (0.00 sec)

प्रत्येक लेन-देन और उसके पूर्ववर्ती को एक ही पंक्ति में प्राप्त करने के लिए एक सबक्वेरी के रूप में इसका उपयोग करें। जिन लेन-देन में हम रुचि रखते हैं उन्हें बाहर निकालने के लिए कुछ फ़िल्टरिंग का उपयोग करें - अर्थात्, 'ए' लेनदेन जिनके पूर्ववर्ती 'आर' लेनदेन हैं जिन्हें वे बिल्कुल रद्द कर देते हैं -

SELECT
  t3.*,transactions.*
FROM
  transactions
  JOIN
  (SELECT t2.*,
          MAX(t1.date_time) AS prev_date
   FROM transactions t1
   JOIN transactions t2
   ON (t1.account = t2.account
      AND t2.date_time > t1.date_time)
   GROUP BY t2.account,t2.date_time) t3
  ON t3.account = transactions.account
     AND t3.prev_date = transactions.date_time
     AND t3.type='A'
     AND transactions.type='R'
     AND t3.amount + transactions.amount = 0
  ORDER BY t3.date_time;


+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+----+---------+------+---------------------+--------+
| id | account | type | date_time           | amount | prev_date           | id | account | type | date_time           | amount |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+----+---------+------+---------------------+--------+
|  3 |       3 | A    | 2012-01-03 13:10:01 |  -1500 | 2012-01-02 12:53:10 |  2 |       3 | R    | 2012-01-02 12:53:10 |   1500 |
|  6 |       2 | A    | 2012-01-04 13:23:01 |  -2000 | 2012-01-03 17:56:00 |  4 |       2 | R    | 2012-01-03 17:56:00 |   2000 |
|  9 |       3 | A    | 2012-01-06 17:24:01 |  -1250 | 2012-01-05 12:12:00 |  8 |       3 | R    | 2012-01-05 12:12:00 |   1250 |
| 15 |       2 | A    | 2012-01-11 04:00:00 |  -2000 | 2012-01-09 00:00:00 | 14 |       2 | R    | 2012-01-09 00:00:00 |   2000 |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+----+---------+------+---------------------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)

उपरोक्त परिणाम से यह स्पष्ट है कि हम लगभग वहां हैं - हमने अवांछित लेनदेन की पहचान कर ली है। LEFT JOIN का उपयोग करना हम इन्हें पूरे लेन-देन सेट में से फ़िल्टर कर सकते हैं:

SELECT
  transactions.*
FROM
  transactions
LEFT JOIN
  (SELECT
     transactions.id
   FROM
     transactions
     JOIN
     (SELECT t2.*,
             MAX(t1.date_time) AS prev_date
      FROM transactions t1
      JOIN transactions t2
      ON (t1.account = t2.account
         AND t2.date_time > t1.date_time)
      GROUP BY t2.account,t2.date_time) t3
     ON t3.account = transactions.account
        AND t3.prev_date = transactions.date_time
        AND t3.type='A'
        AND transactions.type='R'
        AND t3.amount + transactions.amount = 0) t4
  USING(id)
  WHERE t4.id IS NULL
    AND transactions.type = 'R'
  ORDER BY transactions.date_time;

+----+---------+------+---------------------+--------+
| id | account | type | date_time           | amount |
+----+---------+------+---------------------+--------+
|  1 |       1 | R    | 2012-01-01 10:01:00 |   1000 |
|  5 |       1 | R    | 2012-01-04 12:30:01 |   1000 |
|  7 |       3 | R    | 2012-01-04 15:13:10 |   3000 |
| 10 |       3 | R    | 2012-01-07 00:00:00 |   1250 |
| 11 |       3 | R    | 2012-01-07 05:00:00 |   4000 |
| 16 |       2 | R    | 2012-01-12 00:00:00 |   5000 |
+----+---------+------+---------------------+--------+


  1. Database
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  3. Mysql
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  5. Oracle
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  7. Sqlserver
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  9. PostgreSQL
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  11. Access
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  15. MariaDB
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