SQL 非时间维度的最后一级成员的计算成员介绍

SQL 非时间维度的最后一级成员的计算成员介绍

在本文中,我们将介绍如何在非时间维度中使用SQL计算成员来获取最后一级成员。

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什么是SQL计算成员?

SQL计算成员是一种根据特定条件和规则创建的虚拟成员。它们不存储在数据库中,而是在查询时动态计算得出。通过使用SQL计算成员,我们可以在数据库中创建基于某些条件生成的自定义度量或维度。

需求描述

假设我们有一个产品维度表,在该表中有多级分类,例如:国家、城市、类别和产品。我们希望在类别这一维度上添加一个SQL计算成员,该成员将返回每个类别中的最后一个产品。

下面是我们的产品维度表的示例数据:

+----+----------+--------------+-------+
| ID | Category | Product      | Sales |
+----+----------+--------------+-------+
| 1  | China    | Beijing      | A     |
| 2  | China    | Beijing      | B     |
| 3  | China    | Shanghai     | C     |
| 4  | China    | Shanghai     | D     |
| 5  | USA      | New York     | E     |
| 6  | USA      | New York     | F     |
| 7  | USA      | Los Angeles  | G     |
| 8  | USA      | Los Angeles  | H     |
| 9  | USA      | Los Angeles  | I     |
+----+----------+--------------+-------+

SQL计算成员的创建

为了实现上述要求,我们需要使用SQL的窗口函数(window function)。窗口函数可以在不破坏查询结果的情况下,将计算应用于特定窗口内的数据。

下面是使用窗口函数创建计算成员的SQL查询语句:

SELECT 
  ID,
  Category,
  Product,
  Sales,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Category ORDER BY ID DESC) AS RowNum
FROM
  ProductDimension;

通过使用ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Category ORDER BY ID DESC),我们会在每个类别中按照ID的降序分配一个行号(RowNum)。

筛选最后一个成员

为了筛选出每个类别中的最后一个产品,我们需要在上面的查询结果上进行一层外部查询,并在其中过滤出RowNum等于1的行:

SELECT
  ID,
  Category,
  Product,
  Sales
FROM
  (
    SELECT 
      ID,
      Category,
      Product,
      Sales,
      ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Category ORDER BY ID DESC) AS RowNum
    FROM
      ProductDimension
  ) AS SubQuery
WHERE
  RowNum = 1;

现在,我们可以得到在每个类别中的最后一个产品的查询结果:

+----+----------+--------------+-------+
| ID | Category | Product      | Sales |
+----+----------+--------------+-------+
| 2  | China    | Beijing      | B     |
| 4  | China    | Shanghai     | D     |
| 6  | USA      | New York     | F     |
| 9  | USA      | Los Angeles  | I     |
+----+----------+--------------+-------+

总结

通过使用SQL计算成员和窗口函数,我们可以轻松地在非时间维度中计算出最后一个成员。上述示例展示了如何在产品维度表中,基于类别维度创建一个SQL计算成员来获取每个类别中的最后一个产品。这个技术可以应用于各种其他情况,以满足不同的需求。

希望本文能够帮助你理解如何使用SQL计算成员来处理非时间维度中的最后一个成员。通过灵活使用SQL,我们可以更有效地分析和处理数据。

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