Sql Select 最频繁的值以及分组依据

发布于09月29日

我有下面的SQL表

eventdate   userid  traffic location    
18.09.2023  user_1  10      A
18.09.2023  user_1  20      A
18.09.2023  user_2  10      B
18.09.2023  user_2  20      B
18.09.2023  user_2  30      B
18.09.2023  user_3  100     A
19.09.2023  user_1  50      B
19.09.2023  user_2  10      B
19.09.2023  user_2  20      B
19.09.2023  user_3  150     C
19.09.2023  user_3  250     C
20.09.2023  user_1  50      A
20.09.2023  user_1  20      A
20.09.2023  user_2  30      B
20.09.2023  user_3  110     C
20.09.2023  user_3  120     C

我想要的结果如下 EventDate-每周开始， UserID-每周唯一的用户ID，业务量-所有业务量之和，地点--本周出现频率最高的地点

例如

    eventdate   userid  traffic location
    18.09.2023  user_1  150    A
    18.09.2023  user_2  120    B
    18.09.2023  user_3  730    C

我能够通过以下查询获得结果

SELECT t1.eventdate, t1.userid, t1.traffic, t2.location
  FROM (SELECT TO_CHAR(TRUNC(TO_DATE('2023-09-18', 'yyyy-mm-dd'), 'IW'),
                       'yyyy-mm-dd') AS eventdate,
               tk.userid,
               SUM(tk.traffic) AS traffic
          FROM test_kt tk
         GROUP BY tk.userid) t1
  JOIN (
         WITH cte AS 
        (
         SELECT tk2.userid,
                tk2.location,
                ROW_NUMBER() OVER 
                (PARTITION BY tk2.userid ORDER BY COUNT(tk2.location) DESC) rn
           FROM test_kt tk2
          GROUP BY tk2.userid, tk2.location
        )
        SELECT userid, location 
          FROM cte 
         WHERE rn = 1
       ) t2 
    ON t1.userid = t2.userid;

有什么有效的方法可以做到这一点吗？

with a(eventdate, userid, traffic, location) as ( select to_date('18.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_1', 10, 'A' from dual union all select to_date('18.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_1', 20, 'A' from dual union all select to_date('18.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_2', 10, 'B' from dual union all select to_date('18.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_2', 20, 'B' from dual union all select to_date('18.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_2', 30, 'B' from dual union all select to_date('18.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_3', 100, 'A' from dual union all select to_date('19.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_1', 50, 'B' from dual union all select to_date('19.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_2', 10, 'B' from dual union all select to_date('19.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_2', 20, 'B' from dual union all select to_date('19.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_3', 150, 'C' from dual union all select to_date('19.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_3', 250, 'C' from dual union all select to_date('20.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_1', 50, 'A' from dual union all select to_date('20.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_1', 20, 'A' from dual union all select to_date('20.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_2', 30, 'B' from dual union all select to_date('20.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_3', 110, 'C' from dual union all select to_date('20.09.2023', 'dd.mm.yyyy'), 'user_3', 120, 'C' from dual ) select trunc(eventdate, 'iw') as eventdate, userid, sum(traffic) as traffic, stats_mode(location) as location from a group by trunc(eventdate, 'iw'), userid

EVENTDATE	USERID	TRAFFIC	LOCATION
2023-09-18	user_1	150	A
2023-09-18	user_2	120	B
2023-09-18	user_3	730	C

EVENTDATE

USERID

TRAFFIC

LOCATION

2023-09-18

user_1

150

2023-09-18

user_2

120

2023-09-18

user_3

730

Sql Select 最频繁的值以及分组依据

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