两个相互需要的计算列

Question

免责声明：我正在使用 Teradata 并尝试构建视图

我有这个要查询的视图：

    +----------+------+------------+---------------+---------+-------+
    | scenario | week | sold_store | sold_customer | returns | price |
    +----------+------+------------+---------------+---------+-------+
    | past     |    1 |       5000 |          2500 | 100     |    50 |
    | future   |    2 |        100 |            50 | null    |    50 |
    | future   |    3 |         50 |            10 | null    |    50 |
    +----------+------+------------+---------------+---------+-------+

我需要计算未来的回报，以及“opening_stock”，即我们还有多少商品可以在商店出售。

当场景是“过去”时，returns = 返回（因为我们已经有了过去的数据）

返回，当场景是未来时 = -0.05 * Opening_stock（我们称之为returns_v2）

Opening_stock = running total = SUM(sold_store - sold_customer +returns) over (ORDER by week)（除了 3 个值应该是第 1 周的值）

事情是，对于回报，说

Case Scenario
WHEN 'past' then returns
ELSE -0.05 * Opening_SIT
END as returns_v2

不起作用，因为 Opening_SIT 使用了原始的“返回”列（例如，通过我在子查询中作为列保留的 LAG()）而不是我刚刚使用 CASE 语句计算的列。

我的最终目标是：

+----------+------+------------+---------------+---------+-------+---------------+
| scenario | week | sold_store | sold_customer | returns | price | Opening_stock |
+----------+------+------------+---------------+---------+-------+---------------+
| past     |    1 |       5000 |          2500 | -100    |    50 | null          |
| future   |    2 |        200 |            50 | -120    |    50 | 2400          |
| future   |    3 |         50 |            10 | -121.5  |    50 | 2430          |
+----------+------+------------+---------------+---------+-------+---------------+

主要问题是Opening_Stock 使用第1 周的回报，它应该在未来的第一周这样做，但是我需要它来获取第1 周的returns_v2。 而且，returns_v2 需要能够使用 Opening_Stock。

我不知道如何编写查询来做到这一点，无论我使用多少子查询......感觉就像一个我无法摆脱的无限循环。

Answer 1

我不明白你想要得到什么，但这个简单的 Cumultive Sum 似乎返回了预期的开盘价：

Sum(sold_store - sold_customer + returns)
Over (ORDER BY Week
      ROWS BETWEEN Unbounded Preceding AND 1 Preceding)

Answer 2

好的，我想我已经解决了这个问题。首先，您将回报显示为负数。如果您有 100 个退货，您不想将其添加到您的库存吗？

这是我的逻辑，基于添加回报。基本上，你必须计算你的跑步总数两次。您在内部查询中计算它，然后在外部查询中使用该值。如果您使用负数作为回报，它与您的数字相匹配。

create volatile table vt_foo
(scenario varchar(20),
wk int,
sold_store int,
sold_customer int,
rtrns int,
price int)
on commit preserve rows;


insert into vt_foo values (' past     ',1,5000,2500,100,50);
insert into vt_foo values (' future   ',2,100,50, null    ,50);
insert into vt_foo values (' future   ',3,50,10, null    ,50);

select
t.*,
sum(opening_stock) over (order by wk asc rows unbounded preceding) as running_stock
from (
select
t.*,
Sum(sold_store - sold_customer + coalesce(ret2,0)) Over (ORDER BY wk ROWS BETWEEN Unbounded Preceding AND 1 Preceding) as final_running_stock
from (
select
t.*,
Sum(sold_store - sold_customer + coalesce(rtrns,0)) Over (ORDER BY wk ROWS BETWEEN Unbounded Preceding AND 1 Preceding) as running_stock,
case
  when trim(scenario) = 'past' then cast ( rtrns as decimal(10,2))
  when trim(scenario) = 'future' then  0.05 * running_stock
 end as ret2

from
vt_foo t

返回

    | scenario  | wk | sold_store | sold_customer | rtrns | price | running_stock | ret2  | final_running_stock |
    +-----------+----+------------+---------------+-------+-------+---------------+-------+---------------------+
    | past      |  1 |       5000 |          2500 | 100   |    50 | ?             | 100   | ?                   |
    | future    |  2 |        100 |            50 | ?     |    50 | 2600          | 130   | 2600                |
    | future    |  3 |         50 |            10 | ?     |    50 | 2650          | 132.5 | 2780                |
    +-----------+----+------------+---------------+-------+-------+---------------+-------+---------------------+