在SQL / LookerML中，如何测量几天的平均计数，每一天都有自己的数据点

问题描述

我有下表：

id | decided_at        | reviewer
1    2020-08-10 13:00   john
2    2020-08-10 14:00   john
3    2020-08-10 16:00   john
4    2020-08-12 14:00   jane
5    2020-08-12 17:00   jane
6    2020-08-12 17:50   jane
7    2020-08-12 19:00   jane

我想做的是获取每天min和max之间的差，并从ID的最小值（最小值与最小值之间的范围）中得出总计count和最大，以及最大目前，我只能获取过去一天的数据。

所需的输出：

Date       | Time(h) | Count | reviewer
2020-08-10   3         3       john
2020-08-12   5         4       jane

由此，我希望获得过去x天的平均展示次数。

示例： 如果今天是13日，请过滤过去2天（48小时） 输出：

reviewer | reviews/hour
jane        5/4 = 1.25

示例2： 如果今天是13日，请过滤过去3天（48小时）

reviewer | reviews/hour
john       3/3 = 1
jane       5/4 = 1.25

理想情况下，如果在LookML中无需使用此表是可能的，那么最好使用它。否则，SQL解决方案将是不错的选择，我可以尝试转换为LookerML。

谢谢！

解决方法

在SQL中，一种解决方案是使用两个级别的聚合：

select reviewer,sum(cnt) / sum(diff_h) review_per_hour
from (
    select
        reviewer,date(decided_at) decided_date,count(*) cnt,timestampdiff(hour,min(decided_at),max(decided_at)) time_h
    from mytable
    where decided_at >= current_date - interval 2 day
    group by reviewer,date(decided_at)
) t
group by reviewer

子查询按日期范围进行过滤，并按审阅者和日期进行汇总，并以小时为单位计算记录数以及最小和最大日期之间的差。然后，外部查询由审阅者聚合并进行最终计算。

计算日期差的实际函数在各个数据库中有所不同； MySQL支持timestampdiff()-其他引擎都有替代选择。