红移sum()窗口函数行为

Question

我正在尝试使用Redshift SUM((和窗口函数来执行累积求和。我的数据如下：

项目日期121212121212

Answer 1

Redshift是一个久经考验的数据库，已经有多年的历史了，所以基本功能中出现错误似乎不太可能，但应该检查一下。我一起完成了这个测试用例SQL，并在集群上运行它，它产生了预期的结果。

create table test (ID int,  item_date date, item_count int);
insert into test values 
(12, '01/01/2019', 11),
(12, '02/01/2019', 8),
(12, '03/01/2019', 0),
(12, '04/01/2019', 5),
(12, '05/01/2019', 21),
(12, '06/01/2019', 0);
select *, SUM(item_count) over (partition by ID order by item_date rows unbounded preceding) as cumulative_count
from test;

它产生了：

id | item_date  | item_count | cumulative_count
---+------------+------------+-----------------
12 | 2019-01-01 |         11 |               11
12 | 2019-02-01 |          8 |               19
12 | 2019-03-01 |          0 |               19
12 | 2019-04-01 |          5 |               24
12 | 2019-05-01 |         21 |               45
12 | 2019-06-01 |          0 |               45

我的集群版本是Redshift 1.0.34272

这个测试代码在您的集群上产生正确的答案吗？如果是这样，那么您的查询/数据/情况就会发生一些微妙的变化。如果没有，我会把它打包并提交一张支持票。

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考虑到这一点，我想到了这是怎么发生的。如果ID是文本，并且其中有非打印字符，则它们被视为不同的分区。例如：

drop table if exists test;
create table test (ID varchar(8),   item_date date, item_count int);
insert into test values 
('12', '01/01/2019', 11),
('12', '02/01/2019', 8),
('12    ', '03/01/2019', 0),
('12', '04/01/2019', 5),
('12', '05/01/2019', 21),
('12    ', '06/01/2019', 0);
select *, SUM(item_count) over (partition by ID order by item_date rows unbounded preceding) as cumulative_count
from test
order by item_date;

现在，这只是可能发生的一种方式。我相信还有其他人。