大日期范围内的最小/最大日期值，具体取决于值

Question

我正在查询客户数据的快照，其中包含快照日期、客户 ID 和该客户当天的"价值"。我使用 LAG 函数返回前几天的值，以了解是否存在下降/上升/完全损失/完成新值(从 0 英镑到> 英镑 0)。

最终游戏是确定客户价值为 0 英镑的最小和最大日期。

最初，我尝试按客户和值对最小(日期)和最大(日期)进行分组。但是，如果客户在不同的日期范围内降至 0 美元，则会带回最新日期范围的最大值和最早日期范围的最小值，而不是理想的值 - 将两个范围都恢复为 0 美元。

我尝试使用 DENSE_RANK() 拆分客户的每个值，但这样做只是将所有 £0 值排名在同一等级中。

下面是一些示例代码，向您展示我正在使用的数据以及我如何尝试拆分它：

DROP TABLE IF EXISTS #SnapshotTable
CREATE TABLE #SnapshotTable
(
Row_ID INT IDENTITY(1,1)
,SnapshotDate DATE
,SnapshotDateKey INT
,CustomerId INT
,Value DECIMAL(18,2)
)
INSERT INTO #SnapshotTable (SnapshotDate, SnapshotDateKey, CustomerId, Value)
SELECT '2019-01-01', 20190101, 1, 0.00
UNION SELECT '2019-01-02', 20190102, 1, 0.00
UNION SELECT '2019-01-03', 20190103, 1, 5.00
UNION SELECT '2019-01-04', 20190104, 1, 5.00
UNION SELECT '2019-01-05', 20190105, 1, 3.00
UNION SELECT '2019-01-06', 20190106, 1, 3.00
UNION SELECT '2019-01-07', 20190107, 1, 0.00
UNION SELECT '2019-01-08', 20190108, 1, 0.00
UNION SELECT '2019-01-09', 20190109, 1, 10.00
UNION SELECT '2019-01-10', 20190110, 1, 0.00
SELECT * FROM #SnapshotTable
-- Code that doesn't work correctly
SELECT
CustomerId
,Value
,MinDate = MIN(SnapshotDateKey)
,MaxDate = MAX(SnapshotDateKey)
FROM #SnapshotTable
GROUP BY
CustomerId
,Value
-- Attempted with dense rank
ALTER TABLE #SnapshotTable
ADD DenseRankTest INT NULL
GO
-- Update with Dense Rank
UPDATE TGT
SET 
TGT.DenseRankTest = SRC.NewRank
FROM #SnapshotTable TGT
INNER JOIN (SELECT
Row_ID
,NewRank = DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY CustomerId ORDER BY Value ASC)
FROM #SnapshotTable
) AS SRC
ON SRC.Row_ID = TGT.Row_ID 
SELECT * FROM #SnapshotTable

现在我可以看到 dense_rank() 函数正在按照我想要的方式运行，但老实说，我已经研究了一段时间了，我无法弄清楚如何正确做到这一点。

有人可以建议我需要做什么吗？

我期待看到：

SELECT [StartDateKey] = 20190101, [EndDateKey] = 20190102, [CustomerId] = 1, [Value] = 0
UNION SELECT [StartDateKey] = 20190103, [EndDateKey] = 20190104, [CustomerId] = 1, [Value] = 5
UNION SELECT [StartDateKey] = 20190105, [EndDateKey] = 20190106, [CustomerId] = 1, [Value] = 3
UNION SELECT [StartDateKey] = 20190107, [EndDateKey] = 20190108, [CustomerId] = 1, [Value] = 0
UNION SELECT [StartDateKey] = 20190109, [EndDateKey] = 20190109, [CustomerId] = 1, [Value] = 10
UNION SELECT [StartDateKey] = 20190120, [EndDateKey] = 20190110, [CustomerId] = 1, [Value] = 0

编辑：对于那些偶然发现这个问题的人，在这里的人的帮助下，我发现这是理解问题/解决问题的好读物。

Answer 1

这是一个差距和孤岛问题。 但是，关于所谓的副本的公认答案根本不是解决这个问题的最佳方式。 而投票率更高的答案仍然过于复杂。

一个更简单的方法是：

select customerid, value, min(SnapshotDateKey), max(SnapshotDateKey)
from (select st.*,
row_number() over (partition by customerid, value order by snapshotdate) as seqnum
from snapshottable st
) st
group by dateadd(day, -seqnum, snapshotdate), customerid, value
order by min(SnapshotDateKey);

这是一个数据库<>小提琴。