高分求SQL算法!

yasur 2003-05-09 12:00:59
表中有三个字段[客户代码][交易日期][交易金额]

要求得到同一天交易三次并且交易金额大于10000元或者至少连续5个工作日交易金额大于50000元的记录!

注:
[1] 同一天同一客户有可能有许多交易记录
[2] 必须是至少[连续]五天的交易金额大于50000元!

问题的难点在于判断日期[连续]!一句代码应该实现不了,也需要在表中增加标记字段!

谢谢!
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tchatcha 2003-05-23
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至少连续5个工作日交易金额大于50000元的记录!
select *
from table a
where 交易日期>=date and 交易日期<=dateadd(d,5,date)
and exists(select 交易日期 from table and 交易日期>=date and 交易日期<dateadd(d,5,date) and 客户代码=a.客户代码 group by 交易日期 having count(*)=5)
and exists(select sum(交易金额) from table and 交易日期>=date and 交易日期<dateadd(d,5,date) and 客户代码=a.客户代码 group by 客户代码 having sum(交易金额)>=50000)

fengzeng 2003-05-11
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至少连续5个工作日交易金额大于50000元的记录!(用游标对DTAE赋值)
修改
select *
from table a
where 交易日期>=date and 交易日期<=dateadd(d,5,date)
and exists(select 交易日期 from table where 交易日期>=date and 交易日期<dateadd(d,5,date) and 客户代码=a.客户代码 and 交易日期=a.交易日期 group by 交易日期 having count(*)=5) and exists(select sum(交易金额) from table where 交易日期>=date and 交易日期<dateadd(d,5,date) and 客户代码=a.客户代码 and 交易日期=a.交易日期 group by 客户代码 having sum(交易金额)>=50000)

同一天交易三次并且交易金额大于10000元(每次)
select *
from table a
where exists(select 客户代码, 交易日期 from table where 客户代码=a.客户代码 and 客户代码=a.客户代码 and 交易日期=a.交易日期 group by 交易日期 having count(*)>=3) and not exists(select * from table where 客户代码=a.客户代码 and 交易日期=a.交易日期 and 交易金额<10000)



fengzeng 2003-05-11
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以上可以用游标对DTAE赋值


同一天交易三次并且交易金额大于10000元(每次)
select *
from table a
where exists(select 客户代码, 交易日期 from table 客户代码=a.客户代码 and 客户代码=a.客户代码 and 交易日期=a.交易日期 group by 交易日期 having count(*)>=3)
and not exists(select * from table 客户代码=a.客户代码 and 交易日期=a.交易日期 and 交易金额<10000)

fengzeng 2003-05-11
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至少连续5个工作日交易金额大于50000元的记录!
select *
from table a
where 交易日期>=date and 交易日期<=dateadd(d,5,date)
and exists(select 交易日期 from table and 交易日期>=date and 交易日期<dateadd(d,5,date) and 客户代码=a.客户代码 group by 交易日期 having count(*)=5)
and exists(select sum(交易金额) from table and 交易日期>=date and 交易日期<dateadd(d,5,date) and 客户代码=a.客户代码 group by 客户代码 having sum(交易金额)>=50000)
xizhouhawk 2003-05-11
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表达不详细
交易销售额是三次的和还是每次都要大与10000元呢?
hfs1978 2003-05-09
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你可以分成两中情况分开判断应该没问题的,不过要多写些代码罢了
【资源说明】 1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【项目介绍】 基于遗传算法的自动组卷管理系统源码+sql数据库(题库管理+自动组卷+试卷导出)高分毕设项目.zip 基于遗传算法的自动组卷管理系统源码+sql数据库(题库管理+自动组卷+试卷导出)高分毕设项目.zip 基于遗传算法的自动组卷管理系统源码+sql数据库(题库管理+自动组卷+试卷导出)高分毕设项目.zip基于遗传算法的自动组卷管理系统源码+sql数据库(题库管理+自动组卷+试卷导出)高分毕设项目.zip基于遗传算法的自动组卷管理系统源码+sql数据库(题库管理+自动组卷+试卷导出)高分毕设项目.zip基于遗传算法的自动组卷管理系统源码+sql数据库(题库管理+自动组卷+试卷导出)高分毕设项目.zip基于遗传算法的自动组卷管理系统源码+sql数据库(题库管理+自动组卷+试卷导出)高分毕设项目.zip 基于遗传算法的自动组卷管理系统源码+sql数据库(题库管理+自动组卷+试卷导出)高分毕设项目.zip
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究源码(高分毕设).zip # GNN-Recommendation 毕业设计:基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究 ## 目录结构 ``` GNN-Recommendation/ gnnrec/ 算法模块顶级包 hge/ 异构图表示学习模块 kgrec/ 基于图神经网络的推荐算法模块 data/ 数据集目录(已添加.gitignore) model/ 模型保存目录(已添加.gitignore) img/ 图片目录 academic_graph/ Django项目模块 rank/ Django应用 manage.py Django管理脚本 ``` ## 安装依赖 Python 3.7 ### CUDA 11.0 ```shell pip install -r requirements_cuda.txt ``` ### CPU ```shell pip install -r requirements.txt ``` ## 异构图表示学习 基于对比学习的关系感知异构图神经网络(Relation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with Contrastive Learning, RHCO) ![RHCO模型结构](img/RHCO.png) ### 实验 见 [readme](gnnrec/hge/readme.md) ## 基于图神经网络的推荐算法 基于图神经网络的学术推荐算法(Graph Neural Network based Academic Recommendation Algorithm, GARec) ![GARec算法整体框架](img/GARec.png) ### 实验 见 [readme](gnnrec/kgrec/readme.md) ## Django配置 ### MySQL数据库配置 1. 创建数据库及用户 ```sql CREATE DATABASE academic_graph CHARACTER SET utf8mb4; CREATE USER 'academic_graph'@'%' IDENTIFIED BY 'password'; GRANT ALL ON academic_graph.* TO 'academic_graph'@'%'; ``` 2. 在根目录下创建文件.mylogin.cnf ```ini [client] host = x.x.x.x port = 3306 user = username password = password database = database default-character-set = utf8mb4 ``` 3. 创建数据库表 ```shell python manage.py makemigrations --settings=academic_graph.settings.prod rank python manage.py migrate --settings=academic_graph.settings.prod ``` 4. 导入oag-cs数据集 ```shell python manage.py loadoagcs --settings=academic_graph.settings.prod ``` 注:由于导入一次时间很长(约9小时),为了避免中途发生错误,可以先用data/oag/test中的测试数据调试一下 ### 拷贝静态文件 ```shell python manage.py collectstatic --settings=academic_graph.settings.prod ``` ### 启动Web服务器 ```shell export SECRET_KEY=xxx python manage.py runserver --settings=academic_graph.settings.prod 0.0.0.0:8000 ```

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