Для каждой покупки пользователя нужно добавить дату следующей покупки этого же пользователя, чтобы потом посчитать интервал между покупками. Что использовать?
A
LAG(order_at) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_at)B
LEAD(order_at) OVER (ORDER BY order_at)C
RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_at)D
LEAD(order_at) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_at)Правильный ответ.
LEAD возвращает значение из следующей строки относительно текущей по порядку ORDER BY внутри окна.Разбор
Окно OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_at) выстраивает покупки каждого пользователя в хронологическом порядке. LEAD(order_at) берёт order_at из следующей строки этого окна, что и даёт дату следующей покупки пользователя. LAG смотрит назад и вернёт предыдущую покупку, RANK возвращает номер строки, а без PARTITION BY user_id следующая строка может оказаться покупкой совсем другого пользователя.
Можно заниматься бесплатно
Готовим вопросы…
Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.
Ещё вопросы по теме «Оконные функции»
- В одной категории 4 товара с выручкой 100, 100, 90 и 80. Вычисляем `RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC)`. Какие ранги получат строки при сортировке по убыванию выручки?
- Вы ищете последнюю транзакцию пользователя, используя `ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY paid_at DESC)` и оставляя `row_number = 1`. Что верно, если у пользователя две транзакции с одинаковым `paid_at`?
- Вы делаете рейтинг товаров по выручке внутри категории. Если два товара делят 2 место, следующий товар должен получить 3 место (без пропуска). Какая функция подходит лучше всего?
- В каждой категории нужно выбрать товары с тремя наибольшими различными значениями выручки (`revenue`), включая все товары, которые делят эти значения при равенстве. Какой вариант даст нужный результат?
- Нужно пронумеровать заказы каждого пользователя по времени покупки, начиная с 1, чтобы найти его 1-й, 2-й, 3-й заказ. Какое выражение подходит?
- Все вопросы по «Оконные функции» →