Расчет средней стоимости запасов в SQL
Я хочу вычислить затраты на инвентарь, используя среднее значение, и я несколько застрял здесь...
рассмотрим простую таблицу транзакций tr: (ids-автоинкремент, отрицательный объем указывает на сделку продажи)
order_id | volume | price | type
1 | 1000 | 100 | B
2 | -500 | 110 | S
3 | 1500 | 80 | B
4 | -100 | 150 | S
5 | -600 | 110 | S
6 | 700 | 105 | B
теперь я хочу знать общий объем и общие затраты после каждой транзакции. Трудность в том,чтобы правильно продавать. Продажи всегда оцениваются по средней стоимости на данный момент (т. е. цена продажи здесь фактически не актуальна), поэтому порядок транзакций имеет значение здесь.
оптимально, результат будет выглядеть так:
order_id | volume | price | total_vol | total_costs | unit_costs
1 | 1000 | 100 | 1000 | 100000 | 100
2 | -500 | 110 | 500 | 50000 | 100
3 | 1500 | 80 | 2000 | 170000 | 85
4 | -100 | 150 | 1900 | 161500 | 85
5 | -600 | 110 | 1300 | 110500 | 85
6 | 700 | 105 | 2000 | 184000 | 92
теперь, total_vol легко с sum(volume) over (...), общие затраты с другой стороны. Я играл с оконными функциями, но если я не упускаю что-то совершенно очевидное (или очень умное), я не думаю, что это можно сделать только с оконными функциями...
любая помощь будет оценили. :)
обновление:
это код I наконец, используется комбинация обоих ответов (модель данных немного сложнее, чем мой упрощенный пример выше, но вы получаете идею):
select ser_num
, tr_id
, tr_date
, action_typ
, volume
, price
, total_vol
, trunc(total_costs,0) total_costs
, trunc(unit_costs,4) unit_costs
from itt
model
partition by (ser_num)
dimension by (row_number() over (partition by ser_num order by tr_date, tr_id) rn)
measures (tr_id, tr_date, volume, price, action_typ, 0 total_vol, 0 total_costs, 0 unit_costs)
rules automatic order
( total_vol[ANY] order by rn
= nvl(total_vol[cv()-1],0) +
decode(action_typ[cv()], 'Buy', 1, 'Sell', -1) * volume[cv()]
, total_costs[ANY] order by rn
= case action_typ[cv()]
when 'Buy' then volume[cv()] * price[cv()] + nvl(total_costs[cv()-1],0)
when 'Sell' then total_vol[cv()] * nvl(unit_costs[cv()-1],price[cv()])
end
, unit_costs[ANY] order by rn
= decode(total_vol[cv()], 0, unit_costs[cv()-1],
total_costs[cv()] / total_vol[cv()])
)
order by ser_num, tr_date, tr_id
некоторые замечания:
- при использовании разделов и ссылок на предыдущую ячейку (
cv()-1), измерение должно быть секционировано так же, как и все предложение модели (поэтому использование iteration_number может быть сложным) - итерация здесь не требуется, если вы укажете правильный исполнение приказа по правилам (
order by rnAutomatic orderделает это автоматически) автоматический заказ, вероятно, не нужен здесь, но это не может повредить.
2 ответов
вы можете использовать предложение MODEL для этого рекурсивного вычисления
создать образец таблицы и вставки данных
create table costs (order_id int, volume int, price numeric(16,4), type char(1));
insert into costs (order_id, volume, price) values (1,1000,100);
insert into costs (order_id, volume, price) values (2,-500,110);
insert into costs (order_id, volume, price) values (3,1500,80);
insert into costs (order_id, volume, price) values (4,-100,150);
insert into costs (order_id, volume, price) values (5,-600,110);
insert into costs (order_id, volume, price) values (6,700,105);
запрос (редактировать изменение rules iterate(1000) до rules automatic order реализует предложение MODEL так, как оно предназначено для работы, т. е. сверху вниз последовательно. Он также взял запрос от 0.44 s до 0.01 s!)
select order_id, volume, price, total_vol, total_costs, unit_costs
from (select order_id, volume, price,
volume total_vol,
0.0 total_costs,
0.0 unit_costs,
row_number() over (order by order_id) rn
from costs order by order_id)
model
dimension by (order_id)
measures (volume, price, total_vol, total_costs, unit_costs)
rules automatic order -- iterate(1000)
( total_vol[any] = volume[cv()] + nvl(total_vol[cv()-1],0.0),
total_costs[any] =
case SIGN(volume[cv()])
when -1 then total_vol[cv()] * nvl(unit_costs[cv()-1],0.0)
else volume[cv()] * price[cv()] + nvl(total_costs[cv()-1],0.0)
end,
unit_costs[any] = total_costs[cv()] / total_vol[cv()]
)
order by order_id
выход
ORDER_ID VOLUME PRICE TOTAL_VOL TOTAL_COSTS UNIT_COSTS
1 1000 100 1000 100000 100
2 -500 110 500 50000 100
3 1500 80 2000 170000 85
4 -100 150 1900 161500 85
5 -600 110 1300 110500 85
6 700 105 2000 184000 92
на этом сайте есть хороший учебник по модели пункт
Лист EXCEL для приведенных выше данных будет выглядеть так: формула расширена вниз
A B C D E F
---------------------------------------------------------------------------
1| order_id volume price total_vol total_costs unit_costs
2| 0 0 0
3| 1 1000 100 =C4+E3 =IF(C4<0,G3*E4,F3+C4*D4) =F4/E4
4| 2 -500 110 =C5+E4 =IF(C5<0,G4*E5,F4+C5*D5) =F5/E5
5| 3 1500 80 =C6+E5 =IF(C6<0,G5*E6,F5+C6*D6) =F6/E6
6| 4 -100 150 =C7+E6 =IF(C7<0,G6*E7,F6+C7*D7) =F7/E7
7| 5 -600 110 =C8+E7 =IF(C8<0,G7*E8,F7+C8*D8) =F8/E8
8| 6 700 105 =C9+E8 =IF(C9<0,G8*E9,F8+C9*D9) =F9/E9
существует проблема с запросом предложения модели Ричарда. Он выполняет 1000 итераций без предложения UNTIL. После четырех итераций конечный результат уже достигнут. Следующие 996 итераций потребляют мощность процессора, но ничего не делают.
здесь вы можете видеть, что запрос выполняется обработка после 4 итераций с текущим набором данных:
SQL> select order_id
2 , volume
3 , price
4 , total_vol
5 , total_costs
6 , unit_costs
7 from ( select order_id
8 , volume
9 , price
10 , volume total_vol
11 , 0.0 total_costs
12 , 0.0 unit_costs
13 , row_number() over (order by order_id) rn
14 from costs
15 order by order_id
16 )
17 model
18 dimension by (order_id)
19 measures (volume, price, total_vol, total_costs, unit_costs)
20 rules iterate (4)
21 ( total_vol[any] = volume[cv()] + nvl(total_vol[cv()-1],0.0)
22 , total_costs[any]
23 = case SIGN(volume[cv()])
24 when -1 then total_vol[cv()] * nvl(unit_costs[cv()-1],0.0)
25 else volume[cv()] * price[cv()] + nvl(total_costs[cv()-1],0.0)
26 end
27 , unit_costs[any] = total_costs[cv()] / total_vol[cv()]
28 )
29 order by order_id
30 /
ORDER_ID VOLUME PRICE TOTAL_VOL TOTAL_COSTS UNIT_COSTS
---------- ---------- ---------- ---------- ----------- ----------
1 1000 100 1000 100000 100
2 -500 110 500 50000 100
3 1500 80 2000 170000 85
4 -100 150 1900 161500 85
5 -600 110 1300 110500 85
6 700 105 2000 184000 92
6 rows selected.
для этого нужно 4 итерации, а не 6, потому что используется автоматический порядок, и каждая итерация пытается настроить все 6 строки.
вы гораздо более эффективны, если используете столько итераций, сколько строк, и каждая итерация регулирует только одну строку. Вы также можете пропустить подзапрос, а затем окончательный запрос будет:
SQL> select order_id
2 , volume
3 , price
4 , total_vol
5 , total_costs
6 , unit_costs
7 from costs
8 model
9 dimension by (row_number() over (order by order_id) rn)
10 measures (order_id, volume, price, type, 0 total_vol, 0 total_costs, 0 unit_costs)
11 rules iterate (1000) until (order_id[iteration_number+2] is null)
12 ( total_vol[iteration_number+1]
13 = nvl(total_vol[iteration_number],0) + volume[iteration_number+1]
14 , total_costs[iteration_number+1]
15 = case type[iteration_number+1]
16 when 'B' then volume[iteration_number+1] * price[iteration_number+1] + nvl(total_costs[iteration_number],0)
17 when 'S' then total_vol[iteration_number+1] * nvl(unit_costs[iteration_number],0)
18 end
19 , unit_costs[iteration_number+1]
20 = total_costs[iteration_number+1] / total_vol[iteration_number+1]
21 )
22 order by order_id
23 /
ORDER_ID VOLUME PRICE TOTAL_VOL TOTAL_COSTS UNIT_COSTS
---------- ---------- ---------- ---------- ----------- ----------
1 1000 100 1000 100000 100
2 -500 110 500 50000 100
3 1500 80 2000 170000 85
4 -100 150 1900 161500 85
5 -600 110 1300 110500 85
6 700 105 2000 184000 92
6 rows selected.
надеюсь, что это помогает.
С уважением,
Грабить.
изменить Некоторые доказательства для резервного копирования моего утверждения:
SQL> create procedure p1 (p_number_of_iterations in number)
2 is
3 begin
4 for x in 1 .. p_number_of_iterations
5 loop
6 for r in
7 ( select order_id
8 , volume
9 , price
10 , total_vol
11 , total_costs
12 , unit_costs
13 from ( select order_id
14 , volume
15 , price
16 , volume total_vol
17 , 0.0 total_costs
18 , 0.0 unit_costs
19 , row_number() over (order by order_id) rn
20 from costs
21 order by order_id
22 )
23 model
24 dimension by (order_id)
25 measures (volume, price, total_vol, total_costs, unit_costs)
26 rules iterate (4)
27 ( total_vol[any] = volume[cv()] + nvl(total_vol[cv()-1],0.0)
28 , total_costs[any]
29 = case SIGN(volume[cv()])
30 when -1 then total_vol[cv()] * nvl(unit_costs[cv()-1],0.0)
31 else volume[cv()] * price[cv()] + nvl(total_costs[cv()-1],0.0)
32 end
33 , unit_costs[any] = total_costs[cv()] / total_vol[cv()]
34 )
35 order by order_id
36 )
37 loop
38 null;
39 end loop;
40 end loop;
41 end p1;
42 /
Procedure created.
SQL> create procedure p2 (p_number_of_iterations in number)
2 is
3 begin
4 for x in 1 .. p_number_of_iterations
5 loop
6 for r in
7 ( select order_id
8 , volume
9 , price
10 , total_vol
11 , total_costs
12 , unit_costs
13 from costs
14 model
15 dimension by (row_number() over (order by order_id) rn)
16 measures (order_id, volume, price, type, 0 total_vol, 0 total_costs, 0 unit_costs)
17 rules iterate (1000) until (order_id[iteration_number+2] is null)
18 ( total_vol[iteration_number+1]
19 = nvl(total_vol[iteration_number],0) + volume[iteration_number+1]
20 , total_costs[iteration_number+1]
21 = case type[iteration_number+1]
22 when 'B' then volume[iteration_number+1] * price[iteration_number+1] + nvl(total_costs[iteration_number],0)
23 when 'S' then total_vol[iteration_number+1] * nvl(unit_costs[iteration_number],0)
24 end
25 , unit_costs[iteration_number+1]
26 = total_costs[iteration_number+1] / total_vol[iteration_number+1]
27 )
28 order by order_id
29 )
30 loop
31 null;
32 end loop;
33 end loop;
34 end p2;
35 /
Procedure created.
SQL> set timing on
SQL> exec p1(1000)
PL/SQL procedure successfully completed.
Elapsed: 00:00:01.32
SQL> exec p2(1000)
PL/SQL procedure successfully completed.
Elapsed: 00:00:00.45
SQL> exec p1(1000)
PL/SQL procedure successfully completed.
Elapsed: 00:00:01.28
SQL> exec p2(1000)
PL/SQL procedure successfully completed.
Elapsed: 00:00:00.43