Sei sulla strada giusta unendo il tavolo a se stesso. Ho incluso 2 metodi per farlo di seguito che dovrebbero funzionare bene qui. Il primo trucco è nel tuo ROW_NUMBER
, assicurati di partizionare per ID utente e ordinare per data. Quindi puoi utilizzare un INNER JOIN
con aggregazione o CROSS APPLY
per costruire i tuoi totali parziali.
Impostazione dei dati con ROW_NUMBER()
partizionato :
DECLARE @Data TABLE (
RowNum INT,
UserId INT,
Date DATE,
Miles INT
)
INSERT @Data
SELECT
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY UserId
ORDER BY Date) AS RowNum,
*
FROM (
SELECT 1, '2015-01-01', 5
UNION ALL SELECT 1, '2015-01-02', 6
UNION ALL SELECT 2, '2015-01-01', 7
UNION ALL SELECT 2, '2015-01-02', 3
UNION ALL SELECT 2, '2015-01-03', 2
) T (UserId, Date, Miles)
Utilizza INNER JOIN
con aggregazione
SELECT
D1.UserId,
D1.Date,
D1.Miles,
SUM(D2.Miles) AS [Total]
FROM @Data D1
INNER JOIN @Data D2
ON D1.UserId = D2.UserId
AND D2.RowNum <= D1.RowNum
GROUP BY
D1.UserId,
D1.Date,
D1.Miles
Usa CROSS APPLY
per il totale parziale
SELECT
UserId,
Date,
Miles,
Total
FROM @Data D1
CROSS APPLY (
SELECT SUM(Miles) AS Total
FROM @Data
WHERE UserId = D1.UserId
AND RowNum <= D1.RowNum
) RunningTotal
L'output è lo stesso per ogni metodo:
UserId Date Miles Total
----------- ---------- ----------- -----------
1 2015-01-01 5 5
1 2015-01-02 6 11
2 2015-01-01 7 7
2 2015-01-02 3 10
2 2015-01-03 2 12