Автор: Юрий Цыганенко, Senior QA
Тестирование новых функций часто проводят на данных, взятых с уже функционирующей системы. В этом случае тестировщикам порою приходится строить запросы для хитрых случаев. Например, нужно протестировать новую функциональность интернет-магазина, причём играют роль интервалы между покупками. Нам доступны данные с работающей версии — можно загрузить их на тестовый стенд и проверить работу новой версии продукта. (NB!: конечно, имея дело с «живыми» данными, нужно исключить из них приватную информацию и обеспечить возможность логина интересующим нас пользователям).
Для выбора интересных нам пользовательских аккаунтов нужно сопоставить максимальные интервалы между покупками у разных пользователей.
От тестировщика требуется построить SQL-запрос, выдающий N пользователей, у которых интервалы между датами заказов будут наибольшими.
Аналогичные задачи и их разбор — под катом.
Речь идет о поиске последовательностей записей/интервалов стандартными средствами SQL. Агрегатные функции обрабатывают все данные, попадающие в условие выборки, и поэтому только ими обойтись нельзя.
В качестве примера возьмем датчик погоды, периодически выдающий состояние «ясно» или «пасмурно» и силу ветра. Рассмотрим задачи:
1. Первая часть данных выведена в таблицу 'Weather', включающую поля:
• time // Содержит время измерения;
• clear // Содержит оценку чистоты неба: пусть 0 — пасмурно; 1 — ясно.
Нам нужен запрос, выдающий несколько (допустим, три или менее) наиболее долгих периода (интервала) с ясной погодой. Иными словами, пары записей с ясной погодой, между которыми не будет периодов плотной облачности. Равномерность измерений при этом не подразумевается.
То есть задача сводится к поиску наборов трех или менее значений Period_1…Period_N в порядке убывания.
2. В рамках второй задачи у нас есть похожая на первую таблица 'Wind', включающая записи силы ветра в отдельные моменты времени. Она имеет два поля:
• Time
• Speed
Требуется найти все «локальные максимумы» скорости — т. е. моменты времени и значения скорости, по сравнению с которыми предшествующая и последующая (по времени) записи имеют меньшую скорость.
На графике локальные максимумы соответствуют 3, 10, 14, 17. Для упрощения не будем считать граничную точку 19.
Полагаю, ясно, что «прямым» применением агрегатных функций не обойтись: нужно в условии каким-то образом указать, что точки следуют подряд. Для решения обеих задач воспользуемся приемами:
1. Неявный Join таблицы с ней же самой: в поле FROM через запятую перечислим записи и нашу таблицу (например, FROM Weather w1, Weather w2 ).
На всякий случай: при выборке SELECT w1.*, w2.* FROM Weather w1, Weather w2; выведутся все пары записей, включая совпадающие и повторяющиеся в обратном порядке пары. Т. е. при 10 записях в таблице выведутся 100.
2. Функция exists(), внутри которой пишем вложенный запрос.
Оба эти приема показаны в бесплатном курсе по SQL (видео): тут и тут.
Грубое решение первой задачи: выбираем все пары записей с плохой погодой, между которыми все записи с хорошей погодой, причем не менее 1 (то есть нет плохой поды в промежуточных записях):
SELECT (w2.time - w1.time) as duration
FROM Weather w1, Weather w2
WHERE w2.time > w1.time # вторая точка позде первой
AND w2.clear=0 # в первой точке плохая погода
AND w1.clear=0 # во второй точке плохая погода
AND exists ( # Существуют точки
SELECT * FROM Weather wg
WHERE wg.clear = 1 # с ясной погодой
AND wg.time > w1.time # в промежутке от первой точки
AND wg.time < w2.time # до второй
)
AND not exists ( # Нет точек
SELECT * FROM Weather w3
WHERE w3.clear=0 # с плохой погодой
AND w3.time>w1.time # в промежутке от первой точки
AND w3.time<w2.time # до второй
)
Order by duration DESC
LIMIT 3;
Нюансы: в разных СУБД возможно, потребуются:
• конвертации для типа timestamp, чтобы можно было вычитать w1.time и w2.time;
• ограничение на количество выводимых строк — limit или top.
Проблемы при таком решении:
• Границы периода наблюдений: если все записи в таблице только с ясной погодой, ответа мы не получим. Как, впрочем, не получим и периоды ясной погоды в начале и конце наблюдений;
• В ответе отсутствуют точные данных о первой и финальной записи с хорошей погодой.
Строго говоря, такое решение не отвечает условию задачи («пары записей с ясной погодой, между которыми не будет иной...»).
Обе проблемы лечатся этими же приемами.
Оттачиваем решение: ищем пары записей с хорошей погодой, между которыми нет записей с плохой погодой. Причем так, чтобы у первой записи в паре не было бы предшествующей записи с хорошей погодой (т. е. это была бы запись, начинающая ясный период). Соответственно, у второй записи в паре не должно быть последующей записи с хорошей погодой (т. е. запись замыкала бы ясный период).
Полагаю, достаточно идеи запроса.
Решение второй задачи: ищем тройки последовательных записей, в которых скорость ветра в средней точке больше, чем в каждой из соседних. Соседство проверяется функцией exists аналогично первой задаче: not exists(...). Порядок точек проверяется сравнением значений времени.
На этом я статью завершаю и еще раз рекомендую Стэндфордский курс!
Enjoy!
Автор: DataArt
