Một biến thể của phương pháp @boneists, bắt đầu với dữ liệu mẫu của bạn trong CTE:
with t as (
select 1 id, 'A' name, '2007' year, '04' month, 5 sales from dual union all
select 2 id, 'A' name, '2007' year, '05' month, 2 sales from dual union all
select 3 id, 'B' name, '2008' year, '12' month, 3 sales from dual union all
select 4 id, 'B' name, '2009' year, '12' month, 56 sales from dual union all
select 5 id, 'C' name, '2009' year, '08' month, 89 sales from dual union all
select 13 id,'B' name, '2016' year, '01' month, 10 sales from dual union all
select 14 id,'A' name, '2016' year, '02' month, 8 sales from dual union all
select 15 id,'D' name, '2016' year, '03' month, 12 sales from dual union all
select 16 id,'E' name, '2016' year, '04' month, 34 sales from dual
),
y (year, rnk) as (
select year, dense_rank() over (order by year)
from (select distinct year from t)
),
r (name, year, month, sales, rnk) as (
select t.name, t.year, t.month, t.sales, y.rnk
from t
join y on y.year = t.year
union all
select r.name, y.year, r.month, 0, y.rnk
from y
join r on r.rnk = y.rnk - 1
where not exists (
select 1 from t where t.year = y.year and t.month = r.month and t.name = r.name
)
)
select name, year, month, sales,
nvl(sum(sales) over (partition by name order by year, month
rows between unbounded preceding and 1 preceding), 0) as opening_bal,
nvl(sum(sales) over (partition by name order by year, month
rows between unbounded preceding and current row), 0) as closing_bal
from r
order by year, month, name;
Điều nào cũng nhận được kết quả tương tự, mặc dù nó cũng không khớp với kết quả mong đợi trong câu hỏi:
NAME YEAR MONTH SALES OPENING_BAL CLOSING_BAL
---- ---- ----- ---------- ----------- -----------
A 2007 04 5 0 5
A 2007 05 2 5 7
A 2008 04 0 7 7
A 2008 05 0 7 7
B 2008 12 3 0 3
A 2009 04 0 7 7
A 2009 05 0 7 7
C 2009 08 89 0 89
B 2009 12 56 3 59
B 2016 01 10 59 69
A 2016 02 8 7 15
D 2016 03 12 0 12
A 2016 04 0 15 15
E 2016 04 34 0 34
A 2016 05 0 15 15
C 2016 08 0 89 89
B 2016 12 0 69 69
y CTE (vui lòng sử dụng các tên có ý nghĩa hơn!) Tạo ra tất cả các năm khác biệt với dữ liệu ban đầu của bạn và cũng thêm xếp hạng, vì vậy 2007 là 1, 2008 là 2, 2009 là 3 và 2016 là 4.
r CTE đệ quy kết hợp dữ liệu thực tế của bạn với các hàng giả không có doanh số bán hàng, dựa trên dữ liệu tên / tháng từ những năm trước.
Từ những gì mà CTE đệ quy tạo ra, bạn có thể tính tổng tích lũy phân tích của mình để thêm số dư mở / đóng. Điều này đang sử dụng các mệnh đề cửa sổ để quyết định giá trị bán hàng nào cần bao gồm - về cơ bản số dư mở và đóng là tổng của tất cả các giá trị cho đến thời điểm này, nhưng việc mở không bao gồm hàng hiện tại.
