SQL:Wybierz transakcje, w których wiersze nie spełniają kryteriów w tej samej tabeli

Oto rozwiązanie oparte na zagnieżdżonych podzapytaniach. Najpierw dodałem kilka wierszy, aby złapać jeszcze kilka przypadków. Na przykład transakcja 10 nie powinna być anulowana przez transakcję 12, ponieważ transakcja 11 pojawia się pomiędzy.

> select * from transactions order by date_time;
+----+---------+------+---------------------+--------+
| id | account | type | date_time           | amount |
+----+---------+------+---------------------+--------+
|  1 |       1 | R    | 2012-01-01 10:01:00 |   1000 |
|  2 |       3 | R    | 2012-01-02 12:53:10 |   1500 |
|  3 |       3 | A    | 2012-01-03 13:10:01 |  -1500 |
|  4 |       2 | R    | 2012-01-03 17:56:00 |   2000 |
|  5 |       1 | R    | 2012-01-04 12:30:01 |   1000 |
|  6 |       2 | A    | 2012-01-04 13:23:01 |  -2000 |
|  7 |       3 | R    | 2012-01-04 15:13:10 |   3000 |
|  8 |       3 | R    | 2012-01-05 12:12:00 |   1250 |
|  9 |       3 | A    | 2012-01-06 17:24:01 |  -1250 |
| 10 |       3 | R    | 2012-01-07 00:00:00 |   1250 |
| 11 |       3 | R    | 2012-01-07 05:00:00 |   4000 |
| 12 |       3 | A    | 2012-01-08 00:00:00 |  -1250 |
| 14 |       2 | R    | 2012-01-09 00:00:00 |   2000 |
| 13 |       3 | A    | 2012-01-10 00:00:00 |  -1500 |
| 15 |       2 | A    | 2012-01-11 04:00:00 |  -2000 |
| 16 |       2 | R    | 2012-01-12 00:00:00 |   5000 |
+----+---------+------+---------------------+--------+
16 rows in set (0.00 sec)

Najpierw utwórz zapytanie, aby dla każdej transakcji pobrać "datę ostatniej transakcji przed tą na tym samym koncie":

SELECT t2.*,
       MAX(t1.date_time) AS prev_date
FROM transactions t1
JOIN transactions t2
ON (t1.account = t2.account
   AND t2.date_time > t1.date_time)
GROUP BY t2.account,t2.date_time
ORDER BY t2.date_time;

+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+
| id | account | type | date_time           | amount | prev_date           |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+
|  3 |       3 | A    | 2012-01-03 13:10:01 |  -1500 | 2012-01-02 12:53:10 |
|  5 |       1 | R    | 2012-01-04 12:30:01 |   1000 | 2012-01-01 10:01:00 |
|  6 |       2 | A    | 2012-01-04 13:23:01 |  -2000 | 2012-01-03 17:56:00 |
|  7 |       3 | R    | 2012-01-04 15:13:10 |   3000 | 2012-01-03 13:10:01 |
|  8 |       3 | R    | 2012-01-05 12:12:00 |   1250 | 2012-01-04 15:13:10 |
|  9 |       3 | A    | 2012-01-06 17:24:01 |  -1250 | 2012-01-05 12:12:00 |
| 10 |       3 | R    | 2012-01-07 00:00:00 |   1250 | 2012-01-06 17:24:01 |
| 11 |       3 | R    | 2012-01-07 05:00:00 |   4000 | 2012-01-07 00:00:00 |
| 12 |       3 | A    | 2012-01-08 00:00:00 |  -1250 | 2012-01-07 05:00:00 |
| 14 |       2 | R    | 2012-01-09 00:00:00 |   2000 | 2012-01-04 13:23:01 |
| 13 |       3 | A    | 2012-01-10 00:00:00 |  -1500 | 2012-01-08 00:00:00 |
| 15 |       2 | A    | 2012-01-11 04:00:00 |  -2000 | 2012-01-09 00:00:00 |
| 16 |       2 | R    | 2012-01-12 00:00:00 |   5000 | 2012-01-11 04:00:00 |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+
13 rows in set (0.00 sec)

Użyj tego jako podzapytania, aby uzyskać każdą transakcję i jej poprzednika w tym samym wierszu. Użyj filtrowania, aby wyciągnąć interesujące nas transakcje – mianowicie transakcje „A”, których poprzednikami są transakcje „R”, które dokładnie anulują –

SELECT
  t3.*,transactions.*
FROM
  transactions
  JOIN
  (SELECT t2.*,
          MAX(t1.date_time) AS prev_date
   FROM transactions t1
   JOIN transactions t2
   ON (t1.account = t2.account
      AND t2.date_time > t1.date_time)
   GROUP BY t2.account,t2.date_time) t3
  ON t3.account = transactions.account
     AND t3.prev_date = transactions.date_time
     AND t3.type='A'
     AND transactions.type='R'
     AND t3.amount + transactions.amount = 0
  ORDER BY t3.date_time;


+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+----+---------+------+---------------------+--------+
| id | account | type | date_time           | amount | prev_date           | id | account | type | date_time           | amount |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+----+---------+------+---------------------+--------+
|  3 |       3 | A    | 2012-01-03 13:10:01 |  -1500 | 2012-01-02 12:53:10 |  2 |       3 | R    | 2012-01-02 12:53:10 |   1500 |
|  6 |       2 | A    | 2012-01-04 13:23:01 |  -2000 | 2012-01-03 17:56:00 |  4 |       2 | R    | 2012-01-03 17:56:00 |   2000 |
|  9 |       3 | A    | 2012-01-06 17:24:01 |  -1250 | 2012-01-05 12:12:00 |  8 |       3 | R    | 2012-01-05 12:12:00 |   1250 |
| 15 |       2 | A    | 2012-01-11 04:00:00 |  -2000 | 2012-01-09 00:00:00 | 14 |       2 | R    | 2012-01-09 00:00:00 |   2000 |
+----+---------+------+---------------------+--------+---------------------+----+---------+------+---------------------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)

Z powyższego wyniku widać, że jesteśmy prawie na miejscu - zidentyfikowaliśmy niechciane transakcje. Używanie LEFT JOIN możemy je odfiltrować z całego zestawu transakcji:

SELECT
  transactions.*
FROM
  transactions
LEFT JOIN
  (SELECT
     transactions.id
   FROM
     transactions
     JOIN
     (SELECT t2.*,
             MAX(t1.date_time) AS prev_date
      FROM transactions t1
      JOIN transactions t2
      ON (t1.account = t2.account
         AND t2.date_time > t1.date_time)
      GROUP BY t2.account,t2.date_time) t3
     ON t3.account = transactions.account
        AND t3.prev_date = transactions.date_time
        AND t3.type='A'
        AND transactions.type='R'
        AND t3.amount + transactions.amount = 0) t4
  USING(id)
  WHERE t4.id IS NULL
    AND transactions.type = 'R'
  ORDER BY transactions.date_time;

+----+---------+------+---------------------+--------+
| id | account | type | date_time           | amount |
+----+---------+------+---------------------+--------+
|  1 |       1 | R    | 2012-01-01 10:01:00 |   1000 |
|  5 |       1 | R    | 2012-01-04 12:30:01 |   1000 |
|  7 |       3 | R    | 2012-01-04 15:13:10 |   3000 |
| 10 |       3 | R    | 2012-01-07 00:00:00 |   1250 |
| 11 |       3 | R    | 2012-01-07 05:00:00 |   4000 |
| 16 |       2 | R    | 2012-01-12 00:00:00 |   5000 |
+----+---------+------+---------------------+--------+