Você está no caminho certo ao juntar a mesa a ela mesma. Eu incluí 2 métodos de fazer isso abaixo que devem funcionar bem aqui. O primeiro truque está no seu
ROW_NUMBER
, certifique-se de particionar pelo ID do usuário e classificar pela data. Então você pode usar um INNER JOIN
com agregação ou CROSS APPLY
para construir seus totais em execução. Configurando os dados com o
ROW_NUMBER()
particionado : 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)
Usar
INNER JOIN
com agregação 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
Use
CROSS APPLY
para o total acumulado 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
A saída é a mesma para cada método:
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