Uma variação da abordagem @boneists, começando com seus dados de amostra em um 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;
Que também obtém o mesmo resultado, embora também não corresponda aos resultados esperados na pergunta:
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
O
y O CTE (sinta-se à vontade para usar nomes mais significativos!) gera todos os anos distintos de seus dados originais e também adiciona uma classificação, então 2007 é 1, 2008 é 2, 2009 é 3 e 2016 é 4. O
r O CTE recursivo combina seus dados reais com linhas fictícias com vendas zero, com base nos dados de nome/mês de anos anteriores. A partir do que esse CTE recursivo produz, você pode fazer sua soma cumulativa analítica para adicionar os saldos de abertura/fechamento. Isso está usando cláusulas de janela para decidir quais valores de vendas incluir - essencialmente, os saldos de abertura e fechamento são a soma de todos os valores até este ponto, mas a abertura não inclui a linha atual.
