一张表记录了多个账户的时间区间,每个账户有多条记录,区间之间可能存在重叠。
源数据:

期望结果(合并每个账户内所有重叠的区间):

以账户 A 为例:
B 同理,两个区间重叠合并。
核心思路:判断当前区间的开始日期是否大于前面所有区间的最大结束日期。如果大于,说明当前区间与之前所有区间都不重叠,需要新开一组;否则合并到当前组。

第 1 步:按账户和开始日期排序
sort account_id, start_date
将数据按 account_id 和 start_date 升序排列,确保每个账户内的区间按时间顺序处理。

第 2 步:计算当前行之前所有行的最大结束日期
compute end_date[:-1] max as prev_max; partition account_id
在每个账户分区内,计算从第一行到当前行的前一行中 end_date 的最大值,记为 prev_max。

第 3 步:按条件分段,生成组号
segment condition start_date > prev_max as gid; partition account_id
依次检查每行:如果 start_date > prev_max,说明当前区间与之前所有区间不重叠,则新开一组(gid+1);否则归入同一组。

第 4 步:按账户和组号汇总
summarize start_date min as start_date, end_date max as end_date; group account_id, gid
对每组取最早的开始日期和最晚的结束日期,得到合并后的区间。

最后删除辅助列 gid。
编译生成 SQL
确认上述 4 步逻辑后,SQLazy 编译器自动生成原生 SQL(以 MySQL 为例):
WITH t2 AS (
SELECT
account_id,
start_date,
end_date,
MAX(end_date) OVER (
PARTITION BY account_id
ORDER BY
CASE WHEN account_id IS NULL THEN 1 ELSE 0 END,
account_id ASC,
CASE WHEN start_date IS NULL THEN 1 ELSE 0 END,
start_date ASC
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING
) AS prev_max
FROM
acc
),
t3 AS (
SELECT
account_id,
start_date,
end_date,
prev_max,
1 + SUM(
CASE
WHEN start_date > prev_max THEN 1
ELSE 0
END
) OVER (
PARTITION BY account_id
ORDER BY
CASE WHEN account_id IS NULL THEN 1 ELSE 0 END,
account_id ASC,
CASE WHEN start_date IS NULL THEN 1 ELSE 0 END,
start_date ASC
) AS gid
FROM
t2
)
SELECT
account_id,
MIN(start_date) AS start_date,
MAX(end_date) AS end_date
FROM
t3
GROUP BY
account_id,
gid
ORDER BY
account_id,
start_date;你不需要读懂或调试这段 SQL,只需确认前面 4 步的逻辑正确,编译器就会输出可运行的代码。
为什么这很重要

SQLazy 让你用业务语言描述逻辑,而不是用 SQL 语法写嵌套查询。这个“合并重叠区间”的例子只用 4 步就表达清楚了——排序、计算前面最大结束日期、按条件分段、汇总。编译器帮你生成最终的 SQL,你只需要验证每一步的业务含义是否正确。
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