嘿，这个统计连续相同Name+Flag组合天数的需求很常见，用SQL的窗口函数就能轻松实现，咱们先理清楚数据和目标，再看具体解法：

原始数据 #

Name      Date        Flag
-------------------------------------
Alberta   01-01-2018  B
Alberta   02-01-2018  B
Alberta   03-01-2018  B
Alberta   04-01-2018  L
Alberta   05-01-2018  L
Ambelos   01-01-2018  B
Ambelos   02-01-2018  B
Ambelos   03-01-2018  L
Ambelos   04-01-2018  B

期望结果 #

Name      Date        Flag  CountDays
----------------------------------------------------
Alberta   03-01-2018  B     3
Alberta   05-01-2018  L     2
Ambelos   02-01-2018  B     2
Ambelos   03-01-2018  L     1
Ambelos   04-01-2018  B     1

具体实现方案（SQL） #

核心思路是先把连续相同的Name+Flag组合归为一个“组”，然后统计每个组的天数，最后取每组的最后一天作为结果展示。这里用窗口函数来标记分组是最高效的方式：

完整SQL代码 #

-- 第一步：给连续的Name+Flag组合打组标记
WITH grouped_data AS (
    SELECT 
        Name,
        Date,
        Flag,
        -- 两个行号的差值作为组ID：连续相同组合的差值会一致
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Name ORDER BY Date) 
        - ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Name, Flag ORDER BY Date) AS group_id
    FROM your_table_name  -- 替换成你的实际表名
),
-- 第二步：按组统计天数，取每组的最后日期
aggregated_data AS (
    SELECT
        Name,
        MAX(Date) AS Date,  -- 取连续周期的最后一天
        Flag,
        COUNT(*) AS CountDays  -- 统计该组的天数
    FROM grouped_data
    GROUP BY Name, Flag, group_id
)
-- 第三步：输出最终结果，按名称和日期排序
SELECT Name, Date, Flag, CountDays
FROM aggregated_data
ORDER BY Name, Date;

代码细节说明 #

• 分组标记（grouped_data）：用两个ROW_NUMBER()窗口函数的差值来识别连续组。比如Alberta的前3条B记录，按Name排序的行号是1、2、3，按Name+Flag排序的行号也是1、2、3，差值都是0，属于同一组；后面两条L的差值同样一致，是另一个组。
• 统计聚合（aggregated_data）：按Name, Flag, group_id分组，用COUNT(*)得到连续天数，MAX(Date)取到连续周期的最后一天，正好对应你期望结果里的Date字段。
• 注意：如果你的Date字段是字符串类型，要确保它的格式能正确排序（比如示例里的DD-MM-YYYY，部分数据库可能需要先转成日期类型，比如用TO_DATE(Date, 'DD-MM-YYYY')替换代码里的Date来处理）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vanessa Zorgia