合并有重叠的时间区间的极简方法
某库表有多个账户，每个账户有多个时间区间，区间之间有重叠。
| account_id | start_date | end_date |
| A | 2019-06-20 | 2019-06-29 |
| A | 2019-06-25 | 2019-07-25 |
| A | 2019-07-20 | 2019-08-26 |
| A | 2019-12-25 | 2020-01-25 |
| A | 2021-04-27 | 2021-07-27 |
| A | 2021-06-25 | 2021-07-14 |
| A | 2021-07-10 | 2021-08-14 |
| A | 2021-09-10 | 2021-11-12 |
| B | 2019-07-13 | 2020-07-14 |
| B | 2019-06-25 | 2019-08-26 |
现在要合并每个账户里重叠的时间区间，生成新的区间，新区间不重叠。
| account_id | start_date | end_date |
| A | 2019-06-20 | 2019-08-26 |
| A | 2019-12-25 | 2020-01-25 |
| A | 2021-04-27 | 2021-08-14 |
| A | 2021-09-10 | 2021-11-12 |
| B | 2019-06-25 | 2020-07-14 |
SQL 分组后必须立刻汇总，不方便生成时间序列，不方便进行序列间的集合计算，间接实现的代码很复杂。SPL 可以保留分组子集继续计算，提供了生成时间序列的函数、序列间集合计算的函数：Try DEMO
| A | |
| 1 | $select * from data.txt |
| 2 | =A1.group(account_id) |
| 3 | =A2.(~.(periods(start_date,end_date)).merge@u().group@i(~!=~[-1]+1) .new(A2.account_id,~1:start_date,~.m(-1):end_date)) |
| 4 | =A3.conj() |
A1：加载数据。
A2：按账户分组，但不汇总，每组是一个集合。
A3=A2.(~.(periods(start_date,end_date))…) 处理 A2 中的每组数据：先循环当前组的每条记录，根据起止日期生成序列，结果是个序列的集合。~ 表示当前组，函数 periods 可生成时间序列。下图是第一组的第一条记录生成的序列：
…merge@u() 继续处理：对序列的集合求并集，生成一个不重叠的日期序列。函数 merge 用于有序数据归并，@u 表示归并时求并集。下图是第一组求并集的结果，可以看到前 2 条记录重叠的日期已经合并。
...group@i(~!=~[-1]+1)继续处理：对有序的日期序列分组，当当前成员不等于上一个成员 +1 天时新分一组，也就是将日期连续的日期分到同一组。选项 @i 表示对有序数据进行条件分组，[-1] 表示上一个成员。对第一组有序分组后，生成了四个小组，下图是前两个小组，可以看到小组之间日期不连续。
…new(A2.account_id,~1:start_date,~.m(-1):end_date)最后的处理：用小组生成新二维表，每个小组对应一条记录，account_id 取自 A2 中当前组的第一条记录，完整代码 A2.~(1).account_id，简写做 A2.account_id；start_date 取自当前小组的第一个成员；end_date 取自当前小组的最后一个成员。函数 m 可按位置取成员,~.m(1) 表示第一个成员，简写做 ~(1) 或 ~1，~.m(-1) 表示最后一个成员。下图是第一组生成的二维表。
A4=A3.conj() 合并 A3 中各组的成员。
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