请教关于建表的问题，希望大家多少能给个提示：报错

面对这种复杂的时间和数量匹配问题，直接遍历虽然直观但确实效率低下，特别是数据量大时。一个更高效的方法是采用“滑动窗口”策略结合SQL的聚合函数与时间范围查询来处理这类问题。具体步骤如下：

1. 数据预处理

首先确保shiyong表和liwu表都按时间戳排序，并且索引优化（尤其是时间字段），以加速查询。

2. 使用SQL窗口函数

如果数据库支持窗口函数（如PostgreSQL、MySQL 8.0+等），可以利用它们来实现高效的计算。对于每一条扣量记录，计算其有效期内的赠送抵扣情况。以下是一个简化的示例思路，实际应用中可能需要根据具体SQL语法调整：

WITH 
-- 计算每个赠送的有效期结束时间
liwu_effective AS (
    SELECT 用户, 收到, 时间, 有效时间, 时间 + INTERVAL '1 day' * 有效时间 AS 有效期结束
    FROM liwu
),
-- 对扣量记录进行累积求和，并与赠送抵扣同步考虑
cumulative_usage AS (
    SELECT 
        shiyong.用户, 
        shiyong.时间, 
        SUM(shiyong.扣量) OVER (PARTITION BY shiyong.用户 ORDER BY shiyong.时间) - 
            SUM(CASE WHEN liwu_effective.有效期结束 >= shiyong.时间 THEN liwu_effective.收到 ELSE 0 END) OVER (PARTITION BY shiyong.用户 ORDER BY shiyong.时间) AS 累积扣量净额
    FROM shiyong
    LEFT JOIN liwu_effective ON shiyong.用户 = liwu_effective.用户 AND shiyong.时间 <= liwu_effective.有效期结束
)
SELECT 用户, MAX(累积扣量净额) AS 最终扣量净额 -- 或者其他你需要的聚合结果
FROM cumulative_usage
GROUP BY 用户;

这个SQL示例尝试通过窗口函数在每个用户的使用记录上累积计算扣量，并同时减去在该时间点有效的所有赠送。注意，这里的逻辑简化了实际情况，实际应用中可能需要更复杂的条件判断来精确匹配有效期内的赠送抵扣。

3. 分批处理或流式处理

如果数据量极大，还可以考虑分批处理或者使用流式处理框架（如Apache Flink、Kafka Streams）来实时处理这些事件，这样可以避免一次性加载大量数据，提高处理效率。

4. 缓存策略

对于频繁查询的结果，可以考虑使用缓存技术（如Redis）存储最终的计算结果，减少对数据库的直接访问。

综上所述，通过合理的数据库设计、SQL高级功能的应用、以及适当的系统架构设计，可以显著提升处理此类问题的效率，避免低效的一条条遍历。