Sql 计数（*）按相似时间戳分组
我的表中有一些数据（Sql 计数（*）按相似时间戳分组,sql,sql-server,tsql,group-by,Sql,Sql Server,Tsql,Group By,我的表中有一些数据（tb1）： 我试图根据datetime1、datetime2和位置查找事件数 这就是我的问题： select count(*), datetime1, datetime2, grp from tb1 group by datetime1, datetime2, grp 这里没有问题 在某种程度上，我想根据以下内容来计算： 当两个连续行（可通过lead函数实现）之间的datetime1差小于1秒且两个连续行之间的datetime2差小于1秒时，则grp 我可以使用le
tb1 select count(*), datetime1, datetime2, grp
from tb1
group by datetime1, datetime2, grp
如果需要进一步澄清，请告诉我。我生成了一些样本数据。检查这是否是你要找的。我在代码中添加了必要的注释。查询可以更简洁，但我想在每个步骤上尽可能多地解释：
declare @table table (PK int, datetime1 datetime, datetime2 datetime, grp int)
insert into @table values
(1, '2016-01-01 00:30:14.000', '2016-01-01 00:33:15.000', 1),
(2, '2016-01-01 00:30:10.232', '2016-01-01 00:33:10.000', 1),
(3, '2016-01-01 00:30:10.111', '2016-01-01 00:33:10.234', 1),
(4, '2016-01-01 00:30:12.000', '2016-01-01 00:33:15.000', 2),
(5, '2016-01-01 00:30:10.000', '2016-01-01 00:33:10.234', 2),
(6, '2016-01-01 00:30:10.222', '2016-01-01 00:33:10.000', 2)
select min(pk), min(datetime1), count(*) from (
--in this query, based on differences, we will generate grouping column called IsClose
select *, case when (diff1 <= 1000 and diff2 <= 1000) or (diff3 <= 1000 and diff4 <= 1000) then 1 else 0 end [IsClose] from (
--this query gives to additionals columns with absolute differences between consecutive rows ordered by PK column
select *,
abs(datediff(ms, datetime1, lag(datetime1) over (order by pk))) [diff1],
abs(datediff(ms, datetime2, lag(datetime2) over (order by pk))) [diff2],
abs(datediff(ms, datetime1, lead(datetime1) over (order by pk))) [diff3],
abs(datediff(ms, datetime2, lead(datetime2) over (order by pk))) [diff4]
from @table
) [a]
) [a] group by grp, IsClose
declare@table表（PK int，datetime1 datetime，datetime2 datetime，grp int）
插入到@table值中
(1, '2016-01-01 00:30:14.000', '2016-01-01 00:33:15.000', 1),
(2, '2016-01-01 00:30:10.232', '2016-01-01 00:33:10.000', 1),
(3, '2016-01-01 00:30:10.111', '2016-01-01 00:33:10.234', 1),
(4, '2016-01-01 00:30:12.000', '2016-01-01 00:33:15.000', 2),
(5, '2016-01-01 00:30:10.000', '2016-01-01 00:33:10.234', 2),
(6, '2016-01-01 00:30:10.222', '2016-01-01 00:33:10.000', 2)
从中选择最小值（主键）、最小值（日期时间1）、计数（*）(
--在这个查询中，基于差异，我们将生成名为IsClose的分组列
选择*，case when（diff1我生成了一些示例数据。检查这是否是您要查找的。我在代码中添加了必要的注释。查询可以更简洁，但我想在每个步骤上尽可能多地解释：
declare @table table (PK int, datetime1 datetime, datetime2 datetime, grp int)
insert into @table values
(1, '2016-01-01 00:30:14.000', '2016-01-01 00:33:15.000', 1),
(2, '2016-01-01 00:30:10.232', '2016-01-01 00:33:10.000', 1),
(3, '2016-01-01 00:30:10.111', '2016-01-01 00:33:10.234', 1),
(4, '2016-01-01 00:30:12.000', '2016-01-01 00:33:15.000', 2),
(5, '2016-01-01 00:30:10.000', '2016-01-01 00:33:10.234', 2),
(6, '2016-01-01 00:30:10.222', '2016-01-01 00:33:10.000', 2)
select min(pk), min(datetime1), count(*) from (
--in this query, based on differences, we will generate grouping column called IsClose
select *, case when (diff1 <= 1000 and diff2 <= 1000) or (diff3 <= 1000 and diff4 <= 1000) then 1 else 0 end [IsClose] from (
--this query gives to additionals columns with absolute differences between consecutive rows ordered by PK column
select *,
abs(datediff(ms, datetime1, lag(datetime1) over (order by pk))) [diff1],
abs(datediff(ms, datetime2, lag(datetime2) over (order by pk))) [diff2],
abs(datediff(ms, datetime1, lead(datetime1) over (order by pk))) [diff3],
abs(datediff(ms, datetime2, lead(datetime2) over (order by pk))) [diff4]
from @table
) [a]
) [a] group by grp, IsClose
declare@table表（PK int，datetime1 datetime，datetime2 datetime，grp int）
插入到@table值中
(1, '2016-01-01 00:30:14.000', '2016-01-01 00:33:15.000', 1),
(2, '2016-01-01 00:30:10.232', '2016-01-01 00:33:10.000', 1),
(3, '2016-01-01 00:30:10.111', '2016-01-01 00:33:10.234', 1),
(4, '2016-01-01 00:30:12.000', '2016-01-01 00:33:15.000', 2),
(5, '2016-01-01 00:30:10.000', '2016-01-01 00:33:10.234', 2),
(6, '2016-01-01 00:30:10.222', '2016-01-01 00:33:10.000', 2)
从中选择最小值（主键）、最小值（日期时间1）、计数（*）(
--在这个查询中，基于差异，我们将生成名为IsClose的分组列
选择*，case when（diff1这是基于int的，但同样的方法也适用于datetime
declare @T table (pk int identity primary key, val int);
insert into @T values ('1'), ('9'), ('9'), ('11'), ('2'), ('2'), ('3'), ('5'), ('7'), ('8');
select tt.pk, tt.val
, sum(ll) over (order by val, pk) as grp
from ( select *
, case when lag(val,1) over (order by val, pk) is null
or val - lag(val,1) over (order by val, pk) <= 1 then 0
else 1
end as ll
from @T t
) tt
order by val, pk;
pk val grp
----------- ----------- -----------
1 1 0
5 2 0
6 2 0
7 3 0
8 5 1
9 7 2
10 8 2
2 9 2
3 9 2
4 11 3
declare@T表（pk int identity主键，val int）；
插入@T值（'1'）、（'9'）、（'9'）、（'11'）、（'2'）、（'2'）、（'3'）、（'5'）、（'7'）、（'8'）；
选择tt.pk，tt.val
，合计（ll）超过（按val、pk订购）为grp
从（选择*
，滞后（val，1）超过（按val排序，主键）为空时的情况
或者val-lag（val，1）over（order by val，pk）这是基于int的，但同样的方法也适用于datetime
declare @T table (pk int identity primary key, val int);
insert into @T values ('1'), ('9'), ('9'), ('11'), ('2'), ('2'), ('3'), ('5'), ('7'), ('8');
select tt.pk, tt.val
, sum(ll) over (order by val, pk) as grp
from ( select *
, case when lag(val,1) over (order by val, pk) is null
or val - lag(val,1) over (order by val, pk) <= 1 then 0
else 1
end as ll
from @T t
) tt
order by val, pk;
pk val grp
----------- ----------- -----------
1 1 0
5 2 0
6 2 0
7 3 0
8 5 1
9 7 2
10 8 2
2 9 2
3 9 2
4 11 3
declare@T表（pk int identity主键，val int）；
插入@T值（'1'）、（'9'）、（'9'）、（'11'）、（'2'）、（'2'）、（'3'）、（'5'）、（'7'）、（'8'）；
选择tt.pk，tt.val
，合计（ll）超过（按val、pk订购）为grp
从（选择*
，滞后（val，1）超过（按val排序，主键）为空时的情况
或val-lag（val，1）over（order by val，pk）当两个连续行之间的datetime1差小于1秒且两个连续行之间的datetime2差小于1秒时，是否存在和缺少“已更正，thx，以及where和group by的顺序错误：）旁注：您一直在写这个短语“两个连续行”-但在关系数据库中，表的行本质上是未排序的，因此没有“连续行”这样的东西"。我知道这一点。我是通过使用lead函数查找后续行来实现这一点的，并在问题中补充说，thxImagine第2行可以与第1行或第3行分组。如何避免重复计数？当两个连续行之间的datetime1差小于1秒且datetime2差为b时，是否存在“和”缺失在两个连续的行之间，thx，where和groupby的顺序错误：）旁注：您一直在写短语“两个连续的行”-但在关系数据库中，表的行本质上是未排序的，因此不存在“连续的行”这类事情。我知道这一点。我是通过使用lead函数来找到后续行来实现这一点的，并在问题中补充说，thxImagine第2行可以与第1行或第3行分组，如何避免重复计算？谢谢@michałturczyn，非常好的主意，我应用了这一点，并提出了这一点，我无法理解您为什么同时使用lead和lag。Second、 为什么在最内部的查询中使用PK？它应该按datetime按lead order进行分区。在您的情况下，grp被忽略，只根据PK进行排序，这是错误的，因为查询可能会在下一行选择错误的内容。我确信这会给出错误的结果。再次感谢。因为它确实给了我idea@mohsenhs我很高兴能帮上忙：）谢谢@michałturczyn，非常好的主意，我应用了这个方法并得出了这个结论。我无法理解为什么在最内部的查询中同时使用前置和滞后。第二，为什么在最内部的查询中使用PK？它应该按前置顺序按日期时间进行划分。在您的情况下，grp被忽略，只根据PK进行排序，这是错误的，因为查询可能会在下一行选择错误的内容。我确信这是错误的结果。再次感谢。因为它确实给了我机会idea@mohsenhs我很高兴能帮上忙：）谢谢@Papazzo，val-lag这一行给了我这个想法。投票结果是。我把基于你和Michael的代码放在了Upvoted中。谢谢@Papazzo，val-lag这一行给了我这个想法。投票结果是。我把基于你和Michael的代码放在了Upvoted中