Sql 基于同一子集内的值从子集中选择？

我创建了一个如下表：

CREATE TABLE #TEMP(RecordDate datetime, First VARCHAR(255), Last VARCHAR(255), Value int)

INSERT INTO #TEMP VALUES('2011-03-01 00:00:00.000','john','smith','10')
INSERT INTO #TEMP VALUES('2011-03-01 00:00:00.000','john','adams','60')
INSERT INTO #TEMP VALUES('2011-03-01 00:00:00.000','john','resig','90')
INSERT INTO #TEMP VALUES('2011-03-01 00:00:00.000','john','balte','95')

INSERT INTO #TEMP VALUES('2011-03-01 01:00:00.000','john','smith','98')
INSERT INTO #TEMP VALUES('2011-03-01 01:00:00.000','john','adams','67')
INSERT INTO #TEMP VALUES('2011-03-01 01:00:00.000','john','resig','24')
INSERT INTO #TEMP VALUES('2011-03-01 01:00:00.000','john','balte','20')

SELECT * FROM #TEMP

DROP TABLE #TEMP

其中现在包含以下记录：

RecordDate              First   Last    Value
2011-03-01 00:00:00.000 john    smith   10
2011-03-01 00:00:00.000 john    adams   60
2011-03-01 00:00:00.000 john    resig   90
2011-03-01 00:00:00.000 john    balte   95
2011-03-01 01:00:00.000 john    smith   98
2011-03-01 01:00:00.000 john    adams   67
2011-03-01 01:00:00.000 john    resig   24
2011-03-01 01:00:00.000 john    balte   20

我正在尝试获得如下表：

RecordDate                first    Good     Bad
2011-03-01 00:00:00.000   john     3        1
2011-03-01 01:00:00.000   john     2        2

我计算好的和坏的方法是，取特定日期名字为john的所有人的最大值，然后将其作为特定日期和名字的原始数据集的过滤器。只有大于0.5*MAXValue的值才视为良好

在结果表中，有3个好值，因为第一个日期的最大值为95，只有60,90,95大于0.5*95，因此结果为good，Bad=3,1。在第二个结果中，同样是2,2

我的表足够大，有近3亿条记录，我不知道从哪里开始有效地执行这项操作。有没有关于高效方式的建议

我目前的工作方法但成本高昂，如下所示：

SELECT    RecordDate
        , FirstName
        , 
        (
            SELECT COUNT(*) 
            FROM #TEMP
            WHERE Value > 0.5*(SELECT MAX(Value) FROM #TEMP WHERE RecordDate = A.RecordDate AND FirstName = A.FirstName)
            AND RecordDate = A.RecordDate AND FirstName = A.FirstName
        ) AS Good
        ,
        (
            SELECT COUNT(*) 
            FROM #TEMP
            WHERE Value < 0.5*(SELECT MAX(Value) FROM #TEMP WHERE RecordDate = A.RecordDate AND FirstName = A.FirstName)
            AND RecordDate = A.RecordDate AND FirstName = A.FirstName
        ) AS Bad
FROM #TEMP A
GROUP BY RecordDate, FirstName;

给你：

select 
   t.RecordDate,
   COUNT(case 
           when t.Value > MV.MaxValue * 0.5 then 1
           else null
         end) Good,
   COUNT(case 
           when t.Value <= MV.MaxValue * 0.5 then 1
           else null
         end) Bad
from #Temp t inner join
(select RecordDate, MAX(Value) MaxValue
 from #Temp Group By RecordDate) MV on t.RecordDate = MV.RecordDate
Group by t.RecordDate

给你：

select 
   t.RecordDate,
   COUNT(case 
           when t.Value > MV.MaxValue * 0.5 then 1
           else null
         end) Good,
   COUNT(case 
           when t.Value <= MV.MaxValue * 0.5 then 1
           else null
         end) Bad
from #Temp t inner join
(select RecordDate, MAX(Value) MaxValue
 from #Temp Group By RecordDate) MV on t.RecordDate = MV.RecordDate
Group by t.RecordDate

---

引用外部查询的嵌套查询可能会导致大量重复工作。 这将一次性计算所有姓名和日期的最大值：

SELECT RecordDate, FirstName, MAX(Value) FROM #TEMP GROUP BY RecordDate, FirstName  

现在连接回原始数据：

SELECT A.RecordDate, A.FirstName,
       SUM(CASE WHEN Value > MaxVal*0.5 THEN 1 ELSE 0 END) AS GOOD,
       SUM(CASE WHEN Value > MaxVal*0.5 THEN 0 ELSE 1 END) AS BAD,
FROM #TEMP A INNER JOIN
     (SELECT RecordDate, FirstName, MAX(Value) as MaxVal 
      FROM #TEMP GROUP BY RecordDate, FirstName) B 
         ON (A.RecordDate = B.RecordDate AND A.FirstName = B.FirstName)
GROUP BY A.RecordDate, A.FirstName

---

引用外部查询的嵌套查询可能会导致大量重复工作。 这将一次性计算所有姓名和日期的最大值：

SELECT RecordDate, FirstName, MAX(Value) FROM #TEMP GROUP BY RecordDate, FirstName  

现在连接回原始数据：

SELECT A.RecordDate, A.FirstName,
       SUM(CASE WHEN Value > MaxVal*0.5 THEN 1 ELSE 0 END) AS GOOD,
       SUM(CASE WHEN Value > MaxVal*0.5 THEN 0 ELSE 1 END) AS BAD,
FROM #TEMP A INNER JOIN
     (SELECT RecordDate, FirstName, MAX(Value) as MaxVal 
      FROM #TEMP GROUP BY RecordDate, FirstName) B 
         ON (A.RecordDate = B.RecordDate AND A.FirstName = B.FirstName)
GROUP BY A.RecordDate, A.FirstName

---

谢谢你的把戏。我需要按名字对结果进行分组，因此我编辑了您的答案以反映这一点。你介意看一下吗？如果不正确，我将恢复更改。太好了！我很高兴你在我完成我的回答之前发布了你的答案；我正在使用NTILE2，您的回答让我重新检查问题的内容：+是的，我一直很乐意帮忙！谢谢你的把戏。我需要按名字对结果进行分组，因此我编辑了您的答案以反映这一点。你介意看一下吗？如果不正确，我将恢复更改。太好了！我很高兴你在我完成我的回答之前发布了你的答案；我正在使用NTILE2，您的回答让我重新检查问题的内容：+是的，我一直很乐意帮忙！但仍然是+1感谢您的时间。请注意，这使用的是SUM1或0，而不是COUNT1或NULL。您确定NULL不会添加到计数中吗？它会发生：。您的解决方案因使用SUM而有所不同，但它也有效。你应该留下它，因为它可能会帮助未来的访问者。嗯，不。我在内存中工作，没有服务器可以测试。嗯，因为OP发布了代码来实际创建结构和数据，所以我很容易实际运行查询。我可以告诉你，我发布的代码运行平稳：而且，理论上讲，COUNT不应该为null，但仍然是+1感谢您的时间。请注意，这使用的是SUM1或0，而不是COUNT1或NULL。您确定NULL不会添加到计数中吗？它会发生：。您的解决方案因使用SUM而有所不同，但它也有效。你应该留下它，因为它可能会帮助未来的访问者。嗯，不。我在内存中工作，没有服务器可以测试。嗯，因为OP发布了代码来实际创建结构和数据，所以我很容易实际运行查询。我可以告诉你我发布的代码运行顺利：而且，从理论上讲，COUNT不应该计算空值