按近时间分组数据行答案

【问题标题】：Group data rows by near time按近时间分组数据行
【发布时间】：2013-08-20 09:24:09
【问题描述】：

这是我面临的问题：我有一个包含行的大表，我想按时间对它们进行分组，更具体地说，时间差小于 2 分钟，示例如下输入数据如下：

16:01:01
早 16:01:20
C 16:14:02
下午 16:15:01
欧洲 16:20:02

预期结果是

16:01:01 2
16:14:02 2
16:20:02 1

【问题讨论】：

什么版本的 SQL Server？
如果您有时间为 16:02:15、16:03:13 的行，它们是否属于第一组？
罗曼，是的，应该属于同一组

标签： sql-server datetime group-by

【解决方案1】：

如果您使用的是 SQL Server 2012，那么您很幸运，您可以使用 lag 函数和滚动总数 sum：

with cte as (
    select
        case
            when datediff(mi, lag(data) over (order by data), data) <= 1 then 0
            else 1
        end as ch,
        data
    from test
), cte2 as (
    select
        data, sum(ch) over (order by data) as grp
    from cte
)
select
    min(data) as data, count(*) as cn
from cte2
group by grp

sql fiddle demo

【讨论】：

【解决方案2】：

SELECT CONVERT(VARCHAR(8),
               DATEADD(minute, (DATEDIFF(n, 0, time) / 2) * 2, 0),
               108),
       COUNT(*)
FROM times
GROUP BY DATEDIFF(n, 0, time) / 2

解释： CONVERT 以 hh:mm:ss 格式 (= 108) 显示 DateTime。 DATEDIFF 转换为分钟，然后除以 2，四舍五入为整数，因此每个 2 分钟的 GROUP 解析为相同的整数。 DATEADD 用于将此分钟数转换回 DateTime，乘以 2 以返回正确的（四舍五入）时间。

见SQL Fiddle Demo

【讨论】：

【解决方案3】：

Declare @m_TestTable table
(
DateRecorded datetime

)

Insert into @m_TestTable Values ('16:01:01' )
Insert into @m_TestTable Values ('16:01:20' )
Insert into @m_TestTable Values ('16:14:02' )
Insert into @m_TestTable Values ('16:15:01' )
Insert into @m_TestTable Values ('16:20:01' );

With tblDifference as
(
Select Row_Number() OVER (Order by DateRecorded) as RowNumber,DateRecorded from @m_TestTable
)

select cur.DateRecorded as prvD, prv.DateRecorded as prvC, dateDiff(n, cur.DateRecorded,prv.DateRecorded)  from tblDifference cur LEFT OUTER JOIN tblDifference prv 
ON cur.RowNumber = prv.RowNumber + 1

这将为您提供 2 行之间的时间差（以分钟为单位）。您可以选择时差小于 2 分钟的任何行。它还将为您提供上限值和下限值。

找出相隔不到 2 分钟的任何值应该很有用。

prvD                    prvC                    Diff
1900-01-01 16:01:01.000 NULL                    NULL
1900-01-01 16:01:20.000 1900-01-01 16:01:01.000 0
1900-01-01 16:14:02.000 1900-01-01 16:01:20.000 -13
1900-01-01 16:15:01.000 1900-01-01 16:14:02.000 -1
1900-01-01 16:20:01.000 1900-01-01 16:15:01.000 -5

【讨论】：