连接两个表时插入缺失值

Question

我有两张不同密度数据的表，我希望能够加入它们，但在较低频率表中插入这些值以填补空白。

我不知道如何解决这个问题，除了它是一个滞后/领先的事情，但差异是不规则的。

下面是我的设置：

CREATE TABLE #HighFreq
    (MD INT NOT NULL,
    LOSS float)

INSERT INTO #HighFreq
VALUES
    (6710,0.5)
    ,(6711,0.6)
    ,(6712,0.6)
    ,(6713,0.5)
    ,(6714,0.5)
    ,(6715,0.4)
    ,(6716,0.9)
    ,(6717,0.9)
    ,(6718,0.9)
    ,(6719,1)
    ,(6720,0.8)
    ,(6721,0.9)
    ,(6722,0.7)
    ,(6723,0.7)
    ,(6724,0.7)
    ,(6725,0.7)

CREATE TABLE #LowFreq
    (MD INT NOT NULL
    ,X FLOAT
    ,Y FLOAT)

INSERT INTO #LowFreq
VALUES
    (6710,12,1000)
    ,(6711,8,1001)
    ,(6718,10,1007)
    ,(6724,8,1013)
    ,(6730,11,1028)

我希望我的输出看起来像这样：

Answer 1

这是一种使用递归 cte 和窗口函数的方法。 recusive cte 从两个表中可用的值生成mds 列表。然后，想法是使用间隙和岛技术将相邻的“缺失”#LowFreq 记录分组。然后，您可以在外部查询中进行插值，方法是在组中的第一个（也是唯一一个）非空值和下一个非空值之间进行投影。

with cte as (
    select min(coalesce(h.md, l.md)) md, max(coalesce(h.md, l.md)) md_max
    from #HighFreq h
    full join #LowFreq l on l.md = h.md
    union all
    select md + 1, md_max from cte where md < md_max
)
select
    md,
    loss,
    coalesce(x, min(x) over(partition by grp)
        + (min(lead_x) over(partition by grp) - min(x) over(partition by grp))
        * (row_number() over(partition by grp order by md) - 1) 
        / count(*) over(partition by grp)
    ) x,
    coalesce(y, min(y) over(partition by grp)
        + (min(lead_y) over(partition by grp) - min(y) over(partition by grp))
        * (row_number() over(partition by grp order by md) - 1) 
        / count(*) over(partition by grp)
    ) y
from (
    select 
        c.md,
        h.loss,
        l.x,
        l.y,
        sum(case when l.md is null then 0 else 1 end) over(order by c.md) grp,
        lead(l.x) over(order by c.md) lead_x,
        lead(l.y) over(order by c.md) lead_y
    from cte c
    left join #HighFreq h on h.md = c.md
    left join #LowFreq l  on l.md = c.md
) t

Demo on DB Fiddle：

医学博士 |损失 | x |是的 ---: | ---: | ---------------: | ---------------： 6710 | 0.5 | 12 | 1000 6711 | 0.6 | 8 | 1001 6712 | 0.6 | 8.28571428571429 | 1001.85714285714 6713 | 0.5 | 8.57142857142857 | 1002.71428571429 6714 | 0.5 | 8.85714285714286 | 1003.57142857143 6715 | 0.4 | 9.14285714285714 | 1004.42857142857 6716 | 0.9 | 9.42857142857143 | 1005.28571428571 6717 | 0.9 | 9.71428571428571 | 1006.14285714286 6718 | 0.9 | 10 | 1007 6719 | 1 | 9.66666666666667 | 1008 6720 | 0.8 | 9.33333333333333 | 1009 6721 | 0.9 | 9 | 1010 6722 | 0.7 | 8.66666666666667 | 1011 6723 | 0.7 | 8.33333333333333 | 1012 6724 | 0.7 | 8 | 1013 6725 | 0.7 | 8.5 | 1015.5 6726 | 空 | 9 | 1018 6727 | 空 | 9.5 | 1020.5 6728 | 空 | 10 | 1023 6729 | 空 | 10.5 | 1025.5 6730 | 空 | 11 | 1028