SQL Server 填补时间序列中的空白答案

【问题标题】：SQL Server filling gaps in time seriesSQL Server 填补时间序列中的空白
【发布时间】：2021-03-10 15:19:33
【问题描述】：

我在处理 SQL 请求时遇到问题。

我有两张表，一张代表日期向量，另一张代表不同证券价格的时间序列：

日期：

DateId	Date
1	2021-01-01
2	2021-01-02
3	2021-01-03

时间序列：

SecurityId	DateId	Value
1	1	0.25
1	3	0.32
2	1	0.41
2	2	0.67

时间序列可能存在间隙，例如在上表中，SecurityId=1 在 DateId=2 处没有任何行，而 SecurityId=2 在 DateId=3 处没有任何行。

我需要构建一个请求，用时间序列中的最后一个值填补空白。导致所有证券和所有日期的值如下：

SecurityId	DateId	Value
1	1	0.25
1	2	0.25
1	3	0.32
2	1	0.41
2	2	0.67
2	3	0.67

我尝试使用正确的连接开始匹配所有日期

 SELECT  * from [TimeSerie] px RIGHT JOIN Dates dt on dt.DateId = px.Dateid

不幸的是，这不起作用，因为总有一个安全性与 DateId 上的相等性匹配，所以我没有得到没有值的 TimeSeries 行。

我正在研究 SQL Server 标准 2019，我的目标是基于单个查询的解决方案（避免使用临时表或游标的过程）。

【问题讨论】：

标签： sql sql-server join gaps-in-data

【解决方案1】：

您可以使用cross join 生成行，然后使用left join：

select d.*, s.*, ts.value
from dates d cross join
     (select distinct securityid from timeseries) s left join
     (select ts.*,
             lead(ts.dateid) over (partition by securityid order by dateid) as next_dateid
      from timeseries ts
     ) ts
     on s.securityid = ts.securityid and
        d.dateid >= ts.dateid and
        (d.dateid < ts.next_dateid or ts.next_dateid is null);

这假设dateids 是连续的，这似乎是一个合理的假设。

【讨论】：

您好，Gordon，这真是一个很棒的解决方案，又快又简单。我不知道铅的用途，所以我学到了一些东西。我已经尝试过了，即使从性能的角度来看，它似乎也能很好地工作。也感谢之前编辑过这个问题。

【解决方案2】：

一种方法是使用 CTE 和窗口化 COUNT 将数据分组，然后获取该组的 MAX 值：

--Sample data
WITH Dates AS(
    SELECT *
    FROM (VALUES(1,CONVERT(date,'2021-01-01')),
                (2,CONVERT(date,'2021-01-02')),
                (3,CONVERT(date,'2021-01-03')))D(DateID,[Date])),
TimeSerie AS(
    SELECT *
    FROM (VALUES(1,1,0.25),
                (1,3,0.32),
                (2,1,0.41),
                (2,2,0.67))V(SecurityID,DateID,[Value])),
--Solution
DateSeries AS(
    SELECT DISTINCT
           D.DateID,
           D.[Date],
           TS.SecurityID
    FROM Dates D
         CROSS JOIN TimeSerie TS),
Groups AS(
    SELECT DS.SecurityID,
           DS.DateID,
           TS.[value],
           COUNT(TS.[Value]) OVER (PARTITION BY DS.SecurityID ORDER BY [Date]) AS Grp
    FROM DateSeries DS
         LEFT JOIN TimeSerie TS ON DS.SecurityID = TS.SecurityID
                               AND DS.DateID = TS.DateID)
SELECT G.SecurityID,
       G.DateID,
       MAX([Value]) OVER (PARTITION BY G.SecurityID, G.Grp) AS [Value]
FROM Groups G;

【讨论】：