10个SQL技巧之四：找到连续的没有间隙的最大系列的日期

栏目: 数据库 · 发布时间: 7年前

内容简介：现在我们正在进行声明性编程，我们不关心维护任何状态和内存中的计数器。我们希望以在线分析SQL的形式表达这一点。即考虑这些数据：这没有多大帮助。让我们从时间戳中删除小时。这很简单：输出：

现在我们正在进行声明性编程，我们不关心维护任何状态和内存中的计数器。我们希望以在线分析 SQL 的形式表达这一点。即考虑这些数据：

| LOGIN_TIME | 
| --------------------- | 
| 2014-03-18 05:37:13 | 
| 2014-03-16 08:31:47 | 
| 2014-03-16 06:11:17 | 
| 2014-03-16 05:59:33 | 
| 2014-03-15 11:17:28 | 
| 2014-03-15 10:00:11 | 
| 2014-03-15 07:45:27 | 
| 2014-03-15 07:42:19 | 
| 2014-03-14 09:38:12 |

这没有多大帮助。让我们从时间戳中删除小时。这很简单：

SELECT DISTINCT
  <b>cast</b>(login_time AS DATE) AS login_date
FROM logins
WHERE user_id = :user_id

输出：

| LOGIN_DATE | 
| ------------ | 
| 2014-03-18 | 
| 2014-03-16 | 
| 2014-03-15 | 
| 2014-03-14 |

现在，我们已经了解了窗口函数，让我们只为每个日期添加一个简单的行号：

SELECT
  login_date,
  row_number() OVER (ORDER BY login_date)
FROM login_dates

输出：

| LOGIN_DATE | RN | 
| ------------ | ---- | 
| 2014-03-18 | 4 | 
| 2014-03-16 | 3 | 
| 2014-03-15 | 2 | 
| 2014-03-14 | 1 |

还很容易。现在，如果不是单独选择这些值，我们会减去它们会发生什么？

SELECT
  login_date -
  row_number() OVER (ORDER BY login_date)
FROM login_dates

我们得到这样的结果：

| LOGIN_DATE | RN | GRP | 
| ------------ | ---- | ------------ | 
| 2014-03-18 | 4 | 2014-03-14 | 
| 2014-03-16 | 3 | 2014-03-13 | 
| 2014-03-15 | 2 | 2014-03-13 | 
| 2014-03-14 | 1 | 2014-03-13 |

哇。有趣。所以，14 - 1 = 13,15 - 2 = 13,16 - 3 = 13，但是18 - 4 = 14.

这个动作代表一个简单的判断：

ROW_NUMBER（）没有间隙。这就是它的定义方式
但是，我们的数据确实如此

因此，当我们从“连续”系列的非连续日期中减去“无间隙”系列连续整数时，我们将为连续日期的每个“无间隙”子系列获得相同的日期，我们将再次获得新的有间隙的日期系列。

这意味着我们现在只需GROUP BY这个任意日期值：

SELECT
  min(login_date), max(login_date),
  max(login_date) - 
  min(login_date) + 1 AS length
FROM login_date_groups
GROUP BY grp
ORDER BY length DESC

我们已经完成了。已找到最大系列的连续日期，没有间隙：

| MIN        | MAX        | LENGTH |
|------------|------------|--------|
| 2014-03-14 | 2014-03-16 |      3 |
| 2014-03-18 | 2014-03-18 |      1 |

完整查询为：

WITH
  login_dates AS (
    SELECT DISTINCT <b>cast</b>(login_time AS DATE) login_date 
    FROM logins WHERE user_id = :user_id
  ),
  login_date_groups AS (
    SELECT
      login_date,
      login_date - row_number() OVER (ORDER BY login_date) AS grp
    FROM login_dates
  )
SELECT
  min(login_date), max(login_date), 
  max(login_date) - min(login_date) + 1 AS length
FROM login_date_groups
GROUP BY grp
ORDER BY length DESC

查询本身确实非常简单和优雅。你决不能以比这更精简的方式实现一些命令式算法。

以上所述就是小编给大家介绍的《10个SQL技巧之四：找到连续的没有间隙的最大系列的日期》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对码农网的支持！

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。

码农书籍

并行算法的设计与分析

陈国良 / 2009-8 / 66.00元

第3版在修订版的基础上进行了大幅度的修订，新增加3章、重写3章，改写8章。《普通高等教育十一五国家级规划教材·并行算法的设计与分析(第3版)》系统深入地讨论了计算机领域中诸多计算问题的并行算法的设计和分析方法。在着重介绍各种并行计算模型上的常用和典型的并行算法的同时，也力图反映本学科的最新成就、学科前沿和发展趋势。全书共分二十章，包括基础篇4章(绪论、设计技术、前缀计算、排序和选择网络)，......一起来看看《并行算法的设计与分析》这本书的介绍吧!

码农工具

10个SQL技巧之四：找到连续的没有间隙的最大系列的日期

并行算法的设计与分析

图片转BASE64编码

随机密码生成器

URL 编码/解码