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: 6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

Web Applications (Hacking Exposed)

Joel Scambray、Mike Shema / McGraw-Hill Osborne Media / 2002-06-19 / USD 49.99

Get in-depth coverage of Web application platforms and their vulnerabilities, presented the same popular format as the international bestseller, Hacking Exposed. Covering hacking scenarios across diff......一起来看看《Web Applications (Hacking Exposed)》这本书的介绍吧!

码农工具