SQL-Abfrage für die kumulative Häufigkeit der Liste der Datumsangaben

Question

Ich habe eine Liste von Zeiten in einer Datenbankspalte (die Besuche einer Website darstellt).

Ich muss sie in Intervallen gruppieren und dann eine kumulative Häufigkeitstabelle dieser Daten erhalten.

Zum Beispiel könnte ich habe:

9:01 
9:04 
9:11 
9:13 
9:22 
9:24 
9:28 

und ich möchte, dass in

9:05 - 2 
9:15 - 4 
9:25 - 6 
9:30 - 7 

konvertieren Wie kann ich das tun? Kann ich das in SQL sogar leicht erreichen? Ich kann es sehr leicht in C machen

Answer 1

Erstellen Sie eine Tabelle periods beschreibt die Perioden, die Sie den Tag in teilen möchten.

SELECT periods.name, count(time) 
    FROM periods, times 
WHERE period.start <= times.time 
    AND     times.time < period.end 
GROUP BY periods.name 

Answer 2

Ich möchte darauf hinweisen, dass auf die genannte „Absicht“ des Problems basiert, Analyse auf den Besucherverkehr zu tun - ich habe diese Aussage die Zählungen in Uniform Gruppen zusammenzufassen.

Andernfalls (wie in den "Beispiel" -Gruppen) würden die Zählungen während eines 5-Minuten-Intervalls mit Zählungen in einem 10-Minuten-Intervall verglichen werden - was keinen Sinn ergibt.

Sie müssen auf die "Absicht" der Benutzeranforderung, nicht das wörtliche "Lesen" von ihm grok. :-)

create table #myDates 
     (
     myDate  datetime 
     ); 
    go 

    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:01:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:03:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:05:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:07:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:11:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:14:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:19:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:21:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:21:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:21:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:21:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:21:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:26:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:27:23'); 
    insert into #myDates values ('10/02/2008 09:29:23'); 
    go 

    declare @interval int; 
    set @interval = 10; 

    select 
     convert(varchar(5), dateadd(minute,@interval - datepart(minute, myDate) % @interval, myDate), 108) timeGroup, 
     count(*) 
    from 
     #myDates 
    group by 
     convert(varchar(5), dateadd(minute,@interval - datepart(minute, myDate) % @interval, myDate), 108) 

retuns: 

timeGroup    
--------- ----------- 
09:10  4   
09:20  3   
09:30  8   

Answer 3

Dies nutzt nicht wenig SQL-Tricks (SQL Server 2005):

CREATE TABLE [dbo].[stackoverflow_165571](
    [visit] [datetime] NOT NULL 
) ON [PRIMARY] 
GO 

;WITH buckets AS (
    SELECT dateadd(mi, (1 + datediff(mi, 0, visit - 1 - dateadd(dd, 0, datediff(dd, 0, visit)))/5) * 5, 0) AS visit_bucket 
      ,COUNT(*) AS visit_count 
    FROM stackoverflow_165571 
    GROUP BY dateadd(mi, (1 + datediff(mi, 0, visit - 1 - dateadd(dd, 0, datediff(dd, 0, visit)))/5) * 5, 0) 
) 
SELECT LEFT(CONVERT(varchar, l.visit_bucket, 8), 5) + ' - ' + CONVERT(varchar, SUM(r.visit_count)) 
FROM buckets l 
LEFT JOIN buckets r 
    ON r.visit_bucket <= l.visit_bucket 
GROUP BY l.visit_bucket 
ORDER BY l.visit_bucket 

Beachten Sie, dass es alle mal am selben Tag legt, und übernimmt sie in einer Datetime-Spalte sind . Das einzige, was es nicht tut, ist, dass die führenden Nullen aus der Zeitdarstellung entfernt werden.

Answer 4

Erstellen Sie eine Tabelle, die angibt, in welchen Intervallen Sie Summen erhalten möchten, und verbinden Sie dann die beiden Tabellen miteinander.

wie:

time_entry.time_entry 
----------------------- 
2008-10-02 09:01:00.000 
2008-10-02 09:04:00.000 
2008-10-02 09:11:00.000 
2008-10-02 09:13:00.000 
2008-10-02 09:22:00.000 
2008-10-02 09:24:00.000 
2008-10-02 09:28:00.000 

time_interval.time_end 
----------------------- 
2008-10-02 09:05:00.000 
2008-10-02 09:15:00.000 
2008-10-02 09:25:00.000 
2008-10-02 09:30:00.000 

SELECT 
    ti.time_end, 
    COUNT(*) AS 'interval_total' 
FROM time_interval ti 
INNER JOIN time_entry te 
    ON te.time_entry < ti.time_end 
GROUP BY ti.time_end; 


time_end    interval_total 
----------------------- ------------- 
2008-10-02 09:05:00.000 2 
2008-10-02 09:15:00.000 4 
2008-10-02 09:25:00.000 6 
2008-10-02 09:30:00.000 7 

Wenn stattdessen kumulative Summen zu wollen Sie Summen in einem Bereich gesucht, dann Sie eine TIME_START Spalte auf der TIME_INTERVAL Tabelle hinzufügen und die Abfrage zu

SELECT 
    ti.time_end, 
    COUNT(*) AS 'interval_total' 
FROM time_interval ti 
INNER JOIN time_entry te 
    ON te.time_entry >= ti.time_start 
      AND te.time_entry < ti.time_end 
GROUP BY ti.time_end; 

Answer 5

create table accu_times (time_val datetime not null, constraint pk_accu_times primary key (time_val)); 
go 

insert into accu_times values ('9:01'); 
insert into accu_times values ('9:05'); 
insert into accu_times values ('9:11'); 
insert into accu_times values ('9:13'); 
insert into accu_times values ('9:22'); 
insert into accu_times values ('9:24'); 
insert into accu_times values ('9:28'); 
go 

select rounded_time, 
    (
    select count(*) 
    from accu_times as at2 
    where at2.time_val <= rt.rounded_time 
    ) as accu_count 
from (
select distinct 
    dateadd(minute, round((datepart(minute, at.time_val) + 2)*2, -1)/2, 
    dateadd(hour, datepart(hour, at.time_val), 0) 
) as rounded_time 
from accu_times as at 
) as rt 
go 

drop table accu_times 

ändern

Ergebnisse in:

rounded_time   accu_count 
----------------------- ----------- 
1900-01-01 09:05:00.000 2 
1900-01-01 09:15:00.000 4 
1900-01-01 09:25:00.000 6 
1900-01-01 09:30:00.000 7 

Answer 6

Oh, viel zu kompliziert all das Zeug.

Normalisieren auf Sekunden, teilen, indem Sie Ihre Eimer Intervall, gestutzt und remultiply:

select sec_to_time(floor(time_to_sec(d)/300)*300), count(*) 
from d 
group by sec_to_time(floor(time_to_sec(d)/300)*300) 

Mit Ron Savage Daten, ich

+----------+----------+ 
| i  | count(*) | 
+----------+----------+ 
| 09:00:00 |  1 | 
| 09:05:00 |  3 | 
| 09:10:00 |  1 | 
| 09:15:00 |  1 | 
| 09:20:00 |  6 | 
| 09:25:00 |  2 | 
| 09:30:00 |  1 | 
+----------+----------+ 

erhalten Sie wünschen kann ceil() oder rund verwenden () anstelle von Boden().

Update: für eine Tabelle erstellt mit

create table d (
    d datetime 
);