一天内每 15 分钟按时间间隔分组销售数据答案

【问题标题】：Group sales data by time interval for every 15 min for one day一天内每 15 分钟按时间间隔分组销售数据
【发布时间】：2017-10-31 11:42:29
【问题描述】：

我有一个销售表，它包含不同商店的销售数据以及时间，假设在一天中，我们已经完成了 10,000 笔交易，那么我需要每 15 分钟找到该特定业务的总销售额日期，例如：如果在 12:00 PM 到 12:15 PM 之间没有销售，那么它应该是零值或 null。

一天有 24 小时，所以这意味着 15 分钟间隔有 96 列。

Sales Table:

SiteName          Time          Amount        BusinessDate
----------------------------------------------------------
A                7:01:02 AM     20            2017-01-02
A                7:03:22 AM     25            2017-01-02
A                7:05:03 AM     33            2017-01-02
A                7:11:02 AM     55            2017-01-02
A                7:13:05 AM     46            2017-01-02
A                7:17:02 AM     21            2017-01-02
A                8:01:52 AM     18            2017-01-02
A                8:55:42 AM     7             2017-01-02
A                8:56:33 AM     7             2017-01-02
A                8:58:55 AM     31            2017-01-02

等等

我怎样才能做到这一点？！

【问题讨论】：

我会为此使用一个计数表。如果您需要更多详细信息，您需要将它们提供给我们。这是一个很好的起点。 spaghettidba.com/2015/04/24/…
您需要在 CTE 中预先或作为递归查询创建时间间隔表，然后加入它。
@PM77-1 如果您能给我提供一个高级语法来确定如何开始，我将不胜感激
您在表格中没有与时间关联的date 吗？
@SeanLange 我提供了关于我的表格的示例数据

标签： sql sql-server tsql sql-server-2012

【解决方案1】：

动态示例

Declare @SQL varchar(max) = Stuff((Select ',' + QuoteName(T) 
                                    From (Select Top 96 T=format(DateAdd(Minute,(Row_Number() Over (Order By (Select null))-1)*15,0),'HH:mm') From  master..spt_values n1) A
                                    Order by 1 
                                    For XML Path('')),1,1,'') 
Select  @SQL = '
Select *
From (
        Select [SiteName]
              ,Col   = format(DateAdd(MINUTE,(DatePart(HOUR,[Time])*60) + ((DatePart(MINUTE,[Time]) / 15)*15),0),''HH:mm'')
              ,Value = [Amount]
         From  Sales 
     ) A
Pivot (sum(Value) For [Col] in (' + @SQL + ') ) p'
Exec(@SQL);

从 00:00 到 23:45 返回 96 列

生成的代码

Select *
From (
        Select [SiteName]
              ,Col   = format(DateAdd(MINUTE,(DatePart(HOUR,[Time])*60) + ((DatePart(MINUTE,[Time]) / 15)*15),0),'HH:mm')
              ,Value = [Amount]
         From  Sales 
     ) A
Pivot (sum(Value) For [Col] in ([00:00],[00:15],[00:30],[00:45],[01:00],[01:15],[01:30],[01:45],[02:00],[02:15],[02:30],[02:45],[03:00],[03:15],[03:30],[03:45],[04:00],[04:15],[04:30],[04:45],[05:00],[05:15],[05:30],[05:45],[06:00],[06:15],[06:30],[06:45],[07:00],[07:15],[07:30],[07:45],[08:00],[08:15],[08:30],[08:45],[09:00],[09:15],[09:30],[09:45],[10:00],[10:15],[10:30],[10:45],[11:00],[11:15],[11:30],[11:45],[12:00],[12:15],[12:30],[12:45],[13:00],[13:15],[13:30],[13:45],[14:00],[14:15],[14:30],[14:45],[15:00],[15:15],[15:30],[15:45],[16:00],[16:15],[16:30],[16:45],[17:00],[17:15],[17:30],[17:45],[18:00],[18:15],[18:30],[18:45],[19:00],[19:15],[19:30],[19:45],[20:00],[20:15],[20:30],[20:45],[21:00],[21:15],[21:30],[21:45],[22:00],[22:15],[22:30],[22:45],[23:00],[23:15],[23:30],[23:45]) ) p

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个不使用动态 SQL 的选项，而不是每行 96 列宽，而是在每个时隙生成一行。首先，我从您的数据示例表开始。

create table #Sales
( SiteName nvarchar(1),
    SaleTime time,
    Amount decimal,
    BusinessDate Date );

insert into #Sales ( SiteName, SaleTime, Amount, BusinessDate )
values 
( 'A', '7:01:02', 20, '2017-01-02' ),
( 'A', '7:03:22', 25, '2017-01-02' ),
( 'A', '7:05:03', 33, '2017-01-02' ),
( 'A', '7:11:02', 55, '2017-01-02' ),
( 'A', '7:13:05', 46, '2017-01-02' ),
( 'A', '7:17:02', 21, '2017-01-02' ),
( 'A', '8:01:52', 18, '2017-01-02' ),
( 'A', '8:55:42', 7, '2017-01-02' ),
( 'A', '8:56:33', 7, '2017-01-02' ),
( 'A', '8:58:55', 31, '2017-01-02' );

And the query which I will explain shortly

select
        allTimes.TimeStart,
        allTimes.TimeEnd,
        coalesce( count(S.Amount), 0 ) as NumEntries,
        coalesce( sum( S.Amount), 0 ) as SumValues
    from
        ( select
                cast( DateAdd( minute, 15 * (timeSlots.Row -1), '2017-01-01' ) as time ) as TimeStart,
                cast( DateAdd( minute, 15 * timeSlots.Row, '2017-01-01' ) as time ) as TimeEnd
            from
                ( SELECT top 96
                        ROW_NUMBER() OVER(Order by AnyColumnInYourTable) Row
                    FROM     
                        AnyTableThatHasAtLeast96Rows ) timeSlots
        ) allTimes
            LEFT JOIN #Sales S
                on allTimes.TimeStart <= S.SaleTime
                AND S.SaleTime < allTimes.TimeEnd
            AND ( allTimes.TimeEnd < allTimes.TimeStart
                OR S.SaleTime <= allTimes.TimeEnd )
    group by
        allTimes.TimeStart,
        allTimes.TimeEnd

现在，解释...

首先，最里面的查询别名结果“timeSlots”。这可以从任何至少有 96 个时隙 15 分钟增量的表中查询，并且只返回一个从 1 到 96 顺序编号的结果集。

现在我们有 96 行，我们得到下一个外部查询别名结果“allTimes”。这基本上进行日期/时间数学运算，并添加 15 分钟间隔 * 无论“行”数值是什么，都将所有时隙创建为 96 行。我已经明确应用了开始和结束时间来应用 >= 和

TimeStart    TimeEnd
00:00:00     00:15:00
00:15:00     00:30:00
00:30:00     00:45:00
...
23:30:00     23:45:00
23:45:00     00:00:00   -- This one is special for the JOIN clause for time

现在，左连接......这是一个有点棘手的

LEFT JOIN #Sales S
    on allTimes.TimeStart <= S.SaleTime
    AND S.SaleTime < allTimes.TimeEnd
    AND ( allTimes.TimeEnd < allTimes.TimeStart
        OR S.SaleTime <= allTimes.TimeEnd )

在这里，左加入销售将始终允许每个时间段都在最终结果集中。但是，给定的销售适合哪个时段？销售时间必须大于或等于开始的 15 分钟间隔...

和..

要么...结束时间小于开始时间（通过时间段在第二天早上 23:45 - 00:00），或者小于下一个时间段的开始时间。例如：08:30 - 8:45 时隙实际上达到 8:44:xxxxx 精度，但始终小于 8:45。

通过在每个时间段使用一行，我可以获得交易计数、交易总和，您甚至还可以计算销售活动的平均值、最小值、最大值，以发现趋势。

【讨论】：

【解决方案3】：

 WITH dates AS (
 SELECT CAST('2009-01-01' AS datetime) 'date'
 UNION ALL
 SELECT DATEADD(mi, 15, t.date) 
   FROM dates t
  WHERE DATEADD(mi, 15, t.date) < '2009-01-02')
 SELECT cast([date] as time) as [date] from dates

使用上面的代码可以得到一天 15 分钟间隔的 96 列。

使用上述 CTE 加入 sales 表。

【讨论】：

【解决方案4】：

这里的递归 CTE 生成 24 小时的 15 分钟间隔（96 行）。

然后这个结果LEFT JOINed 到子查询。在子查询中，Amount 每小时按 15 分钟间隔分组。

结果，00:00:00 对应于从00:00:00 到00:14:59 发生的金额总和

00:15:00 = 从00:15:00 到00:29:59

00:30:00 = 从00:30:00 到00:44:59

00:45:00 = 从00:45:00 到00:59:59

每 24 小时以此类推

create table #Sales
( SiteName nvarchar(1),
    SaleTime time,
    Amount decimal,
    BusinessDate Date );

insert into #Sales ( SiteName, SaleTime, Amount, BusinessDate )
values 
( 'A', '13:22:36', 888, '2017-01-02' ),
( 'A', '00:00:00', 20, '2017-01-02' ),
( 'A', '00:00:00', 30, '2017-01-02' ),
( 'A', '00:45:00', 88, '2017-01-02' ),
( 'A', '12:46:05', 22, '2017-01-02' ),
( 'A', '12:59:59', 22, '2017-01-02' ),
( 'A', '23:59:59', 10, '2017-01-02' );

-- Below is actual query:

with rec as(
    select cast('00:00:00' as time) as dt
    union all
    select DATEADD (mi , 15 , dt)  from rec 
    where
    dt < cast('23:45:00' as time)  
)
select rec.dt, t1.summ from rec
left join 
(select part, sum(Amount) as summ from (
    select *, case 
        when DATEPART ( mi , SaleTime ) < 15 then concat(SUBSTRING (cast(SaleTime as varchar) ,1 , 2 ), ':00:00')
        when DATEPART ( mi , SaleTime ) between 15 and 29 then concat(SUBSTRING (cast(SaleTime as varchar) ,1 , 2 ), ':15:00') 
        when DATEPART ( mi , SaleTime ) between 30 and 44 then concat(SUBSTRING (cast(SaleTime as varchar) ,1 , 2 ), ':30:00') 
        else concat(SUBSTRING (cast(SaleTime as varchar) ,1 , 2 ), ':45:00') 
        end as part
    from #Sales
    where BusinessDate = '2017-01-02'
) t
group by part) t1
on rec.dt = t1.part
order by rec.dt

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【讨论】：