如果时差为 24 小时，则分离数据答案

【问题标题】：Separating data if time difference is 24 hours如果时差为 24 小时，则分离数据
【发布时间】：2020-12-23 05:42:12
【问题描述】：

我有一张如下表，

id	giftcard_id	downltime
1111	6	23-03-2017
1111	7	01-04-2017
1111	7	02-04-2017
1111	7	05-05-2017
1111	7	06-05-2017
1111	7	07-05-2017
1111	7	08-05-2017
1111	7	11-05-2017
2222	8	21-07-2018
2222	8	22-07-2018
2222	8	23-07-2018
2222	8	28-09-2019

如果时差超过 24 小时（1 天），我希望礼品卡记录在单独的行中。我想要如下的输出，

id	giftcard_id	startTime	endTime
1111	6	23-03-2017	23-03-2017
1111	7	01-04-2017	02-04-2017
1111	7	05-05-2017	08-05-2017
1111	7	11-05-2017	11-05-2017
2222	8	21-07-2018	23-07-2018
2222	8	28-09-2019	28-09-2019

【问题讨论】：

只是检查为什么 21-07 到 23-07 不是一个单一的记录，因为它们代表连续的时间间隔
你试过什么？你在哪里卡住了？向我们展示你的尝试。
@GeorgeJoseph，我的错。 21 到 23 应该排成一排。你是对的
@DaleK，我尝试使用 LAG 但它不起作用
@Ali 所以告诉我们

标签： sql sql-server database tsql ssms

【解决方案1】：

这就是孤岛和间隙问题。

您可以按如下方式使用解析函数和聚合：

SELECT ID, GIFTCARDID, 
       MIN(DOWNLTIME) AS STARTTIME, 
       MAX(DOWNLTIME) AS ENDTIME 
  FROM (SELECT T.*, 
               SUM(CASE WHEN DOWNLTIME = DATEADD(DAY,1,LG) THEN 0 ELSE 1 END)  
                    OVER (PARTITION BY ID, GIFTCARDID ORDER BY DOWNLTIME) AS SM 
          FROM (SELECT T.*, 
                       LAG(DOWNLTIME) 
                         OVER (PARTITION BY ID, GIFTCARDID ORDER BY DOWNLTIME) AS LG
                  FROM YOUR_TABLE T) T
        )
  GROUP BY ID, GIFTCARDID, SM

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一种使用 tabibitosan 方法的方法

with data
  as (
select *
 from (values
      (1111,6,convert(date,'23-03-2017',105))
    ,(1111,7 ,convert(date,'01-04-2017',105))
    ,(1111,7 ,convert(date,'02-04-2017',105))
    ,(1111,7 ,convert(date,'05-05-2017',105))
    ,(1111,7 ,convert(date,'06-05-2017',105))
    ,(1111,7 ,convert(date,'07-05-2017',105))
    ,(1111,7 ,convert(date,'08-05-2017',105))
    ,(1111,7 ,convert(date,'11-05-2017',105))
    ,(2222,8 ,convert(date,'21-07-2018',105))
    ,(2222,8 ,convert(date,'22-07-2018',105))
    ,(2222,8 ,convert(date,'23-07-2018',105))
    ,(2222,8 ,convert(date,'28-09-2019',105))
    )t(id,giftcardid,downltime)
     )
 select id
       , giftcardid
       , min(downltime) as starttime
       , max(downltime) as endtime
from (
        select id
               , giftcardid
               , downltime
               , row_number() over(partition by id order by downltime) as rnk
               , dateadd(day,-row_number() over(partition by id order by downltime),downltime) as grp_val
          from data
     )x
group by x.id
       , x.giftcardid
       , x.grp_val


+------+------------+------------+------------+
|  id  | giftcardid | starttime  |  endtime   |
+------+------------+------------+------------+
| 1111 |          6 | 2017-03-23 | 2017-03-23 |
| 1111 |          7 | 2017-04-01 | 2017-04-02 |
| 1111 |          7 | 2017-05-05 | 2017-05-08 |
| 1111 |          7 | 2017-05-11 | 2017-05-11 |
| 2222 |          8 | 2018-07-21 | 2018-07-23 |
| 2222 |          8 | 2019-09-28 | 2019-09-28 |
+------+------------+------------+------------+

【讨论】：