SQL表和数据提取答案

【问题标题】：SQL table and data extractionSQL表和数据提取
【发布时间】：2017-06-19 08:14:12
【问题描述】：

我以前从未做过 SQL，我一直在阅读它。我正在阅读的书中有一个练习让我开始，我还在查找一个名为 W3School 的网站，这本书告诉我尝试以下内容；

交易具有以下结构-

trade_id：主键
timestamp：交易的时间戳
证券：基础证券（交易中买入或卖出）
数量：基础数量（正表示买入，负表示卖出）
价格：此交易的 1 个证券项目的价格

考虑下表

 CREATE TABLE tbProduct
        ([TRADE_ID] varchar(8), [TIMESTAMP] varchar(8), [SECURITY] varchar(8), [QUANTITY] varchar(8), [PRICE] varchar(8))
    ;

    INSERT INTO tbProduct
        ([TRADE_ID], [TIMESTAMP], [SECURITY], [QUANTITY], [PRICE])
    VALUES
        ('TRADE1', '10:01:05', 'BP', '+100', '20'),
        ('TRADE2', '10:01:06', 'BP', '+20', '15'),
        ('TRADE3', '10:10:00', 'BP', '-100', '19'),
        ('TRADE4', '10:10:01', 'BP', '-100', '19')
    ;

在书中，它告诉我编写一个查询来查找所有发生在 10 秒范围内且价格差异超过 10% 的交易。结果还应列出两次交易之间价格差异的百分比。

对于一个以前没有做过 SQL 的人来说，读它真的让我很困惑。他们也向我提供了结果，但我不确定他们是如何得出这个结果的。

预期结果：

First_Trade Second_Trade    PRICE_DIFF
TRADE1      TRADE2          25

如果有帮助，我已经创建了一个fiddle。如果有人能告诉我如何得到预期的结果，它将帮助我理解本书的练习。

谢谢

【问题讨论】：

你真正想问的是什么
如果可能的话，有人告诉我得到那个结果。我不确定他们是如何得到这个结果的。谢谢
对不起！！ @dave 我没有正确理解你。
别抱歉，也许我没有正确解释。你看到我的小提琴了吗？如果您运行小提琴，它会带回包含所有数据的表格。我正在努力获得我在原始帖子中提出的预期结果。我将如何得到它？如果你看到我正在寻找的粗体字，我希望这是有道理的？
这是一个有趣的问题，以前从来没有这样做过，看看这个stackoverflow.com/questions/17339650/…

标签： sql sql-server sql-server-2008

【解决方案1】：

这会得到你想要的结果。

;with cast_cte
as
(
  select [TRADE_ID], cast([TIMESTAMP] as datetime) timestamp, [SECURITY], [QUANTITY], cast([PRICE] as float) as price
  from tbProduct
)
select t1.trade_id, t2.trade_id, datediff(ms, t1.timestamp, t2.timestamp) as milliseconds_diff,
((t1.price - t2.price) / t1.price) * 100 as price_diff
from cast_cte t1
inner join cast_cte t2
on datediff(ms, t1.timestamp, t2.timestamp) between 0 and 10000
and t1.trade_id <> t2.trade_id
where ((t1.price - t2.price) / t1.price) * 100 > 10
or ((t1.price - t2.price) / t1.price) * 100 < -10

但是，架构和一般查询参数存在许多问题：

1) 列都是 varchars。这是非常低效的，因为它们都需要转换为适当的数据类型才能获得您想要的结果。使用 datetime、int、float 等（我使用 CTE 根据@Jeroen-Mostert 的建议清理查询）

2) 随着表变大，此查询的性能将开始变得很差，因为所使用的谓词（10 秒时间戳）没有被正确索引。

【讨论】：

考虑使用 CTE 来消除查询中的所有强制转换。（尽管是的，但原始表格的结构还有很多不足之处。）

【解决方案2】：

其他答案的方法略有不同，但效果几乎相同。我使用“Between”来查找日期范围而不是 datediff。

select 
    trade1.trade_ID as TRADE1, 
    trade2.trade_ID as TRADE2, 
    (cast(trade1.price as float)-cast(trade2.price as float))/cast(trade1.price as float)*100  as PRICE_DIFF_PERC 
from 
    tbProduct trade1
inner join 
    tbProduct trade2

on 
    trade2.timestamp between trade1.timestamp and dateadd(s,10,trade1.TIMESTAMP)
and trade1.TRADE_ID <> trade2.TRADE_ID

where (cast(trade1.price as float)-cast(trade2.price as float))/cast(trade1.price as float) >0.1

架构肯定可以改进；消除对“CAST”的需求会使这一点更加清晰：

CREATE TABLE tbProduct2
        ([TRADE_ID] varchar(8), [TIMESTAMP] datetime, [SECURITY] varchar(8), [QUANTITY] int, [PRICE] float)
    ;

允许您这样做：

select *,
    trade1.trade_ID as TRADE1, 
    trade2.trade_ID as TRADE2, 
    ((trade1.price-trade2.price)/trade1.price)*100  as PRICE_DIFF_PERC 
from 
    tbProduct2 trade1
inner join 
    tbProduct2 trade2

on 
    trade2.timestamp between trade1.timestamp and dateadd(s,10,trade1.TIMESTAMP)
and trade1.TRADE_ID <> trade2.TRADE_ID

where (trade1.price-trade2.price) /trade1.price >0.1
    ;

【讨论】：

【解决方案3】：

已使用领先功能获得预期结果。试试这个：

select 
iq.trade_id as FIRST_TRADE, 
t1 as SECOND_TRADE, 
((price-t3)/price*100) as PRICE_DIFF
from
(
 Select trade_id, timestamp, security, quantity, cast(price as float) price,
        lead(trade_id) over (partition by security order by timestamp) t1
        ,lead(timestamp) over (partition by security order by timestamp) t2
        ,lead(cast(price as float)) over (partition by security order by timestamp) t3
 from tbProduct
) iq
where DATEDIFF(SECOND, iq.timestamp,iq.t2) between 0 and 10
and ((price-t3)/price*100) > 10

这是基于分区是在安全性之上完成的。随时发表评论或提出更正建议。

【讨论】：