인접한 두 레코드 간의 시간차에 대한 SQL 비교

오후에 프로젝트에 통계 보고서가 생성된 것을 보았는데, XX 테이블에 기록된 인접한 두 레코드 간의 통계 시간 차이는

테이블의 데이터는 다음과 같습니다.

인접한 두 레코드는 첫 번째 레코드와 같아야 합니다. 두 번째 레코드의 생성 시간 차이를 계산합니다

즉,

                                                               이

select

t. 사용자 이름,(

max

(t.CREATIONDATE)-

min

(t.CREATIONDATE))*24*60*60,

count

(t.username)/2

ofloginlog t
1. t.username

   그룹화별 사용자 온라인 시간 통계(즉, 전후 두 기록의 차이) 렌더링:

   설명: 마지막 필드는 사용자 로그인 수를 계산하는 데 사용됩니다.个 Oracle Two Time을 줄이는 기본값은 일수입니다.
2. Oracle Two Two Time 단축 기본값은 일수에 차이가 있는 일수입니다.

                                                                >                  사용자 이름, sum(b ), count

   (사용자 이름) / 2

3. from

   (
select
4. id, 사용자 이름, (CREATIONDATE - lgtime) * 24 * 60 * 60

   as b ㅋㅋ + ) lgtype,

5. lag( CREATIONDATE) over(partition by 사용자 이름 order

by
6. CREATIONDATE) lgtime

7. -- where USERNAME = 'zhouhui') group

by
8. 사용자 이름

   구현 효과는 동일하므로 여기에 게시하지 않겠습니다.

나는 기본 SQL을 다시 복습했습니다 ㅎㅎ ​

9. 20100520 일부 변경 사항에서는 통계 수치가 통계 TYPE 1과 0이 아니어야 합니다. 합계와 평균을 기록하고 TYPE=0의 값만 계산합니다. 이렇게 하면 SQL 그룹화가 불가능합니다. 이렇게 생각하고 SQLSql 코드

10. select g.username, g. time, h.

    count
​​​​​​​​​​를 개선했습니다.​​​​​​​​​​​​​​

max

(t.CREATIONDATE) -

min

(t.CREATIONDATE )) * 24 * 60 * 60)

as

time

1. 여기서 1 = 1 t.username = b.username

   ㅋㅋ ~ 로그 t

2. t.type = '0'

3. byt.사용자 이름) h

   where
g .username = h.username

4. order
5. by

   countdesc 두 세트의 차이점과 통계는 나중에 TYPE=0으로 제한되는 레코드의 개수일 뿐입니다. 통계 데이터의 개수가 일치하지 않아 한 그룹에서 구현하기가 어렵습니다. USERNAME 및 TIME 레코드를 먼저 구현하는 것이 좋습니다. 그런 다음 TYPE=0을 만족하는 USERNAME 및 레코드 수를 계산합니다. SELECT XX FROM A B 2개의 임시 테이블의 인라인 관계를 통해 2개의 결과를 병합하여 병합된 결과 집합을 얻습니다.

이 문서에서는 인접한 두 SQL 레코드의 시간 차이 비교에 대해 설명합니다. . 더 많은 관련 내용을 보려면 PHP 중국어 웹사이트를 참고하세요.

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