Question

我有一个表格，其中的行符号表示订单日期：

2009-05-15 13:31:47.713 
2009-05-15 22:09:32.227
2009-05-16 02:38:36.027
2009-05-16 12:06:49.743
2009-05-16 16:20:26.680
2009-05-17 01:36:19.480
2009-05-18 09:44:46.993
2009-05-18 14:06:12.073 
2009-05-18 15:25:47.540
2009-05-19 10:28:24.150

我想要查询返回以下内容：

2009-05-15 2
2009-05-16 5
2009-05-17 6
2009-05-18 9
2009-05-19 10

基本上，它保留了所示日期结束时所有订单的总计。订单不是当天的订单，而是自表格中最早日期以来的所有订单。

这是MSSQL 2000，第一个表中的数据类型只是日期时间，在第二个表中它可能是日期时间或字符串，这对我的目的并不重要。

Answer 1

我让它在SQL Server 2005上运行。我认为它也适用于2000.

SELECT dt, count(q2.YourDate)
    FROM (SELECT DISTINCT CONVERT(varchar,YourDate,101) dt FROM YourTable) t1
    JOIN YourTable q2 ON DATEADD(d,-1,CONVERT(varchar,YourDate,101)) < dt
    GROUP BY dt

这将查询表两次，但至少给出正确的输出。

Answer 2

我推荐2个查询解决方案。这很慢，但我几乎每天都使用这种方法。重要的是不要在第一个查询中加入2个表。您希望查找表中每个日期的每个订单都重复。

对于您感兴趣的时间段的每个日期，您将需要一个包含1行的查找表。让我们称之为dboDateLookup。这是它的样子：

DtIndex  
2009-05-15  
2009-05-16  
2009-05-17  
2009-05-18  
2009-05-19

我们还假设订单表，dboOrders有2列，ordernumber和orderdate。

ordernumber               orderdate   
2009-05-15 13:31:47.713   1  
2009-05-15 22:09:32.227   2  
2009-05-16 02:38:36.027   3  
2009-05-16 12:06:49.743   4  
2009-05-16 16:20:26.680   5

查询1：

SELECT  
Format([ordernumber],"yyyy-mm-dd") AS ByDate,  
ordernumber,  
(If Format([orderdate],"yyyy-mm-dd")<=[DtIndex],1,0) AS NumOrdersBefore  
FROM [dboOrders], [dboDateLookUp];

查询2：

Select  
[ByDate],  
sum([NumOrdersBefore]) as RunningTotal  
from [Query1];

Answer 3

试试这个（返回字符串日期）：

SELECT
    LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date
        ,COUNT(*) AS CountOf
    FROM YourTable
    GROUP BY LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) 
    ORDER BY 1

这将是表扫描。如果它太慢，可以考虑使用带有日期索引的持久计算列，它将运行得更快。但是，我不确定你是否可以在SQL 2000中完成所有这些工作。

编辑更好地阅读问题，试试这个：

SELECT
    d.YourDate
        ,SUM(dt.CountOf) AS CountOf
    FROM (SELECT
              LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date
                  ,COUNT(*) AS CountOf
              FROM YourTable
              GROUP BY LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) 
        ) dt
        INNER JOIN (SELECT
                        DISTINCT LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date
                        FROM YourTable
                   ) d ON dt.Date<=LEFT(CONVERT(char(23),d.YourDate,121),10)
    GROUP BY d.YourDate
    ORDER BY d.YourDate

Answer 4

SELECT Count(*), LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date FROM  
(SELECT  
    DISTINCT LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date  
    FROM YourTable  
    GROUP BY LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10)) x  //Gets the distinct dates.  
INNER JOIN YourTable y on x.Date >= y.Date  
GROUP BY LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10)

这会很慢。真的很慢。我讨厌考虑运行时间。

Answer 5

我有另一个它并不那么花哨我在Access上运行它，因此语法可能略有不同。但似乎有效。

P.S。我相对较新的SQL

数据：

ID  F1  F2
1   15/05/2009  13:31:47.713
2   15/05/2009  22:09:32.227
3   16/05/2009  02:38:36.027
4   16/05/2009  12:06:49.743
5   16/05/2009  16:20:26.680
6   17/05/2009  01:36:19.480
7   18/05/2009  09:44:46.993
8   18/05/2009  14:06:12.073
9   18/05/2009  15:25:47.540
10  19/05/2009  10:28:24.150

查询：

SELECT Table1.F1 AS Dates, SUM(REPLACE(Len(Table1.F2), Len(Table1.F2), 1)) AS Occurred
FROM Table1
GROUP BY Table1.F1;

结果：

Dates   Occurred
15/05/2009  2
16/05/2009  3
17/05/2009  1
18/05/2009  3
19/05/2009  1

SQL选择并计算之前发生的所有项目

5 个答案: