Question

我被要求创建一个按星期平均的临时数...以及邮政编码。该表有1500万行，并希望每个邮政编码41K缩短52周。这是前10行：

    postal_code Local_date  tempAvg_F   tempMax_F   tempMin_F
     1001       2015-07-14    74          83           65
     1001       2015-07-15    74          84           63
     1001       2015-07-16    67          78           57
     1001       2015-07-17    70          82           54
     1001       2015-07-18    73          82           67
     1001       2015-07-19    80          91           71
     1001       2015-07-20    81          92           71
     1001       2015-07-21    76          90           67
     1001       2015-07-22    73          83           59
     1001       2015-07-23    71          83           56

我已经查看了cte，AVG和group by，但是想知道使用FOR EACH LOOP是否会更好。如果有人能指出我正确的方向。

JJ

Answer 1

但是想知道使用FOR EACH LOOP是否会更好

SQL世界中的循环/游标比基于集合的解决方案慢95％。

您可以使用简单的GROUP BY：

SELECT postal_code
      ,[week]               = DATEPART(wk, Local_date)
      ,[week_tempAvg_F]     = AVG(tempAvg_F)
      ,[week_tempMax_F]     = AVG(tempMax_F)
      ,[week_tempMin_F]     = AVG(tempMin_F)
FROM #tab
GROUP BY postal_code,DATEPART(wk, Local_date)
ORDER BY postal_code, [week];

的 LiveDemo

输出：

╔═════════════╦══════╦════════════════╦════════════════╦════════════════╗ ║ postal_code ║ week ║ week_tempAvg_F ║ week_tempMax_F ║ week_tempMin_F ║ ╠═════════════╬══════╬════════════════╬════════════════╬════════════════╣ ║ 1001 ║ 29 ║ 71 ║ 81 ║ 61 ║ ║ 1001 ║ 30 ║ 76 ║ 87 ║ 64 ║ ╚═════════════╩══════╩════════════════╩════════════════╩════════════════╝

表中的每周平均行数

1 个答案: