Question

我有以下数据集：

在此输入图片说明

以下是此数据的脚本：

;使用数据集AS（选择'EMP01'AS EMP_ID，CAST（'2018-01-01'AS DATE）AS PERIOD_START，CAST（'2018-01-31'AS DATE）AS PERIOD_END，CAST（'2018-01-07'AS DATE）AS CUT_DATE 联盟选择'EMP01'AS EMP_ID，CAST（'2018-01-01'AS DATE）AS PERIOD_START，CAST（'2018-01-31'AS DATE）AS PERIOD_END，CAST（'2018-01-15'AS DATE）AS CUT_DATE 联盟选择'EMP02'作为EMP_ID，CAST（'2018-01-01'作为日期）作为PERIOD_START，CAST（'2018-01-31'作为日期）AS PERIOD_END，CAST（'2018-01-09'作为日期）AS CUT_DATE ）选择 * 来自数据集我需要将这些期间（PERIOD_START和PERIOD_END）除以CUT_DATE（不包括那些期间的截止日期）切割日期的数量可以是任意的（3,5,8等）。

期望上述数据集的结果是：

Answer 1

如果您的SQL Server版本支持LAG，则可以使用此功能。

SELECT EMPLOYEE_ID,
       ITEM_TYPE,
       MIN(APPLY_DATE) AS STARTDATE,
       MAX(APPLY_DATE) AS ENDDATE
FROM
 (SELECT T.*,
         SUM(CASE WHEN PREV_TYPE=ITEM_TYPE THEN 0 ELSE 1 END) 
         OVER(PARTITION BY EMPLOYEE_ID ORDER BY APPLY_DATE) AS GRP
  FROM (SELECT D.*,
        LAG(ITEM_TYPE) OVER(PARTITION BY EMPLOYEE_ID ORDER BY APPLY_DATE) AS PREV_TYPE
        FROM DATA D
       ) T
  ) T
WHERE ITEM_TYPE IN ('Sickness','Vacation')
GROUP BY EMPLOYEE_ID,ITEM_TYPE,GRP

逻辑是获取前一行的item_type（基于apply_date的升序）并将其与当前行的值进行比较。如果它们相等，则它们属于同一组。否则你开始一个新的团队。这是在sum窗口函数中完成的。分配组后，您只需获取employee_id，item_type的max和min日期。

Sample Demo

Answer 2

您将使用LAG功能。如果按某种顺序排序，LAG函数会给出先前的值;

完整说明可在以下网址找到：http://www.sqlservercentral.com/articles/T-SQL/106783/

查看vkp的完整查询答案

Answer 3

如果支持滞后，这是另一种方式。 Rextester样品与tbl一样（选择d。* ，（item_type = lag（item_type）结束时的情况（按照employee_id顺序按apply_date分区））那么0 否则1 结束grp_tmp 来自DATA2 d 哪里 item_type＆lt;＆gt; ＆＃39;工作＆＃39; ），tbl2为（选择t。* ，sum（grp_tmp）结束（按employee_id，apply_date排序无界前行和当前行之间的行）作为grp 来自tbl t ）选择员工ID ，物品种类，（CONVERT（VARCHAR（24），分钟（APPLY_DATE），103） +＆＃39; - ＆＃39; + CONVERT（VARCHAR（24），最大值（APPLY_DATE），103））作为范围来自tbl2 按EMPLOYEE_ID分组，物品种类，GRP 订购员工ID ，分钟（APPLY_DATE）; 产量 + ------------- ----------- + + ----------------------- - + | EMPLOYEE_ID | ITEM_TYPE |范围| + ------------- ----------- + + ----------------------- - + | 1 |疾病| 2017/05/23 - 2017/05/24 | | 1 |假期| 2017/05/29 - 29/05/2017 | 1 |疾病| 2017/06/06 - 01/06/2017 | | 2 |疾病| 2017/05/25 - 2017/05/30 | + ------------- ----------- + + ----------------------- - +

SQL Server - 查找缺席日期

3 个答案: