SQLSERVER 2012计算上一条,下一条数据的函数

本文涉及的产品
RDS SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
简介:

实际需求很普遍,比如求销售数据的每天与头一天的销售增长量。这里用一个汽车行驶数据来做例子:

先初始化数据:

复制代码
CREATE TABLE [dbo].[CarData](
    [CarID] [int] NULL,
    [Mileage] [int] NULL,
    [M_year] [int] NULL,
    [M_Month] [int] NULL,
    [M_Day] [int] NULL
) ON [PRIMARY]
GO
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (1, 10, 2015, 1, 1)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (1, 15, 2015, 1, 2)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (1, 15, 2015, 1, 5)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (1, 20, 2015, 1, 6)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (1, 26, 2015, 1, 9)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (1, 30, 2015, 1, 10)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (1, 35, 2015, 1, 11)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (2, 20, 2015, 1, 5)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (2, 22, 2015, 1, 8)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (2, 40, 2015, 1, 10)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (2, 45, 2015, 1, 11)
INSERT [dbo].[CarData] ([CarID], [Mileage], [M_year], [M_Month], [M_Day]) VALUES (3, 50, 2015, 1, 11)
复制代码

然后,使用下面的SQL来统计:

复制代码
WITH ONE AS(
    SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY CarId ORDER BY CarId, M_Year, M_Month, M_Day) AS NodeId
          ,C.CarId
          ,C.Mileage
          ,C.M_Year
          ,C.M_Month
          ,C.M_Day
    FROM  dbo.CarData AS C
)
SELECT *
      ,COALESCE(One.Mileage - LAG(One.Mileage) over(PARTITION BY CarId order by One.NodeId),0) AS '增量'
FROM ONE
复制代码

这里使用LAG函数来计算。

 

注意,这个查询只有在SQLSERVER 2012以上才支持,2008不支持,所以采用下面的方法实现:

复制代码
WITH TWO AS(
SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY CarId ORDER BY CarId, M_Year, M_Month, M_Day) AS NodeId
          ,C.CarId
          ,C.Mileage
          ,C.M_Year
          ,C.M_Month
          ,C.M_Day
    FROM [dbo].[CarData] AS C
)
SELECT A.*
     , A.Mileage -  COALESCE(B.NextMileage, 0) AS '增量'
FROM TWO AS A
    OUTER APPLY (SELECT Mileage AS NextMileage FROM TWO AS B WHERE B.NodeId = A.NodeId - 1 AND B.CarId = A.CarId ) AS B;
复制代码

 执行查询,将得到下面的结果:

复制代码
1    1    10    2015    1    1    10
2    1    15    2015    1    2    5
3    1    15    2015    1    5    0
4    1    20    2015    1    6    5
5    1    26    2015    1    9    6
6    1    30    2015    1    10    4
7    1    35    2015    1    11    5
1    2    20    2015    1    5    20
2    2    22    2015    1    8    2
3    2    40    2015    1    10    18
4    2    45    2015    1    11    5
1    3    50    2015    1    11    50
复制代码

 

感谢 SOD开发技术群(PWMIS开发框架-SOD会员群 43109929)朋友提供的程序。



    本文转自深蓝医生博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bluedoctor/p/4901259.html,如需转载请自行联系原作者



相关实践学习
使用SQL语句管理索引
本次实验主要介绍如何在RDS-SQLServer数据库中,使用SQL语句管理索引。
SQL Server on Linux入门教程
SQL Server数据库一直只提供Windows下的版本。2016年微软宣布推出可运行在Linux系统下的SQL Server数据库,该版本目前还是早期预览版本。本课程主要介绍SQLServer On Linux的基本知识。 相关的阿里云产品:云数据库RDS SQL Server版 RDS SQL Server不仅拥有高可用架构和任意时间点的数据恢复功能,强力支撑各种企业应用,同时也包含了微软的License费用,减少额外支出。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/sqlserver
相关文章
|
15天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
34 9
|
7天前
|
SQL 容灾 关系型数据库
阿里云DTS踩坑经验分享系列|DTS打通SQL Server数据通道能力介绍
SQL Server 以其卓越的易用性和丰富的软件生态系统,在数据库行业中占据了显著的市场份额。作为一款商业数据库,外部厂商在通过解析原生日志实现增量数据捕获上面临很大的挑战,DTS 在 SQL Sever 数据通道上深研多年,提供了多种模式以实现 SQL Server 增量数据捕获。用户可以通过 DTS 数据传输服务,一键打破自建 SQL Server、RDS SQL Server、Azure、AWS等他云 SQL Server 数据孤岛,实现 SQL Server 数据源的流动。
63 0
阿里云DTS踩坑经验分享系列|DTS打通SQL Server数据通道能力介绍
|
4月前
|
SQL 存储 缓存
SQL Server 数据太多如何优化
11种优化方案供你参考,优化 SQL Server 数据库性能得从多个方面着手,包括硬件配置、数据库结构、查询优化、索引管理、分区分表、并行处理等。通过合理的索引、查询优化、数据分区等技术,可以在数据量增大时保持较好的性能。同时,定期进行数据库维护和清理,保证数据库高效运行。
123 4
|
7月前
|
Java 测试技术 容器
从零到英雄:Struts 2 最佳实践——你的Web应用开发超级变身指南!
【8月更文挑战第31天】《Struts 2 最佳实践:从设计到部署的全流程指南》深入介绍如何利用 Struts 2 框架从项目设计到部署的全流程。从初始化配置到采用 MVC 设计模式,再到性能优化与测试,本书详细讲解了如何构建高效、稳定的 Web 应用。通过最佳实践和代码示例,帮助读者掌握 Struts 2 的核心功能,并确保应用的安全性和可维护性。无论是在项目初期还是后期运维,本书都是不可或缺的参考指南。
76 0
|
7月前
|
SQL 存储 开发框架
Entity Framework Core 与 SQL Server 携手,高级查询技巧大揭秘!让你的数据操作更高效!
【8月更文挑战第31天】Entity Framework Core (EF Core) 是一个强大的对象关系映射(ORM)框架,尤其与 SQL Server 数据库结合使用时,提供了多种高级查询技巧,显著提升数据操作效率。它支持 LINQ 查询,使代码简洁易读;延迟加载与预先加载机制优化了相关实体的加载策略;通过 `FromSqlRaw` 或 `FromSqlInterpolated` 方法支持原始 SQL 查询;可调用存储过程执行复杂任务;利用 `Skip` 和 `Take` 实现分页查询,便于处理大量数据。这些特性共同提升了开发者的生产力和应用程序的性能。
345 0
|
7月前
|
SQL 存储 数据管理
掌握SQL Server Integration Services (SSIS)精髓:从零开始构建自动化数据提取、转换与加载(ETL)流程,实现高效数据迁移与集成——轻松上手SSIS打造企业级数据管理利器
【8月更文挑战第31天】SQL Server Integration Services (SSIS) 是 Microsoft 提供的企业级数据集成平台,用于高效完成数据提取、转换和加载(ETL)任务。本文通过简单示例介绍 SSIS 的基本使用方法,包括创建数据包、配置数据源与目标以及自动化执行流程。首先确保安装了 SQL Server Data Tools (SSDT),然后在 Visual Studio 中创建新的 SSIS 项目,通过添加控制流和数据流组件,实现从 CSV 文件到 SQL Server 数据库的数据迁移。
1525 0
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL Server、MySQL、PostgreSQL:主流数据库SQL语法异同比较——深入探讨数据类型、分页查询、表创建与数据插入、函数和索引等关键语法差异,为跨数据库开发提供实用指导
【8月更文挑战第31天】SQL Server、MySQL和PostgreSQL是当今最流行的关系型数据库管理系统,均使用SQL作为查询语言,但在语法和功能实现上存在差异。本文将比较它们在数据类型、分页查询、创建和插入数据以及函数和索引等方面的异同,帮助开发者更好地理解和使用这些数据库。尽管它们共用SQL语言,但每个系统都有独特的语法规则,了解这些差异有助于提升开发效率和项目成功率。
782 0
|
7月前
|
SQL 数据采集 存储
"揭秘SQL Server中REPLACE函数的神奇力量!一键替换字符串,解锁数据处理的无限可能,你还在等什么?"
【8月更文挑战第20天】SQL Server 的 REPLACE 函数是处理字符串的强大工具,用于在查询中替换字符串的部分内容。基本语法为 `REPLACE(string_expression, string_pattern, string_replacement)`。例如,可将员工邮箱从 `@example.com` 替换为 `@newdomain.com`。支持多级嵌套替换与变量结合使用,适用于动态生成查询。注意大小写敏感性及全局替换特性。掌握 REPLACE 函数能有效提升数据处理能力。
361 0
|
7月前
|
SQL 存储 数据管理
解锁 SQL Server 2022的时间序列数据功能
【8月更文挑战第14天】解锁SQL Server 2022的时间序列数据功能需先确认版本支持;接着创建数据库与含时间列的表,如`TimeSeriesData`;然后插入时间序列数据;利用内置函数如窗口函数计算移动平均等统计;最后针对大数据量配置索引及分区以优化性能。这流程助力高效处理时间序列数据。
|
7月前
|
SQL
SQL SERVER数据分组后取第一条数据——PARTITION BY
SQL SERVER数据分组后取第一条数据——PARTITION BY
248 0