查找日期数据的断点(查找间断的日期)

本文介绍了一种SQL函数的设计思路,该函数用于生成指定范围内的日期区间,避免与已存在的记录重复,并通过具体实例展示了其使用方法。

--建立用户表
CREATE TABLE TABLE1([ID] INT IDENTITY,BEGINTIME DATETIME,ENDTIME DATETIME)
INSERT INTO TABLE1
SELECT  '2001-1-1','2001-12-1' UNION ALL                             
SELECT  '2002-1-1','2002-12-1' UNION ALL                              
SELECT  '2004-1-1','2005-12-1' UNION ALL                              
SELECT  '2006-1-1','2006-12-1' UNION ALL                              
SELECT  '2008-1-1','2008-12-1'
go
--建立函数
CREATE FUNCTION F_GETDATE(@BEGINTIME DATETIME,@ENDTIME DATETIME)
RETURNS @T TABLE(BEGINTIME DATETIME,ENDTIME DATETIME)
AS
BEGIN 
  WHILE (@BEGINTIME < @ENDTIME)
  BEGIN
    DECLARE @TEMP TABLE(BEGINTIME DATETIME,ENDTIME DATETIME)
    INSERT INTO @TEMP SELECT  @BEGINTIME,DATEADD(MONTH,11,@BEGINTIME)
    SELECT @BEGINTIME = DATEADD(YEAR,1,@BEGINTIME)
  END;

  INSERT INTO @T
  SELECT * FROM @TEMP WHERE BEGINTIME NOT IN(SELECT BEGINTIME FROM TABLE1)

  RETURN
END
GO
--查询
SELECT * FROM DBO.F_GETDATE('2001-1-1','2006-12-1')
 

<think> 我们面对的问题:查找两种使用SQL查询连续三天以上商品价格上涨的商品信息的方法。 根据引用[1]中关于最大连续月数的例子,我们可以借鉴其思路来处理连续天数的问题。 通常,解决连续性问题的方法有: 方法1:使用自连接(适用于连续天数固定且较短的情况,但这里连续天数不固定,可能较长,所以自连接可能不是最佳) 方法2:使用窗口函数和分组技巧(更通用) 由于要求两种方法,我们可以这样设计: 方法一:使用窗口函数和行号差值法(通用方法) 方法二:使用自连接(但这里连续三天,我们可以用自连接实现,虽然扩展性不强,但可以作为一种方法) 但注意:题目要求连续三天以上商品价格上涨。所以我们需要先确保每天的价格都比前一天高,并且连续至少三天。 假设我们有一张表`product_prices`,包含以下字段: - `product_id`:商品ID - `price_date`:价格日期日期类型) - `price`:商品价格 注意:同一个商品在同一个日期可能有多条记录?这里我们假设每天每个商品只有一条记录(或者我们取每天的一条,如最新记录)。如果数据有重复,需要先按天聚合。 步骤: 1. 对每个商品按日期排序,计算相邻日期的价格差(或判断是否上涨) 2. 将连续上涨的日期分组(通过判断日期是否连续以及价格是否连续上涨) 方法一:窗口函数和差值法 思路: a. 为每个商品按日期排序,计算当前行与前一行价格的差值(或判断是否上涨),同时标记是否上涨(上涨则标记1,否则0) b. 计算一个分组标识:将连续上涨的日期分到同一组。方法是用日期减去一个由上涨标记产生的行号差值(即组内按日期排序后,用行号减去一个递增的序列,连续上涨的日期这个差值相同) c. 然后按商品和分组标识分组,计算连续天数,并筛选连续天数>=3 方法二:使用自连接(这里连续三天,我们可以用三重自连接) 连接条件:同一个商品,日期连续(即date1 = date2 - 1, date2 = date3 - 1),并且价格依次上涨。 但是方法二在连续天数较多时扩展性差,且如果连续天数要求是3天以上(即>=3)则还需要考虑4天、5天的情况,这样自连接会非常复杂。因此,我们通常使用方法一。 但题目要求两种方法,所以我们可以提供方法一(通用)和方法二(针对3天,简单直接)。 详细SQL: 方法一(窗口函数法): 步骤分解: 1. 为每个商品按日期排序,并计算当前价格是否比前一天高(注意:第一天没有前一天,所以用窗口函数lag) 2. 构建连续上涨的组:我们通过计算一个序列,将连续上涨的日期归为同一组。具体做法是:将每个商品的所有日期按顺序排列,然后计算一个累加值:每当出现价格没有上涨(即中断)时,累加值就增加1(这样连续上涨的区间内的累加值相同)。但实际上更常用的是:用日期减去行号(按商品分组按日期排序),如果连续,则这个差值会相同(但注意:这里连续上涨要求日期连续且价格连续上涨,所以不能直接用日期减去行号,因为日期可能不连续)。因此,我们采用另一种方式:先标记连续上涨的起点(即当出现价格下跌或持平,或者日期不连续时,就标记一个新的组开始),然后对每个组进行编号,再按组统计连续天数。 更具体的步骤(使用行号差值法): a. 先按商品和日期排序,然后计算每个商品的上一个日期和上一个价格。 b. 判断当前行是否连续上涨:条件为:当前日期=上一个日期+1 且 当前价格>上一个价格。如果满足则标记为1,否则0。 c. 然后,我们计算分组标识:从第一个日期开始,每当出现不连续上涨(即标记为0)时,我们就重新开始一个组。我们可以用累加不连续上涨标记来分组(即对每个商品,从开始到当前行,不连续上涨的次数作为分组标识)。 d. 然后按商品和分组标识分组,计算最小日期和最大日期,并得到连续天数(注意:组内的日期应该是连续的,但我们是通过连续上涨标记来分的,所以组内都是连续上涨的,但是日期可能不连续?实际上我们在步骤b中已经要求了日期连续。所以组内的日期应该是连续的,连续天数=组内行数。 但是,步骤b中我们要求了日期连续,所以组内日期是连续的。因此,连续天数就是组内的行数。 方法二:自连接(针对连续三天) 直接连接三张表,条件为: t1.product_id = t2.product_id and t2.product_id = t3.product_id and t1.price_date = t2.price_date - interval '1 day' and t2.price_date = t3.price_date - interval '1 day' and t1.price < t2.price and t2.price < t3.price 这样,我们就找到了连续三天上涨的商品在三个连续日期的记录。但是,这样只能找到恰好连续三天的,而题目要求连续三天以上(即至少三天)。所以,如果一个商品连续上涨了4天,那么它会被重复匹配(比如第1、2、3天匹配一次,第2、3、4天匹配一次)。因此,我们只需要得到商品ID,然后去重即可。 但是,方法二只能找到至少连续三天的商品,但无法知道具体连续了多少天。而题目要求的是商品信息,我们可以用商品ID去重,然后获取商品信息(如商品ID,名称等)可能需要再关联商品表。 我们分别写出两种方法的SQL。 假设表结构为: product_prices (product_id, price_date, price) 方法一(窗口函数法): ```sql WITH ranked_prices AS ( SELECT product_id, price_date, price, -- 上一个日期的价格 LAG(price) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY price_date) AS prev_price, -- 上一个日期 LAG(price_date) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY price_date) AS prev_date FROM product_prices ), flag_data AS ( SELECT *, -- 判断是否连续上涨:当前日期=上一个日期+1 且 当前价格>上一个价格(注意:第一个日期prev_date为null,prev_price为null,此时不满足) CASE WHEN prev_date IS NOT NULL AND price_date = prev_date + INTERVAL '1 DAY' AND price > prev_price THEN 1 ELSE 0 END AS is_increasing FROM ranked_prices ), group_data AS ( SELECT *, -- 计算分组标识:对每个商品,从开始到当前行,累加不连续上涨的次数(即当is_increasing=0时,表示一个新的连续组开始,所以这里用1-is_increasing,然后累加) -- 实际上,我们想要的是:每当遇到0,就表示一个新的组开始,所以我们可以累加(1-is_increasing)或者累加“中断标记”(即当is_increasing=0时,中断标记为1,否则0) SUM(CASE WHEN is_increasing = 0 THEN 1 ELSE 0 END) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY price_date) AS group_id FROM flag_data ), group_counts AS ( SELECT product_id, group_id, COUNT(*) AS consecutive_days FROM group_data -- 注意:我们只关心连续上涨的组,所以可以过滤掉那些中断的(即组内只有一天且不连续上涨的),但我们这里每个组至少有一天,连续上涨的组内可能有多个连续上涨的天数。 -- 但是,我们的分组标识中,连续上涨的组内is_increasing都是1(除了第一个可能是0?实际上组内第一个是0?不,组内第一个可能是0(表示这个组开始于一个中断点,然后后面连续上涨?)) -- 实际上,我们的分组规则是:每次中断(is_increasing=0)就分一个新组,所以组内的第一个记录是0(表示这个组开始于一个中断),然后后面的连续上涨都是1。但这样,连续上涨的组内第一个记录是0,后面都是1。所以我们在统计连续上涨天数时,应该减去第一个0?或者我们只统计组内is_increasing=1的记录? -- 修正:我们只考虑连续上涨的组(即组内除了第一个记录(它是中断点,即0)外,后面都是连续上涨(1)),那么连续上涨的天数应该是组内is_increasing=1的个数(即总行数-1)。但是,如果整个组只有一个记录,那么连续上涨天数为0(即没有连续上涨)。 -- 但是,我们定义组的时候,每个组都是由一个中断标记(0)开始的,然后后面跟着连续上涨(1)直到下一个中断。所以,连续上涨的天数应该是组内行数减1(因为第一个是中断标记,不算连续上涨)。 -- 但是,我们想要的是连续上涨的天数(包括连续上涨的第一天?)。注意:连续上涨的第一天,它比前一天上涨,但前一天可能不在组内(因为前一天可能是另一个组)。所以,我们重新思考: -- 实际上,我们的分组标识group_id,每个组包括了一个连续上涨区间(从第一个中断点开始,到下一个中断点之前)。但组内第一个记录(即中断点)表示这个组开始,但它本身不是连续上涨的一部分(因为它是中断,即它不满足连续上涨条件)。然后组内从第二个记录开始,每个记录都满足连续上涨(1)。所以,连续上涨的天数就是组内行数减1。 -- 但是,我们也可以调整分组标识的计算,让连续上涨的区间从第一个连续上涨的记录开始。如何调整? -- 另一种思路:我们只考虑连续上涨的记录(即is_increasing=1),然后对连续上涨的记录分组(当出现中断时,分组标识改变)。这样,分组标识可以这样计算:对每个商品,从开始到当前行,累加中断的次数(即is_increasing=0的次数),这样连续上涨的记录中断次数相同(因为它们都是在同一个中断点之后)。但这样,连续上涨的记录的分组标识就是上一个中断点的累加值。 -- 因此,我们修改:在group_data中,我们只关注is_increasing=1的记录,然后分组标识就是累加中断的次数(即1-is_increasing,但这里我们只取is_increasing=1,所以分组标识就是之前所有的中断次数)。这样,连续上涨的记录的分组标识相同(直到下一个中断出现,分组标识才会增加)。然后我们统计每个组内的行数(就是连续上涨的天数)。 -- 所以,我们重新定义: -- 在flag_data中,我们已经有is_increasing标记(0或1) -- 然后,我们在group_data中,只考虑is_increasing=1的记录(因为0表示中断,我们不需要),然后计算分组标识:对每个商品,从开始到当前行,累加中断次数(即原flag_data中is_increasing=0的个数)作为分组标识。注意:累加中断次数是跨行的,所以即使我们过滤了is_increasing=1,我们也要用窗口函数计算到当前行为止的中断次数(包括当前行?但当前行是1,所以不包括)。所以我们可以用: -- SUM(CASE WHEN is_increasing=0 THEN 1 ELSE 0 END) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY price_date) AS group_id -- 但是,由于我们过滤了is_increasing=1,那么group_id的值就是该连续上涨区间之前的所有中断次数(因为当前行是1,所以不会增加中断次数)。这样,同一个连续上涨区间的所有记录,group_id相同。 -- 所以,我们修改group_data为只选择is_increasing=1的记录,然后计算group_id(用上面的窗口函数,注意窗口函数是在原始flag_data上计算的,所以我们在flag_data中先计算group_id,然后再过滤is_increasing=1)。 -- 因此,我们不需要修改group_data,而是直接在上面计算group_id(在flag_data中计算group_id,然后在group_counts中只考虑is_increasing=1的记录)。 WHERE is_increasing = 1 GROUP BY product_id, group_id HAVING COUNT(*) >= 2 -- 注意:连续上涨的天数等于组内行数(因为组内每个记录都是连续上涨的一天),而我们要求至少连续3天,所以这里应该是>=3?但是这里我们统计的是连续上涨的天数(每个记录代表一天,连续上涨的第一天在组内吗?) -- 重新梳理:在flag_data中,我们标记了is_increasing。例如,某商品日期序列: -- 日期1: prev_date=null, is_increasing=0 (因为第一天,没有前一天,所以0) -- 日期2: 日期2=日期1+1天,且价格>日期1 -> is_increasing=1 -- 日期3: 日期3=日期2+1天,且价格>日期2 -> is_increasing=1 -- 日期4: 日期4=日期3+1天,但价格<=日期3 -> is_increasing=0 -- 然后,在group_id计算中(在flag_data中): -- 日期1: group_id = 累加中断(日期1: is_increasing=0 -> 1,所以group_id=1) -- 日期2: group_id = 1(因为到日期2为止,中断次数还是1(只有日期1)) -- 日期3: group_id = 1(同上) -- 日期4: group_id = 1 + 1 = 2(因为日期4是0,所以中断次数加1) -- 然后我们过滤出is_increasing=1,那么日期1被过滤掉,日期2和3留下,group_id都是1。 -- 然后group_counts中,商品1,group_id=1,行数为2。这表示连续上涨了2天(日期2和3)。而我们要连续3天以上,所以>=3。 -- 但是,这里连续上涨的天数就是组内行数(2),所以要求>=3,那么我们就需要组内行数>=3。 -- 因此,上述方法中,连续上涨的天数等于组内行数(因为组内每个记录都是连续上涨的一天)。所以,我们要求连续3天以上,那么组内行数需要>=3。 -- 所以,group_counts中,我们统计每个商品每个group_id的行数,然后筛选出行数>=3的,然后我们就可以得到这些商品。 -- 但是,注意:我们可能同一个商品有多个连续上涨区间,我们只需要商品ID,然后去重即可(或者我们可以列出每个连续上涨区间)。 ) SELECT DISTINCT product_id FROM group_counts WHERE consecutive_days >= 3; ``` 但是,上面的方法中,连续上涨的天数等于组内行数,而组内行数就是连续上涨的天数(因为组内每个记录代表一个连续上涨的日期)。所以,我们直接要求组内行数>=3。 但是,上面的例子中,连续上涨2天(组内行数=2)不符合。所以这样写是对的。 但是,我们可能希望得到具体的连续上涨区间(开始日期和结束日期),但题目只要求商品信息(即商品ID),所以这样就可以了。 方法二:自连接(针对连续三天以上,但这里我们只检查连续三天,因为连续四天也会被匹配到三次连续的三个日期) 注意:我们要求的是连续三天以上(包括三天),所以只要存在连续三天上涨,那么该商品就符合。 我们可以这样写: ```sql SELECT DISTINCT t1.product_id FROM product_prices t1 JOIN product_prices t2 ON t1.product_id = t2.product_id AND t1.price_date = t2.price_date - INTERVAL '1 DAY' AND t1.price < t2.price JOIN product_prices t3 ON t2.product_id = t3.product_id AND t2.price_date = t3.price_date - INTERVAL '1 DAY' AND t2.price < t3.price; ``` 方法二解释:通过三重自连接,找到连续三天(t1, t2, t3)且价格依次上涨(t1.price < t2.price < t3.price)的商品。然后使用DISTINCT保证商品唯一。 但是,这种方法只能找到连续三天(三个连续日期)上涨,如果连续四天,那么它会被匹配两次(第1,2,3天和第2,3,4天),但DISTINCT会去重。所以它能够正确找出所有存在连续三天上涨的商品。 但是,这种方法不能直接得到连续上涨的完整区间(比如连续4天),但题目只要求商品信息(商品ID),所以足够。 两种方法比较: 方法一更通用,可以计算任意长度的连续上涨,并且可以知道连续上涨的天数。 方法二简单直观,但只能判断是否存在连续三天上涨(对于更长的连续,它也能检测到,但无法直接计算连续天数),并且当连续天数要求变化时(比如要求连续5天),需要修改连接次数,扩展性差。 因此,我们提供两种方法。 注意:在实际数据中,日期可能不连续(比如跳过周末或节假日),所以我们在方法一的步骤b中,我们要求了日期连续(price_date = prev_date + INTERVAL '1 DAY')。如果日期不连续,即使价格在上涨,也不算连续上涨。方法二同样要求日期连续(通过连接条件)。 如果题目允许日期不连续(即只要价格连续上涨,不管日期是否连续),那么我们需要调整:去掉日期连续的条件,只判断价格连续上涨。但题目要求连续三天以上商品价格上涨,通常是指时间上的连续,所以日期连续是必要的。 因此,我们按照日期连续来处理。 最后,我们输出两种方法的SQL。 但是,注意:同一个商品可能在多个日期段有连续上涨,但我们只需要商品ID,所以用DISTINCT。 另外,我们可能需要关联商品表获取商品信息,但题目只要求商品信息,这里我们假设商品信息就是商品ID,或者如果需要其他信息,可以再关联。 所以,最终两种方法如下: </think> 以下是两种使用 SQL 查询连续三天以上商品价格上涨的商品信息的方法,基于窗口函数和自连接两种技术实现: ### 方法一:窗口函数差值法(通用性强) ```sql WITH ranked_prices AS ( SELECT product_id, price_date, price, -- 计算行号与日期的差值作为连续标识 DATE_SUB(price_date, INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY price_date) DAY) AS grp FROM product_prices ), consecutive_groups AS ( SELECT product_id, grp, -- 计算连续上涨天数 COUNT(*) AS consecutive_days, MIN(price_date) AS start_date, MAX(price_date) AS end_date FROM ( SELECT *, -- 标记是否比前一天上涨 CASE WHEN price > LAG(price) OVER (PARTITION BY product_id, grp ORDER BY price_date) THEN 1 ELSE 0 END AS is_increase FROM ranked_prices ) tmp WHERE is_increase = 1 OR is_increase IS NULL -- 包含序列起始点 GROUP BY product_id, grp HAVING COUNT(*) >= 3 -- 筛选连续3天以上 ) SELECT p.product_id, p.product_name, c.consecutive_days, c.start_date, c.end_date FROM products p JOIN consecutive_groups c ON p.product_id = c.product_id; ``` **原理解释**: 1. `ranked_prices`:为每个商品生成连续日期组标识(`grp`),通过 `日期 - 行号天数` 实现 2. 子查询标记价格上涨状态:`LAG()` 比较当前价格与前一天价格 3. `consecutive_groups`:按商品和连续组聚合,计算连续天数并筛选 ≥3 天的组 4. 最终关联商品表获取详细信息 > 此方法通过 `ROW_NUMBER() + DATE_SUB()` 生成连续组标识,配合 `LAG()` 窗口函数实现高效连续区间检测[^1]。 ### 方法二:自连接法(直观易理解) ```sql SELECT p.product_id, p.product_name, MIN(t1.price_date) AS start_date, MAX(t3.price_date) AS end_date FROM products p JOIN product_prices t1 ON p.product_id = t1.product_id JOIN product_prices t2 ON t1.product_id = t2.product_id AND t2.price_date = t1.price_date + INTERVAL 1 DAY AND t2.price > t1.price JOIN product_prices t3 ON t2.product_id = t3.product_id AND t3.price_date = t2.price_date + INTERVAL 1 DAY AND t3.price > t2.price GROUP BY p.product_id, p.product_name; ``` **原理解释**: 1. 三重自连接确保连续三天的存在: - `t2` 是 `t1` 的后一天且价格更高 - `t3` 是 `t2` 的后一天且价格更高 2. 通过 `MIN()/MAX()` 获取连续区间的起止日期 3. 直接关联商品表获取商品信息 > 此方法通过精确的日期连接条件确保价格连续上涨,但扩展性弱于窗口函数法[^2]。 ### 两种方法对比 | **特性** | 窗口函数法 | 自连接法 | |------------------|-------------------------------|-------------------------| | 扩展性 | 易扩展至N天连续 | 需修改SQL结构 | | 执行效率 | 单表扫描,效率高 | 多重连接,大数据量较慢 | | 代码复杂度 | 中等(需理解窗口函数) | 简单直观 | | 输出信息 | 可输出所有连续区间 | 仅输出存在连续上涨的商品 | | 日期连续性要求 | 自动处理日期间断 | 要求日期严格连续 |
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