Sql同一列中两条数据时间差计算-优快云博客

本文介绍了一种使用SQL来计算从需求提交到最终通过的有效时间的方法，排除了期间所有‘驳回-撤销驳回’操作所占用的时间。通过创建临时表、排序、追加操作时间等步骤，最终实现了需求处理时间的有效统计。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题：从提出需求到需求通过，中间会经历不确定次数的“驳回->撤销驳回”的操作，所有的操作时间都位于同一列。求：需求从提出到通过经历的时间（不包含“驳回-撤销驳回”所消耗的时间）

PS： “驳回->撤销驳回”操作成对出现；且按时间顺序排列。

1. 建表

IF OBJECT_ID('tempdb..#logs','U')is NOT NULL DROP TABLE #logs
IF OBJECT_ID('tempdb..#logs2','U')is NOT NULL DROP TABLE #logs2
IF OBJECT_ID('tempdb..#logs3','U')is NOT NULL DROP TABLE #logs3

CREATE TABLE #logs(
    ODate DATETIME
    ,Operation VARCHAR(20)
    ,ID INT
);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-09 09:00:00','提交需求',1);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-09 10:00:00','驳回',1);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-09 11:30:00','撤销驳回',1);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-09 12:00:00','驳回',1);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-09 13:10:00','撤销驳回',1);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-09 13:50:00','驳回',1);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-09 19:00:00','撤销驳回',1);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-09 22:00:00','通过',1);

INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-10 09:00:00','提交需求',2);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-10 10:00:00','驳回',2);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-11 11:30:00','撤销驳回',2);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-11 12:00:00','驳回',2);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-11 13:00:00','撤销驳回',2);
INSERT INTO #logs VALUES('2018-08-11 22:00:00','通过',2);

结果如图：

2. 按ID分组，对时间进行排序编号

--对时间进行排序并编号
SELECT ID,ODate,Operation,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY ODate)RowNum 
INTO #logs2 
FROM #logs

结果如图：

3. 将下一操作执行时间追加到本行末尾

--新增列：下一步操作的时间
SELECT ID,Operation,ODate AS ADate ,
(
    SELECT ODate FROM #logs2 WHERE rownum=t.rownum+1 and ID=t.id
)AS BDate
INTO #logs3 
FROM #logs2 t

结果如图：

4. 计算结果

--计算需求提出到通过耗时（剔除驳回到撤销驳回耗时）
SELECT ID,SUM(DATEDIFF(MI,ADate,Bdate)) CostTime FROM #logs3
WHERE Operation<>'驳回'
GROUP BY ID

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