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我在现场有一些设备，通过 GSM 发送数据，不时失去连接。由于我的磁盘空间有限，我倾向于在没有连接的时间段内丢失一些数据，因此我喜欢评估待处理数据的数量以了解情况。

如果我将表从我的服务器减少到我需要的列，它看起来像这样：

Declare @table  as table( 
timestamp datetime, 
lastchanged datetime )
INSERT INTO @table
VALUES 
('2019-04-01 12:27:23', '2019-04-01 12:26:17'),
('2019-04-01 12:27:23', '2019-04-01 12:25:47'),
('2019-04-01 12:27:23', '2019-04-01 12:26:17'),
('2019-04-01 12:27:23', '2019-04-01 12:26:03'),
('2019-04-01 12:27:23', '2019-04-01 12:26:20'),
('2019-04-01 12:28:23', '2019-04-01 12:25:52'),
('2019-04-01 12:28:23', '2019-04-01 12:26:22'),
('2019-04-01 12:28:23', '2019-04-01 12:26:18'),
('2019-04-01 12:28:23', '2019-04-01 12:25:54'),
('2019-04-01 12:29:23', '2019-04-01 12:25:47'),
('2019-04-01 12:29:23', '2019-04-01 12:26:17'),
('2019-04-01 12:29:23', '2019-04-01 12:25:47'),
('2019-04-01 12:29:23', '2019-04-01 12:25:45'),
('2019-04-01 12:30:23', '2019-04-01 12:26:17'),
('2019-04-01 12:30:23', '2019-04-01 12:25:47'),
('2019-04-01 12:30:23', '2019-04-01 12:26:17'),
('2019-04-01 12:31:23', '2019-04-01 12:26:03'),
('2019-04-01 12:31:23', '2019-04-01 12:26:20'),
('2019-04-01 12:31:23', '2019-04-01 12:25:52'),
('2019-04-01 12:31:23', '2019-04-01 12:26:22'),
('2019-04-01 12:31:23', '2019-04-01 12:26:18'),
('2019-04-01 12:31:23', '2019-04-01 12:25:54'),
('2019-04-01 12:32:23', '2019-04-01 12:25:47'),
('2019-04-01 12:32:23', '2019-04-01 12:26:17'),
('2019-04-01 12:32:23', '2019-04-01 12:25:47'),
('2019-04-01 12:32:23', '2019-04-01 12:25:45');

由于时间戳（第一列）的值是在服务器上创建的，而 lastchanged（第二列）是来自设备的时间戳，差异显然是发送过程的延迟。

从我设备的每个传感器中，我得到一个单独的条目，因此我只需要计算行数即可了解在特定时间范围内设备上存储了多少数据点（这取决于设备的行为） .

现在我喜欢按时间戳分组来评估每个时间戳，已经创建了多少数据集，但到目前为止还没有到达服务器。

因此，对于每个时间戳，我想知道数据集中的行数，这些行在未来有一个时间戳，但在过去有一个 lastchanged。

由于我的数据集非常大，我想避免任何获取。

是的，这不应该是实时分析，我只需要它来了解设备的行为并调整一些参数。

我已经尝试过这个：

SELECT
    A.timestamp,
    COUNT(case when (A.timestamp < B.timestamp AND A.timestamp > B.lastchanged  ) then 1 else null end) AS CountPending
FROM @table A, @table B
GROUP BY A.timestamp
ORDER BY A.timestamp

并认为 CTE 和子查询无济于事，因为我需要一步完成过滤和计数。据我了解，SQL 中的经典运行窗口只需要固定数量的窗口范围条目，但在我的数据集中，这个数字根本不是恒定的。

应用上面的例子，结果是错误的： 

2019-04-01 12:27:23.000 105
2019-04-01 12:28:23.000 68
2019-04-01 12:29:23.000 52
2019-04-01 12:30:23.000 30
2019-04-01 12:31:23.000 24
2019-04-01 12:32:23.000 0
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2 回答 2

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这应该转化为子查询，如下所示：

SELECT a.troID, a.timestamp, MAX(x.c)
FROM test.SensorData a
    CROSS APPLY
        (
        SELECT COUNT(*) c
        FROM test.SensorData b
        WHERE a.troID = b.troID
          AND a.timestamp < b.timestamp 
          AND a.timestamp > b.lastchanged
        ) x
GROUP BY a.troID, a.timestamp

我猜散列troId可能会有所帮助，但需要更多地了解您的数据、分布和数量。

于 2019-06-07T18:02:06.290 回答
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作为对我自己的问题的可能答案，我想展示一个 fetch-Option，它可以工作并产生我正在寻找的输出。但是由于我需要在 Azure Datewarehouse 上工作，因此无法以本机方式获取。当我将我的表作为外部资源集成到 Azure 上的经典 SQL-Server 上并以这种方式使用时，它需要 9 分钟来处理 80k 行和该行中的 391 个不同的时间戳。所以这不是一个好的选择。

但是，一个可行的解决方案看起来像（我专注于一天范围一个 ID 只是为了减少数据量。）

CREATE TABLE #st 
(
    [timestamp]   DATETIME,
    CountPending  INT
);

DECLARE
    @timestamp      DATETIME,
    @CountPending   INT = 0,
    @ID             INT,
    @Start          DATETIME,
    @Stop           DATETIME;

SET @troID = 127
SET @Start = CAST('2019-04-01T00:00:00' AS DATETIME)
SET @Stop = CAST('2019-04-02T00:00:00' AS DATETIME)

DECLARE c CURSOR
    LOCAL STATIC FORWARD_ONLY READ_ONLY
    FOR
    SELECT DISTINCT timestamp
    FROM test.SensorData
    WHERE @ID = @ID AND timestamp BETWEEN @Start AND @Stop;

OPEN c;

FETCH NEXT FROM c INTO @timestamp;

WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN

    SET @CountPending = (
        SELECT COUNT(*)
        FROM test.SensorData
        WHERE troID = @troID AND 
            timestamp BETWEEN @Start AND @Stop AND 
            @timestamp < timestamp AND @timestamp > lastchanged)

    INSERT #st([timestamp], CountPending)
        SELECT @timestamp, @CountPending;

    FETCH NEXT FROM c INTO @timestamp;
END

CLOSE c;
DEALLOCATE c;

SELECT [timestamp], CountPending
    FROM #st
    ORDER BY [timestamp];
于 2019-04-17T21:13:15.167 回答