datetime—如果缺少特定日期信息，sql将从上一个日期插入值

tag5nh1u 于 2021-07-26 发布在 Java

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我有下表。

date2                     Group    number
2020-28-05 00:00:00         A        55
2020-28-05 00:00:00         B        1.09
2020-28-05 00:00:00         C        1.8
2020-29-05 00:00:00         A        68
2020-29-05 00:00:00         B        1.9
2020-29-05 00:00:00         C        1.19
2020-01-06 00:00:00         A        10
2020-01-06 00:00:00         B        15
2020-01-06 00:00:00         C        0.88
2020-02-06 00:00:00         A        22
2020-02-06 00:00:00         B        15
2020-02-06 00:00:00         C        13
2020-03-06 00:00:00         A        66
2020-03-06 00:00:00         B        88
2020-03-06 00:00:00         C        99

如您所见，本表中缺少2020-30-05和2020-31-05之间的日期。因此，有必要在这些日期填写2020-29-05信息分组。因此，最终输出应如下所示：

date2                     Group    number
2020-28-05 00:00:00         A        55
2020-28-05 00:00:00         B        1.09
2020-28-05 00:00:00         C        1.8
2020-29-05 00:00:00         A        68
2020-29-05 00:00:00         B        1.9
2020-29-05 00:00:00         C        1.19
2020-30-05 00:00:00         A        68
2020-30-05 00:00:00         B        1.9
2020-30-05 00:00:00         C        1.19
2020-31-05 00:00:00         A        68
2020-31-05 00:00:00         B        1.9
2020-31-05 00:00:00         C        1.19
2020-01-06 00:00:00         A        10
2020-01-06 00:00:00         B        15
2020-01-06 00:00:00         C        0.88
2020-02-06 00:00:00         A        22
2020-02-06 00:00:00         B        15
2020-02-06 00:00:00         C        13
2020-03-06 00:00:00         A        66
2020-03-06 00:00:00         B        88
2020-03-06 00:00:00         C        99

我尝试了以下方法：创建一个临时表（表b），其中只包含2020-28-05到2020-03-06期间的日期，然后使用left merge，从而将这些新日期设为null（以便在null时插入一个case，所以填写最后的\u值）。但是，它不起作用，因为在合并时，我只得到一个日期的空值（但是应该是一个日期的3倍（因为组）。这只是更大数据集的一部分，您能帮助我如何获得必要的输出吗？ps我用vertica

sql DateTime vertica

来源：https://stackoverflow.com/questions/62170940/sql-insert-values-from-previous-date-if-specific-date-information-is-missing

1条答案

按热度按时间

ebdffaop1#

是眩晕。vertica有 TIMESERIES 条款，这似乎完全符合您的需要：
对于行之间间隔不规则的时间序列，或者在其他规则的时间序列中间隔较长的时间序列，它会创建一个规则的时间序列，每个行对之间的间隔与您在 AS 合同条款 TIMESERIES 条款本身。 TS_FIRST_VALUE() 以及 TS_LAST_VALUE() 函数依赖于该子句，并返回在生成的时间戳处从输入行推导出的正确值。这个正确的值是可以得到的 'const' ，即原始行集合中最接近生成的时间戳的行，或 'linear' 即，从生成的时间戳之前的原始行和之后的原始行进行插值。为了满足您的需要，您可以使用常量值。请看这里：

WITH
-- your input ....
input(tmstmp,grp,nbr) AS (
          SELECT TIMESTAMP '2020-05-28 00:00:00','A',55
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-05-28 00:00:00','B',1.09
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-05-28 00:00:00','C',1.8
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-05-29 00:00:00','A',68
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-05-29 00:00:00','B',1.9
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-05-29 00:00:00','C',1.19
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-06-01 00:00:00','A',10
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-06-01 00:00:00','B',15
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-06-01 00:00:00','C',0.88
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-06-02 00:00:00','A',22
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-06-02 00:00:00','B',15
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-06-02 00:00:00','C',13
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-06-03 00:00:00','A',66
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-06-03 00:00:00','B',88
UNION ALL SELECT TIMESTAMP '2020-06-03 00:00:00','C',99
)
-- real query here ...
SELECT
  ts AS tmstmp
, grp
, TS_FIRST_VALUE(nbr,'const') AS nbr
FROM input
TIMESERIES ts AS '1 DAY' OVER(PARTITION BY grp ORDER BY tmstmp)
ORDER BY 1,2
;
-- out        tmstmp        | grp |  nbr  
-- out ---------------------+-----+-------
-- out  2020-05-28 00:00:00 | A   | 55.00
-- out  2020-05-28 00:00:00 | B   |  1.09
-- out  2020-05-28 00:00:00 | C   |  1.80
-- out  2020-05-29 00:00:00 | A   | 68.00
-- out  2020-05-29 00:00:00 | B   |  1.90
-- out  2020-05-29 00:00:00 | C   |  1.19
-- out  2020-05-30 00:00:00 | A   | 68.00
-- out  2020-05-30 00:00:00 | B   |  1.90
-- out  2020-05-30 00:00:00 | C   |  1.19
-- out  2020-05-31 00:00:00 | A   | 68.00
-- out  2020-05-31 00:00:00 | B   |  1.90
-- out  2020-05-31 00:00:00 | C   |  1.19
-- out  2020-06-01 00:00:00 | A   | 10.00
-- out  2020-06-01 00:00:00 | B   | 15.00
-- out  2020-06-01 00:00:00 | C   |  0.88
-- out  2020-06-02 00:00:00 | A   | 22.00
-- out  2020-06-02 00:00:00 | B   | 15.00
-- out  2020-06-02 00:00:00 | C   | 13.00
-- out  2020-06-03 00:00:00 | A   | 66.00
-- out  2020-06-03 00:00:00 | B   | 88.00

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