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我的表 (@MyTable) 是一个包含开始日期和结束日期(含)的 ID 列表,表示当 ID 出现在每天接收一次的文件中的天数间隔:
ID Start_Date End_Date
1 10/01/2014 12/15/2014
2 11/05/2014 03/03/2015
3 12/07/2014 12/09/2014
4 04/01/2015 04/15/2015
每个 ID 只出现一次,即只有 1 个关联的时间间隔,Start_Dates 和 End_dates 之间的间隔可以(但不一定)跨不同的 ID 重叠。我需要一个 SQL 查询来查找日期集,当这些日期集的文件合并时,每个 ID 将至少出现一次,并且日期数尽可能少。在上表中,解决方案可能是这两个日期:
File_Date ID(s)
12/07/2015 1,2,3
04/01/2015 4
但是对于这个例子,ID(3) 的 Start_date 和 End_date 之间的任何 1 个日期加上 ID(4) 的 Start_date 和 End_date 之间的 1 个日期都是一个解决方案。
实际数据由 10,000 个不同的 ID 组成。可能的文件日期的日期范围是 04/01/2014 - 07/01/2015。每个日常文件都非常大,必须手动下载,因此我想尽量减少我必须下载的数量以包含所有 ID。
到目前为止,我有一个 CTE,它为每个 ID 的 Start_Date 和 End_date 之间的所有日期生成单独的行:
;WITH cte (ID, d)
AS
(
SELECT
tbl.ID AS ID,
tbl.Start_Date AS d
FROM @MyTable tbl
UNION ALL
SELECT
tbl.ID AS ID,
DATEADD(DAY, 1, cte.d) AS d
FROM cte
INNER JOIN
@MyTable tbl ON cte.ID = tbl.ID
WHERE cte.d < tbl.End_Date
)
SELECT
ID AS ID,
d AS File_Date
FROM cte
ORDER BY ID,d
OPTION (MaxRecursion 500)
使用@MyTable 的示例结果是:
ID File_Date
1 10/01/2014
1 10/02/2014
1 10/03/2014
1 etc...
我的想法是确定所有 ID 中最常见的 File_Date,然后在所有剩余的 ID 中选择下一个最常见的 File_Date,依此类推……但我被卡住了。用更数学的术语来说,我试图找到包含所有项目 (ID) 的最少集合 (File_Dates),类似于 https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/263095/finding-the-fewest-sets-which-contain-all-items ,但我不关心最小化重复项。最终结果不必包括哪些 ID 出现在哪些 File_Dates 中;我只需要知道所有的 File_Dates。
我正在使用 MS SQL Server 2008。
最佳答案
继续您开始的工作。通过此方法找到的结果不是最佳的,但对于您的目的来说已经足够好了。
对于每个 ID,为范围内的每一天生成一组行。你已经知道如何去做了,虽然我会使用一个数字表,而不是每次都用 CTE 即时生成它,但这并不重要。
将结果放入临时表。它将有 10,000 个 ID * ~400 天 = ~400 万行。临时表有两列 (ID, FileDate)
。创建适当的索引。我将从两个开始:(ID, FileDate)
和 (FileDate, ID)
。使其中之一聚集和主键。我会尝试将 (FileDate, ID)
作为集群主键。
然后循环处理:
查找具有最多 ID 的日期:
SELECT TOP(1) @VarDate = FileDate
FROM #temp
GROUP BY FileDate
ORDER BY COUNT(*) DESC;
在最终结果的另一个临时表中记住找到的日期(以及可选的 ID)。
从大表中删除日期和该日期对应的ID。
DELETE FROM #temp
WHERE FileDate = @VarDate
OR ID IN
(
SELECT t2.ID
FROM #temp AS t2
WHERE t2.FileDate = @VarDate
)
重复循环直到#temp 中没有行。
关于sql - T-SQL 包含所有行 ID 的最少公共(public)日期集,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31464006/
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