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我从一个大型数据库中提取了研究人群。为了进行比较,我想选择一个具有相似特征的对照组。我想要匹配的两个标准是年龄和性别。为我提供用于匹配目的的数字的查询是
select sex, age/10 as decades,COUNT(*) as counts
from
(
select distinct m.patid
,m.sex,DATEPART(year,min(c.admitdate)) -m.yrdob as Age
from members as m
inner join claims as c on c.patid=m.PATID
group by m.PATID, m.sex,m.yrdob
)x group by sex, Age/10
结果集看起来像
这个时代的几十年列由表达式给出
(DATEPART(year,min(c.admitdate)) -m.yrdob)/10
这用于使用整数除法查找 20-29、30-39 等年龄段的人。例如,我想从更大的数据集中选择 507 名 20 多岁的女性。查找较大数据集特征的查询是
select distinct m.patid
,m.sex
,(DATEPART(year,min(c.admitdate)) -m.yrdob)/10 as decades
from members as m
inner join claims as c on c.patid=m.PATID
group by m.PATID, m.sex,m.yrdob
编辑:第二个查询的结果
因此,我需要第二个查询中的几十年列的总和
等于第一个查询中的counts
。我尝试过的(并返回零结果)如下。我需要做什么才能符合这些年龄?
运行但不返回结果的查询:
select x.PATID--,x.sex,x.decades,y.counts
from
(
select distinct m.patid
,m.sex
,(DATEPART(year,min(c.admitdate)) -m.yrdob)/10 as decades
from members as m
inner join claims as c on c.patid=m.PATID
group by m.PATID, m.sex,m.yrdob
) as x
inner join
(
select sex, age/10 as decades,COUNT(*) as counts
from
(
select distinct m.patid
,m.sex,DATEPART(year,min(c.admitdate)) -m.yrdob as Age
from members as m
inner join claims as c on c.patid=m.PATID
group by m.PATID, m.sex,m.yrdob
)x group by sex, Age/10
) as y on x.sex=y.sex and x.decades=y.decades
group by y.counts,x.PATID,x.sex,y.sex
having SUM(x.decades)=y.counts and x.sex=y.sex
最佳答案
select
T1.sex,
T1.decades,
T1.counts,
T2.patid
from (
select
sex,
age/10 as decades,
COUNT(*) as counts
from (
select m.patid,
m.sex,
DATEPART(year,min(c.admitdate)) -m.yrdob as Age
from members as m
inner join claims as c on c.patid=m.PATID
group by m.PATID, m.sex,m.yrdob
)x
group by sex, Age/10
) as T1
join (
--right here is where the random sampling occurs
SELECT TOP 50--this is the total number of peolpe in our dataset
patid
,sex
,decades
from (
select m.patid,
m.sex,
(DATEPART(year,min(c.admitdate)) -m.yrdob)/10 as decades
from members as m
inner join claims as c on c.patid=m.PATID
group by m.PATID, m.sex, m.yrdob
) T2
order by NEWID()
) as T2
on T2.sex = T1.sex
and T2.decades = T1.decades
编辑:我发布了另一个与此类似的问题,其中我发现我的结果实际上不是随机的,但它们只是前 N 个结果。我在最外面的查询中通过 newid() 进行了排序,所做的只是围绕完全相同的结果集进行洗牌。从现已关闭的问题中,我发现我需要在上述查询的注释行中使用 TOP
关键字以及 order by newid()
。
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