三、现在我们假设应用计时分为app应用和web应用,需要考虑如下几个方面:

(1)多时间段(2)表中有冗杂数据

(3)用户是在web端和app端都登陆,这种类型的重复时间段只能取其一

存在数据:

存在表:应用启动时间统计表Applic_Sessions:

字段:applic    platform     start_time     end_time     status     rowid

X          web           11:30              18:33           1           1

X          app            11:10              17:50           1           2

X          app            17:55              19:55           1           3

X          app            20:31              22:31           1           4

X          web            02:01              02:40           1           5

利用sql语句的方式获取到开始时间和结束时间,timestampdiff( )相减得到。

(1)取出X用户两平台中启动的最小时间

(2)取出X用户两平台中结束的最大时间

按照以上步骤,这样会带来一个问题:如rowid 为1和5的记录,相减所得结果明显大于实际结果。

尝试方案1:将不同平台的数据区分开单独计数:

(1)select t.* from Applic_Sessions t where t.platform = “web”;

视图:Web_View

applic     platform      start_time     end_time      status     rowid

X         web               11:30              18:33           1           1

X          web               02:01              02:40           1           2

select sum(timestampdiff(second,start_time,end_time)) from Web_View;

(2)select t.* from Applic_Sessions t where t.platform = “app”;

视图:App_View

applic      platform     start_time     end_time     status     rowid

X             app           11:10              17:50            1           1

X             app           17:55              19:55            1           2

X             app           20:31              22:31            1           3

select sum(timestampdiff(second,start_time,end_time)) from Web_View;

这样求取出单个平台的使用时长,这种适用于:app使用时长可以换取双倍积分 等需求。但是至于中间的重复时间段更加干不掉了,这种方法pass。

方案2:

视图:Applic_Sessions

applic platform  start_time end_time status rowid

Xweb      11:30 18:33  1  1

Xapp      11:10 17:50  1  2

Xapp      17:55 19:55  1  3

X app       20:31  22:31   1   4

X web       02:01  02:40   1   5

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

11:30............................................18:33(web)

11:10....................17:50(app)

17:55.................19:55(app)

02:01....02:40                                                                                                      20:31.......22:31

整理一下数据,发现其中的难点就是:web的使用时长段与app的使用时间段夹杂在一起,其他正常数据横向合并就成,那第一步就是把这些夹杂数据单独拎出来,然后取出最小启动值和最大结束值,相减就好拉:

写下这个sql,越看越别扭,能行么---显然不行

select t.* from Applic_Sessions t where

t.start_time between (select min(t.start_time) from Applic_Sessions t)

and (select max(t.end_time) from Applic_Sessions t)

and t.end_time between t.start_time and t.end_time;

至此,卡住了。。。

绞尽了脑汁,搞不定啊,有哪位大神可以帮帮忙啊,谢谢了

求助:关于sql如何统计时间的问题的更多相关文章

  1. 全废话SQL Server统计信息(2)——统计信息基础

    接上文:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/52835958 我想在大地上画满窗子,让所有习惯黑暗的眼睛都习惯光明--顾城<我是一个 ...

  2. SQL Server统计信息:问题和解决方式

    在网上看到一篇介绍使用统计信息出现的问题已经解决方式,感觉写的很全面. 在自己看的过程中顺便做了翻译. 因为本人英文水平有限,可能中间有一些错误. 假设有哪里有问题欢迎大家批评指正.建议英文好的直接看 ...

  3. 梁敬彬老师的《收获,不止SQL优化》,关于如何缩短SQL调优时间,给出了三个步骤,

    梁敬彬老师的<收获,不止SQL优化>,关于如何缩短SQL调优时间,给出了三个步骤, 1. 先获取有助调优的数据库整体信息 2. 快速获取SQL运行台前信息 3. 快速获取SQL关联幕后信息 ...

  4. SQL 时间范围和时间粒度

    前言 使用 SQL 进行业务数据计算时,经常会遇到两个概念:时间范围 和 时间粒度 .以 最近一天的每小时的用户访问人数 为例: 最近一天 是时间范围 每小时 是时间粒度 常见的时间范围:最近五分钟. ...

  5. sql server日期时间转字符串

    一.sql server日期时间函数Sql Server中的日期与时间函数 1.  当前系统日期.时间     select getdate()  2. dateadd  在向指定日期加上一段时间的基 ...

  6. SQL Server日期时间格式转换字符串详解 (详询请加qq:2085920154)

    在SQL Server数据库中,SQL Server日期时间格式转换字符串可以改变SQL Server日期和时间的格式,是每个SQL数据库用户都应该掌握的.本文我们主要就介绍一下SQL Server日 ...

  7. SQL Server日期时间格式转换字符串

    在SQL Server数据库中,SQL Server日期时间格式转换字符串可以改变SQL Server日期和时间的格式,是每个SQL数据库用户都应该掌握的.本文我们主要就介绍一下SQL Server日 ...

  8. SQL语句统计每天、每月、每年的 数据

    SQL语句统计每天.每月.每年的数据 1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月 ...

  9. sql server日期时间转字符串(转)

    一.sql server日期时间函数Sql Server中的日期与时间函数 1.  当前系统日期.时间     select getdate()  2. dateadd  在向指定日期加上一段时间的基 ...

随机推荐

  1. C#基础拾遗系列之一:先看懂IL代码

    一.前言 首先,想说说为什么要写这样系列的文章,有时候在和同事朋友聊天的时候,经常会听到这样的话题: (1)在这家公司没什么长进,代码太烂,学不到东西.(你有没有想想框架为什么这样写,代码还可以怎么去 ...

  2. POJ 1830 开关问题 [高斯消元XOR]

    和上两题一样 Input 输入第一行有一个数K,表示以下有K组测试数据. 每组测试数据的格式如下: 第一行 一个数N(0 < N < 29) 第二行 N个0或者1的数,表示开始时N个开关状 ...

  3. POJ 2185 Milking Grid [KMP]

    Milking Grid Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 8226   Accepted: 3549 Desc ...

  4. [Python Study Notes] 抉择--Python2.x Or Python 3.x

    In summary : Python 2.x is legacy, Python 3.x is the present and future of the language Python 3.0 w ...

  5. memcached 的实践操作

    memcached安装和使用   yum install -y libevent  memcached  libmemcached   启动命令:   /etc/init.d/memcached st ...

  6. 3、flask之基于DBUtils实现数据库连接池、本地线程、上下文

    本篇导航: 数据库连接池 本地线程 上下文管理 面向对象部分知识点解析 1.子类继承父类__init__的三种方式 class Dog(Animal): #子类 派生类 def __init__(se ...

  7. .NET常用第三方库(包)总结

    文章会不定期更新,以下内容均为个人总结,欢迎各位拍砖指正 序列化与反序列化 JSON.NET应该是.NET平台上使用最为广泛的序列化/反序列化包了,ASP.NET和ASP.NET Core中默认序列化 ...

  8. Asp.net Core 微信公众号开发系列

    参考:http://www.cnblogs.com/zskbll/p/4074855.html 一.微信公众平台操作流程 1.先到微信公众平台注册账号 2.登录成功后找到开发-->开发者工具-- ...

  9. [翻译]编写高性能 .NET 代码 第二章:垃圾回收

    返回目录 第二章:垃圾回收 垃圾回收是你开发工作中要了解的最重要的事情.它是造成性能问题里最显著的原因,但只要你保持持续的关注(代码审查,监控数据)就可以很快修复这些问题.我这里说的"显著的 ...

  10. WebView性能优化--独立进程

    Android允许一个app同时存在多个进程,可以根据需要把不同的模块放到不同进程中处理. 一.WebView独立进程的好处 1.有效增大App的运存,减少由webview引起的内存泄露对主进程内存的 ...