{"id":1194,"date":"2008-07-15T18:48:25","date_gmt":"2008-07-15T16:48:25","guid":{"rendered":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/?p=1194"},"modified":"2008-07-15T20:47:29","modified_gmt":"2008-07-15T18:47:29","slug":"beitraege-in-5-minuten-intervallen-zusammenfassen","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/2008\/07\/15\/sql-talk\/beitraege-in-5-minuten-intervallen-zusammenfassen","title":{"rendered":"Beitr&#228;ge in 5-Sekunden-Intervallen zusammenfassen"},"content":{"rendered":"<p>Gestern fragte mich meine Kollegin Olga nach einem Trick, wie man Datens&#228;tze, die in 5-min&#252;tigen Intervallen eingef&#252;gt wurden mittels GROUP-BY gruppieren kann. Die Frage gef&#228;llt mir unheimlich gut, weil sie mit SQL-Server-2005 nur mit ein paar Kniffen zu l&#246;sen ist. Man muss das Datum und Uhrzeit nach relevanten Teilen aufsplitten und die Minuten ganzzahlig durch 5 dividieren. Danach muss man dann gruppieren.<\/p>\n<p>Weil ich gerade keine Testtabellen zur Hand habe, nehme ich einfach die Views sys.objects, die in jeder SQL-Server-Datenbank (ab Version 2005) drin ist:<\/p>\n<p><code lang=\"sql\">SELECT<br \/>\n\t\tCONVERT(nvarchar(12), modify_date, 104) AS &quot;date&quot;,<br \/>\n\t\tDATEPART(hh, modify_date) AS &quot;hour&quot;,<br \/>\n\t\tDATEPART(mi, modify_date) AS &quot;minute&quot;,<br \/>\n\t\tCAST((DATEPART(ss, modify_date)\/5)*5 AS NVARCHAR(2))<br \/>\n\t\t+&#x0027; &#8211; &#x0027;+CAST(((DATEPART(ss, modify_date)\/5)+1)*5-1 AS NVARCHAR(2)) AS &quot;5 seconds interval&quot;,<br \/>\n\t\tCOUNT(*) AS &quot;num&quot;<br \/>\n\tFROM sys.objects<br \/>\n\tGROUP BY<br \/>\n\t\tCONVERT(nvarchar(12), modify_date, 104),<br \/>\n\t\tDATEPART(hh, modify_date),<br \/>\n\t\tDATEPART(mi, modify_date),<br \/>\n\t\tDATEPART(ss, modify_date)\/5<\/code><\/p>\n<p>So finde ich es noch etwas h&#252;bscher:<\/p>\n<p><code lang=\"sql\">SELECT<br \/>\n\t\tdate,<br \/>\n\t\thour,<br \/>\n\t\tminute,<br \/>\n\t\tCAST((second\/5)*5 AS NVARCHAR(2))<br \/>\n\t\t+&#x0027; &#8211; &#x0027;+CAST(((second\/5)+1)*5-1 AS NVARCHAR(2)) AS &quot;5 seconds interval&quot;,<br \/>\n\t\tCOUNT(*) AS &quot;num&quot;<br \/>\n\tFROM (SELECT<br \/>\n\t\t\t\tCONVERT(nvarchar(12), modify_date, 104) AS &quot;date&quot;,<br \/>\n\t\t\t\tDATEPART(hh, modify_date) AS &quot;hour&quot;,<br \/>\n\t\t\t\tDATEPART(mi, modify_date) AS &quot;minute&quot;,<br \/>\n\t\t\t\tDATEPART(ss, modify_date) AS &quot;second&quot;<br \/>\n\t\t\tFROM sys.objects) AS Int<br \/>\n\tGROUP BY<br \/>\n\t\tdate,<br \/>\n\t\thour,<br \/>\n\t\tminute,<br \/>\n\t\tsecond\/5<\/code><\/p>\n<p>Nat&#252;rlich ist das ohne WHERE-Bedingung ziemlich langsam. Aber auch mit kann es nicht besonders schnell sein, weil erst eine Funktion ausgef&#252;hrt werden muss, bevor die Gruppierung durchgef&#252;hrt wird. Will man es schnell haben, dann muss man die einzelnen Bestandteile in eigene Spalten legen und einen (clustered) Index darauf legen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gestern fragte mich meine Kollegin Olga nach einem Trick, wie man Datens&#228;tze, die in 5-min&#252;tigen Intervallen eingef&#252;gt wurden mittels GROUP-BY gruppieren kann. Die Frage gef&#228;llt mir unheimlich gut, weil sie mit SQL-Server-2005 nur mit ein paar Kniffen zu l&#246;sen ist. Man muss das Datum und Uhrzeit nach relevanten Teilen aufsplitten und die Minuten ganzzahlig durch [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[3],"tags":[155,929],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1194"}],"collection":[{"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1194"}],"version-history":[{"count":3,"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1194\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1200,"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1194\/revisions\/1200"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1194"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1194"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.glorf.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1194"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}