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Quantité de données par mois

Je dois calculer le nombre de voitures par jour - de chaque mois J'ai essayé de faire cela en utilisant la formule de la datrodiff Mais je ne peux pas ajouter la segmentation de chaque mois non plus.

Table de script ci-joint: p> xxx pré>

et il s'agit de la structure du résultat de la requête qui devrait être: (colonnes : Année, mois, garage-Nombre de véhicules par mois) P>

Year     month        X     Y       Z

2018     1          
2018     2          
2018     3          
2018     4          
2018     5          
2018     6          
2018     7          
2018     8          
2018    9           
2018     10         
2018     11         
2018    12

sql sql-server

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. . Vous devriez inclure les résultats que vous souhaitez.

4 Réponses :

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Ce script ci-dessous ne fonctionnera que si tous vos dates et date datting pour un enregistrement particulier sont en une seule année comme 2018.

Yep Année année n'est pas envisagée mais peut être mise en œuvre. xxx

4 commentaires

Je pense que je pense que la colonne de croix entre seulement 2018 y dans la colonne de requête A et seulement M dans la requête B est meilleure car il suffit d'ajouter 1 rangée dans la requête A plutôt que d'ajouter 1 rangée dans A, puis de 12 rangées à nouveau dans B.

Merci pour la réponse, mais je veux dire la quantité de voitures dans le garage par jour par mois, par exemple, uniquement en janvier Code de voiture 7 - provenait de 29.1.18 et 31.18, soit 3 jours plus le calcul du nombre de jours de la mois suivants le nombre de jours de mois de février, etc. et jusqu'au 31,7

@syyt avez-vous toutes les gammes de date en une seule année? Ce cas je peux aider.

@syyt j'ai changé mon script compte tenu de votre exigence. Veuillez noter que cela ne fonctionnera que si toutes vos datères et date d'attente pour un enregistrement particulier appartiennent à une seule année.

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Vous pouvez d'abord générer la liste des mois et une année, puis de rejoindre votre table à celle-ci - xxx

voici le Fiddle

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Vous pouvez générer les dates à l'aide d'une sous-requête récursive.

Ensuite, vous avez plusieurs façons de calculer les données sommaires. Une méthode simple utilise appliquer : xxx

Votre question est un peu vague sur le calcul exact. Cela calcule le nombre de voitures dans chaque garage sur le premier de chaque mois.

Ici est un dB <> violon.

EDIT:

Votre question révisée est plus compliquée, mais depuis que j'ai commencé à répondre: xxx < / Pré>

Les chevauchements avec dates sont un peu difficiles, mais vous voulez certainement le faire avec des dates.

NOTE Ceci ne calculait pas la moyenne par jour. Vous pouvez diviser par d.days_in_min_month si vous voulez la moyenne.

ici est un dB révisé <> violon.



                                                                    
                                    
                                    
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                                                    Merci pour la réponse, mais je veux dire la quantité de voitures dans le garage par jour par mois, par exemple, uniquement en janvier Code de voiture 7 - provenait de 29.1.18 et 31.18, soit 3 jours plus le calcul du nombre de jours de la mois suivants le nombre de jours de mois de février, etc. et jusqu'au 31,7


                        
                                            
                            
                                
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                                     La requête suivante doit faire ce que vous voulez, la partie  CTE RÉCURSIVE  CODE> est utilisée pour déterminer les dates de chaque  Dayin  code> et  dayout  code>. Une fois que nous avons la liste complète des dates, dans la requête principale, nous faisons une agrégation conditionnelle pour découvrir le nombre  code> Nombre de voitures dans le garage chaque mois, 
Year    Month   X   Y   Z
2018    1       0   0   1
2018    2       0   0   1
2018    3       0   0   1
2018    4       0   0   1
2018    5       1   2   2
2018    6       2   2   2
2018    7       2   1   3
2018    8       2   1   3
2018    9       2   2   2
2018    10      1   2   2
2018    11      1   1   2
2018    12      1   2   1

                                

                                                                    
                                    
                                    
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