两个表，找时间相近记录联合显示

MS-SQL Server > 疑难问题
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TabA表
TabAID ID T                          Val
--------------------------------------------------------------------------------
7      1  2010-01-01 07:00:00.000    123
8      1  2010-01-01 08:00:00.000    456
9      1  2010-01-01 09:00:00.000    789
10     2  2010-01-01 10:00:00.000    a
11     2  2010-01-01 11:00:00.000    b


TabB表：
TabAID ID   T                          Val
--------------------------------------------------------------------------------
9      1    2010-01-01 06:59:00.000    1
10     1    2010-01-01 07:01:30.000    2
11     1    2010-01-01 07:52:00.000    3
12     1    2010-01-01 08:10:00.000    4
13     1    2010-01-01 09:00:00.000    5
14     2    2010-01-01 11:00:00.000    x
15     2    2010-01-01 12:10:00.000    y
16     2    2010-01-01 12:00:00.000    z


对于TabA表，当ID=1,T=2010-01-01 07:00:00.000时，需要在B表中找到与此时间最接近的那个时间（2010-01-01 06:59:00.000），找到后连接在一起，对于A表中的每一行都需要这样做，那么最终结果应该是
TabAID ID   T                        Val  TabAID  ID   T                        Val
--------------------------------------------------------------------------------
7      1    2010-01-01 07:00:00.000  123  9       1    2010-01-01 06:59:00.000  1
8      1    2010-01-01 08:00:00.000  456  11      1    2010-01-01 07:52:00.000  3
9      1    2010-01-01 09:00:00.000  789  13      1    2010-01-01 09:00:00.000  5
10     2    2010-01-01 11:00:00.000  a    14      2    2010-01-01 11:00:00.000  x
11     2    2010-01-01 12:00:00.000  b    16      2    2010-01-01 12:00:00.000  z
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创建表以及插入测试数据的语句为 


Create Table TabA(

  TabAID bigint identity(1,1),

  ID bigint,

  T  DateTime,

  Val varchar(20)

)

Create Table TabB(

  TabBID bigint identity(1,1),

  ID bigint,

  T  DateTime,

  Val varchar(20)

)

Delete from TabA



Insert into TabA(ID,T,Val) Values (1,'2010-01-01 07:00:00','123')

Insert into TabA(ID,T,Val) Values (1,'2010-01-01 08:00:00','456')

Insert into TabA(ID,T,Val) Values (1,'2010-01-01 09:00:00','789')

Insert into TabA(ID,T,Val) Values (2,'2010-01-01 10:00:00','a')

Insert into TabA(ID,T,Val) Values (2,'2010-01-01 11:00:00','b')



Delete From TabB

Insert into TabB(ID,T,Val) Values (1,'2010-01-01 06:59:00','1')

Insert into TabB(ID,T,Val) Values (1,'2010-01-01 07:01:30','2')

Insert into TabB(ID,T,Val) Values (1,'2010-01-01 07:52:00','3')

Insert into TabB(ID,T,Val) Values (1,'2010-01-01 08:10:00','4')

Insert into TabB(ID,T,Val) Values (1,'2010-01-01 09:00:00','5')

Insert into TabB(ID,T,Val) Values (2,'2010-01-01 11:00:00','x')

Insert into TabB(ID,T,Val) Values (2,'2010-01-01 12:10:00','y')

Insert into TabB(ID,T,Val) Values (2,'2010-01-01 12:00:00','z')
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忘记加主键关键字了，实际上列TabAID和TabBID为自动增长的主键
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select * from taba a,tabb
where a.id=tabb.id 
and tabb.t=(select max(t) from tabb b where b.id=a.id and b.t<=a.t)
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另外对于这两张表，并不需要自动增长的tabid
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select * from taba a inner join tabb b on b.t=(select max(t.t) from tabb t where t.T<a.T)
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--> 测试数据：[ta]

if object_id('[ta]') is not null drop table [ta]

go

create table [ta]([TabAID] int,[ID] int,[T] datetime,[Val] varchar(3))

insert [ta]

select 7,1,'2010-01-01 07:00:00.000','123' union all

select 8,1,'2010-01-01 08:00:00.000','456' union all

select 9,1,'2010-01-01 09:00:00.000','789' union all

select 10,2,'2010-01-01 10:00:00.000','a' union all

select 11,2,'2010-01-01 11:00:00.000','b'



--> 测试数据：[tb]

if object_id('[tb]') is not null drop table [tb]

go

create table [tb]([TabAID] int,[ID] int,[T] datetime,[Val] varchar(1))

insert [tb]

select 9,1,'2010-01-01 06:59:00.000','1' union all

select 10,1,'2010-01-01 07:01:30.000','2' union all

select 11,1,'2010-01-01 07:52:00.000','3' union all

select 12,1,'2010-01-01 08:10:00.000','4' union all

select 13,1,'2010-01-01 09:00:00.000','5' union all

select 14,2,'2010-01-01 11:00:00.000','x' union all

select 15,2,'2010-01-01 12:10:00.000','y' union all

select 16,2,'2010-01-01 12:00:00.000','z'



--------------------------------查询开始------------------------------



select * from ta a left join tb b 

on 

a.id=b.id 

where

b.t=(select max(t) from tb where id=a.id and t<=a.t)

/*

TabAID      ID          T                       Val  TabAID      ID          T                       Val

----------- ----------- ----------------------- ---- ----------- ----------- ----------------------- ----

7           1           2010-01-01 07:00:00.000 123  9           1           2010-01-01 06:59:00.000 1

8           1           2010-01-01 08:00:00.000 456  11          1           2010-01-01 07:52:00.000 3

9           1           2010-01-01 09:00:00.000 789  13          1           2010-01-01 09:00:00.000 5

11          2           2010-01-01 11:00:00.000 b    14          2           2010-01-01 11:00:00.000 x



(4 行受影响)





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select a.*,b.* from tabA a,tabB b where a.id=b.id and not exists(select 1 from tabB m where m.id=a.id and  abs(datediff(mi,m.T,a.T))<abs(datediff(mi,b.T,a.T)) )



/*TabAID               ID                   T                                                      Val                  TabBID               ID                   T                                                      Val                  

-------------------- -------------------- ------------------------------------------------------ -------------------- -------------------- -------------------- ------------------------------------------------------ -------------------- 

1                    1                    2010-01-01 07:00:00.000                                123                  1                    1                    2010-01-01 06:59:00.000                                1

1                    1                    2010-01-01 07:00:00.000                                123                  2                    1                    2010-01-01 07:01:30.000                                2

2                    1                    2010-01-01 08:00:00.000                                456                  3                    1                    2010-01-01 07:52:00.000                                3

3                    1                    2010-01-01 09:00:00.000                                789                  5                    1                    2010-01-01 09:00:00.000                                5

4                    2                    2010-01-01 10:00:00.000                                a                    6                    2                    2010-01-01 11:00:00.000                                x

5                    2                    2010-01-01 11:00:00.000                                b                    6                    2                    2010-01-01 11:00:00.000                                x



（所影响的行数为 6 行）



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select a.*,b.* from tabA a,tabB b where a.id=b.id and not exists(select 1 from tabB m where m.id=a.id and  abs(datediff(ss,m.T,a.T))<abs(datediff(ss,b.T,a.T)) )



/*

TabAID               ID                   T                                                      Val                  TabBID               ID                   T                                                      Val                  

-------------------- -------------------- ------------------------------------------------------ -------------------- -------------------- -------------------- ------------------------------------------------------ -------------------- 

1                    1                    2010-01-01 07:00:00.000                                123                  1                    1                    2010-01-01 06:59:00.000                                1

2                    1                    2010-01-01 08:00:00.000                                456                  3                    1                    2010-01-01 07:52:00.000                                3

3                    1                    2010-01-01 09:00:00.000                                789                  5                    1                    2010-01-01 09:00:00.000                                5

4                    2                    2010-01-01 10:00:00.000                                a                    6                    2                    2010-01-01 11:00:00.000                                x

5                    2                    2010-01-01 11:00:00.000                                b                    6                    2                    2010-01-01 11:00:00.000                                x



（所影响的行数为 5 行）





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--> 测试数据：[ta]

if object_id('[ta]') is not null drop table [ta]

go

create table [ta]([TabAID] int,[ID] int,[T] datetime,[Val] varchar(3))

insert [ta]

select 7,1,'2010-01-01 07:00:00.000','123' union all

select 8,1,'2010-01-01 08:00:00.000','456' union all

select 9,1,'2010-01-01 09:00:00.000','789' union all

select 10,2,'2010-01-01 10:00:00.000','a' union all

select 11,2,'2010-01-01 11:00:00.000','b'



--> 测试数据：[tb]

if object_id('[tb]') is not null drop table [tb]

go

create table [tb]([TabAID] int,[ID] int,[T] datetime,[Val] varchar(1))

insert [tb]

select 9,1,'2010-01-01 06:59:00.000','1' union all

select 10,1,'2010-01-01 07:01:30.000','2' union all

select 11,1,'2010-01-01 07:52:00.000','3' union all

select 12,1,'2010-01-01 08:10:00.000','4' union all

select 13,1,'2010-01-01 09:00:00.000','5' union all

select 14,2,'2010-01-01 11:00:00.000','x' union all

select 15,2,'2010-01-01 12:10:00.000','y' union all

select 16,2,'2010-01-01 12:00:00.000','z'



--------------------------------查询开始------------------------------

;with t as

(

select a.[TabAID] as aTabAID ,a.[ID] as aid ,a.[T] as at ,a.[Val] as aVal,

b.[TabAID] as bTabAID ,b.[ID] as bid ,b.[T] as bt ,b.[Val] as bVal,

row=row_number() over(partition by a.t order by abs(datediff(mi,a.t,b.t)))

from ta a left join tb b 

on 

a.id=b.id 

)

select * from t where row=1

/*

aTabAID     aid         at                      aVal bTabAID     bid         bt                      bVal row

----------- ----------- ----------------------- ---- ----------- ----------- ----------------------- ---- --------------------

7           1           2010-01-01 07:00:00.000 123  9           1           2010-01-01 06:59:00.000 1    1

8           1           2010-01-01 08:00:00.000 456  11          1           2010-01-01 07:52:00.000 3    1

9           1           2010-01-01 09:00:00.000 789  13          1           2010-01-01 09:00:00.000 5    1

10          2           2010-01-01 10:00:00.000 a    14          2           2010-01-01 11:00:00.000 x    1

11          2           2010-01-01 11:00:00.000 b    14          2           2010-01-01 11:00:00.000 x    1



(5 行受影响)



*/
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引用 6 楼 beirut 的回复:
SQL code
--> 测试数据：[ta]
if object_id('[ta]') is not null drop table [ta]
go
create table [ta]([TabAID] int,[ID] int,[T] datetime,[Val] varchar(3))
insert [ta]
select 7,1,'2010-01-01 07:00:00.000','12……


好思路，学习...
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Mysql之库、表、记录相关操作4创建表完整语法#语法：create table 表名(字段名1 类型[(宽度) 约束条件],字段名2 类型[(宽度) 约束条件],字段名3 类型[(宽度) 约束条件])engine=innodb charset=utf8;#注意：1. 在同...

C++ 面试题大全

1.new、delete、malloc、free关系 delete会调用对象的析构函数,和new对应，free只会释放内存，new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数，new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放...

使用sqoop的关于单，多表操作以及--split-by&-m联合使用的注意事项

sqoop如果不加入相关的参数，就只是单单的单个表的导入| 出，在生产中不适用，加入相关参数比如：-e|--query<同时替换--where、-table、--columns>就可以实现关联多张表的数据的导入|出了，引用官方一张截图...

mysql根据一张表的id查询另一张表的内容_MySQL高级部分理论知识细讲

文章目录一、数据库分区、分表、分库、分片YesOk ,大家好 ，我是小刘，许久不见，甚是想念 ，小刘今天来带大家学习 分库分表地基础知识1.1 单机数据库的瓶颈单个表数据量越大，读写锁，插入操作重新建立索引效率越低...

b+树时间复杂度_【142期】阿里面试：分析为什么B+树更适合作为索引的结构以及索引原理...

面试题，有需要的欢迎翻阅阶段汇总集合：一百期面试题汇总mysql的B+树索引 查找使用了二分查找，redis 跳表也使用了二分查找法，kafka查询消息日志也使用了二分查找法，二分查找法时间复杂度O(logn);在MySQL中，主要...

java中将一天数据记录到队列_学习笔记（每天持续更新）

数据结构B树(B-树)和B+树红黑树二叉查找树：...也就是说红黑树是一种平衡二叉查找树红黑树特点：节点是红色或者黑色根节点是黑色每个叶子的节点都是黑色的空节点(NULL)每个红色节点的两个子节点都是黑色的。从任意节...

Mysql 索引 与 多表查询性能优化

关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单...

查询单条记录需要索引吗_阿里面试：分析为什么B+树更适合作为索引的结构以及索引原理...

mysql的B+树索引 查找使用了二分查找，redis 跳表也使用了二分查找法，kafka查询消息日志也使用了二分查找法，二分查找法时间复杂度O...后面的索引原理一定要看，太重要了，阿里两个人都问这个mysql的索引原理my...

Mysql之库、表、记录相关操作1

Mysql之库、表、记录相关操作4 创建表完整语法 #语法： create table 表名( 字段名1 类型[(宽度) 约束条件], 字段名2 类型[(宽度) 约束条件], 字段名3 类型[(宽度) 约束条件] )engine=innodb charset=utf8; #注意：...

两个月能学什么？零基础小白全网热门预训练模型梳理整合

转载自大神的一篇当前全网热门预训练模型梳理整合的文章，从他入门Python到NLP，今天刚好两个月，大二学生，同样是两个月的寒假，你和别人的差距有多大？转载略有改动。

b 树查找时间复杂度_【142期】阿里面试：分析为什么B+树更适合作为索引的结构以及索引原理...

本文同步Java知音社区，专注于Java阶段汇总集合：一百期面试题汇总mysql的B+树索引 查找使用了二分查找，redis 跳表也使用了二分查找法，kafka查询消息日志也使用了二分查找法，二分查找法时间复杂度O(logn);...

2020人脸识别报告：上万家企业入局，八大技术六个趋势一文看尽

8大技术优势，6个发展趋势，人脸识别已经深入到了生活的方方面面。 编辑|智东西内参 近年来， 随着人工智能、计算机视觉、大数据、云计算、芯片等技术的迅速发展，人脸识别技术取得了长足的进步并且在众多场景中...

Dataset：智慧中国杯—全国大数据创新应用大赛七个数据集简介、下载之详细攻略

Dataset：智慧中国杯—全国大数据创新应用大赛七个数据集简介、下载之详细攻略 目录 智慧中国杯—全国大数据创新应用大赛简介 全国大数据创新应用大赛七个数据集下载 智慧中国杯—全国大数据创新应用...

联合机器学习中的概念及应用

{% note info %} 论文线上阅读 {% endnote %} Questions heuristic fundamental ...数据的质量低，我觉得并不是数据不可信，而是数据的特征空间小，包含的信息少，建模后并不能得到有效的结论。...

这 26个中国式创新，征服了全世界

个引领世界的中国创新案例分析」，「阅读原文」查看交流实录 「文末高能」 编辑 | 弗兰奇 本人之前写过一本书叫《引领世界的中国创新》，核心观点：中国在部分领域的创新已经超越美国。过去中国抄袭美国，...

opencv表面缺陷检测_综述 | 机器视觉表面缺陷检测

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货0 引言中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的...

opencv表面缺陷检测_机器视觉表面缺陷检测综述

Version:1.0 StartHTML:000000258 EndHTML:001109835 StartFragment:001028390 EndFragment:001109739 StartSelection:001028390 EndSelection:001109735 SourceURL:...

【记录】声纹识别学习记录

文章目录一、算法总览1. 最早的GMM-UBM i-vector2. DNN3. 端到端系统二、初识声纹1. 什么是声纹？2. 声纹识别的原理3. 声纹识别算法的技术指标4. 影响声纹识别水平的因素声源采样率信噪比（SNR）信道语音识别文本...

python 哈希表_数据检索之哈希算法

一、哈希算法基本原理(一)哈希算法的相关概念哈希(Hash)，也称为散列，是一种重要的存储方式，也是一种常见的检索方法。它是把任意长度的输入通过哈希算法变换成固定长度的输出。其中该输出就是哈希值。...

渗透之——Nmap+Zenmap+Amap+Zmap

Nmap 第一部分 Nmap基础 ...基本功能有三个：  1.探测主机是否在线;  2.扫描主机端口，嗅探所提供的网络服务  3.推断主机操作系统   主机探测：  探测网路上的主机，例如列出相应TCP和ICMP请求，i...

mysql多个字段md5加密_数据库加密系统

产品概述中安威士数据库透明加密系统基于加密算法和合理的密钥管理，有选择性地加密敏感字段内容，保护数据库内部敏感数据的安全。敏感数据以密文的形式存储，能保证即使在存储介质被窃取或数据文件被非法复制的情况...

激光雷达（lidar）和相机(camera)联合标定调研（基于Autoware的详细步骤）

简单记录一下使用Autoware对lidar和cam联合标定的步骤和一些注意事项。 首先，开源的lidar和cam标定方案不多，花了一天查资料大概有以下几个： but_velodyne https://github.com/robofit/but_velodyne ...

halocn标定找旋转中心_HALOCN运算功能函数快查 | 学步园

虽然绝大部分时间都是在VC中使用HALCON，HALCON的本身运算符很大都不会用到。但是这个资料还是很全。记录备查。Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本...

文献阅读课12-Fine-Grained Temporal Relation Extraction(19ACL，时间关系，时间持续时间，数据集，语义...

我们使用这个框架来构造迄今为止最大的时间关系数据集，涵盖了通用依赖英语Web树库的全部。我们使用该数据集来训练模型，以共同预测细粒度的时间关系和事件持续时间。我们对我们的数据报告了强有力的结果，并显示了...

「Flink实时数据分析系列」6.基于时间和窗口的算子

来源 |「Stream Processing with Apache Flink」作者|Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri翻译|吴邪大数据4年...

大数据：技术与应用实践指南（中国工程院院士倪光南倾情作序，雷万云、毛新生、段永朝、安晖联合力荐）

大数据：技术与应用实践指南（中国工程院院士倪光南倾情作序，雷万云、毛新生、段永朝、安晖联合力荐） 赵刚 著 ISBN 978-7-121-21560-5 2013年10月出版 定价：59.00元 292页 16开 编辑推荐 1、赵刚博士在...

深入理解计算机时间系统-系统&硬件篇

上篇从日常代码出发，着重讨论了Java、MySQL等应用层中日期时间的表示和存储等操作、可能遇到的坑，及时区转换相关方法。下篇将尽量深入底层，看看我们在用及“日期时间”时，计算机中发生了什么。 一. 奇怪的现象 ...

Java程序员在写SQL程序时候常犯的10个错误

模式(有些人用“模式-模式”,举个例子,模式可以应用到任何地方，而且都可以归为某一类模式) 心境(首先，要写个好的面向对象程序是比命令式程序难的多，你得花费一些功夫) 但当Java程序员写SQL语句时，一切都不...

Java面试题大全（备战2021）

这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差，满足初中高级Java工程师的面试需求。

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