SQL如何查询到最大连续的数据?

sixgj 2020-07-10 10:05:16
AutoId 订单编号 不合格 时间
1 A 1 2014-11-1
2 B 0 2014-11-2
3 A 1 2014-11-3
4 A 1 2014-11-4
5 A 0 2014-11-5
6 B 1 2014-11-6


统计 同一订单的连续合格的最大个数的数据,结果如下:

编号 订单编号 不合格 时间
3 A 1 2014-11-3
4 A 1 2014-11-3
5 A 1 2014-11-4
6 B 1 2014-11-6
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他的意思是连续的订单编号,且 不合格 = 1
BlueStorm 2021-02-24
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编号 订单编号 不合格 时间 3 A 1 2014-11-3 4 A 1 2014-11-4 6 B 1 2014-11-6 请问上面什么地方连续? 编号(3、4、6)肯定不是连续的。
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也就是符合条件的订单编号B最大连续只有一条
BlueStorm 2021-02-24
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对于编号5的订单,不合格=0,编号4、5、6明显不连续。 上面的编号6跟谁连续?
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不行的,一旦订单记录删除、修改了,你的状态表就失效了,这个必须每次查询才行
墨梅无痕 2021-02-23
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或者干脆增加一个表,用来记录生产活动中的质量控制的各种状态。
墨梅无痕 2021-02-23
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这个很简单啊,在表中增加一个字段,专门用来记录连续合格的累计值就可以了,每遇到不合格了就重置为0。
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引用 13 楼 liups 的回复:
引用 12 楼 早打大打打核战争 的回复:
不行的,一旦订单记录删除、修改了,你的状态表就失效了,这个必须每次查询才行
你前面不是说了存储过程么


这个回复是对#11的方法说的
liups 2021-02-23
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引用 12 楼 早打大打打核战争 的回复:
不行的,一旦订单记录删除、修改了,你的状态表就失效了,这个必须每次查询才行
你前面不是说了存储过程么
doloopcn 2021-02-21
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这个应该问错版块了,应该去SQL版块问
zrssweet 2021-02-21
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连续的定义是什么,时间吗?同一时间有多个订单怎么办
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感觉用纯SQL实现不了,因为RDBMS的数学基础是过滤和投影运算,对表中记录的顺序并无要求,而楼主的问题严重依赖记录间的相对位置关系,比如改变一下排序条件就会产生不同的结果。所以楼主的问题只能用程序(用存储过程也可以)扫描数据集来实现。
sixgj 2020-07-16
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引用 3 楼 咸鱼爱翻身 的回复:
不太知道你的编号5数据是怎么出来的。可以尝试排名函数


是我写错了应该没有编号5,5是不合格的。A只有两个连续。
编号 订单编号 不合格 时间
3 A 1 2014-11-3
4 A 1 2014-11-4
6 B 1 2014-11-6
xrbaa 2020-07-15
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这个有点儿意思,难度不小啊。
咸鱼爱翻身 2020-07-14
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不太知道你的编号5数据是怎么出来的。可以尝试排名函数
sixgj 2020-07-14
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普通的Delphi +MySQL
薛定谔之死猫 2020-07-12
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说下数据库类型,复杂sql支持程度不一样的
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1、ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以掌握一个ETL工具的使用,必不可少。Kettle作为ETL工具是非常强大和方便的。Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。Kettle中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。2、Clickhouse 是俄罗斯的“百度”Yandex公司在2016年开源的,一款针对大数据实时分析的高性能分布式数据库,与之对应的有hadoop生态hive,Vertica和百度出品的palo。这是战斗民族继nginx后,又开源的一款“核武器”。Hadoop 生态体系解决了大数据界的大部分问题,当然其也存在缺点。Hadoop 体系的最大短板在于数据处理时效性。基于 Hadoop 生态的数据处理场景大部分对时效要求不高,按照传统的做法一般是 T + 1 的数据时效。即 Trade + 1,数据产出在交易日 + 1 天。ClickHouse 的产生就是为了解决大数据量处理的时效性。独立于Hadoop生态圈。3、Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。 Superset 的前端主要用到了 React 和 NVD3/D3,而后端则基于 Python 的 Flask 框架和 Pandas、SQLAlchemy 等依赖库,主要提供了这几方面的功能:01、集成数据查询功能,支持多种数据库,包括 MySQL、PostgresSQL、Oracle、SQL Server、SQLite、SparkSQL 等,并深度支持 Druid。02、通过 NVD3/D3 预定义了多种可视化图表,满足大部分的数据展示功能。如果还有其他需求,也可以自开发更多的图表类型,或者嵌入其他的 JavaScript 图表库(如 HighCharts、ECharts)。03、提供细粒度安全模型,可以在功能层面和数据层面进行访问控制。支持多种鉴权方式(如数据库、OpenID、LDAP、OAuth、REMOTE_USER 等)。 基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时分析平台课程将联合这三大开源工具,实现一个强大的实时分析平台。该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据的常见实战指标处理使用kettle等工具进行了详尽讲解,具体指标包括:流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析、团购分析。能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。项目代码也是具有很高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术:开发工具为:IDEAKettleClickhouseSupersetBinlogCanalKafkaHbaseHadoopZookeeperFlinkSpringBootSpringCouldPythonAnconaMySQL等 课程亮点:1.与企业对接、真实工业界产品2.强大的ETL工具Kettle全流程讲解实现3.ClickHouse高性能列式存储数据库4.Superset现代化的企业级BI可视化5.数据库实时同步解决方案6.集成Flink实时数据转换解决方案7.主流微服务SpringBoot后端系统8.互联网大数据企业热门技术栈9.支持海量数据的实时分析10.支持全端实时数据分析11.全程代码实操,提供全部代码和资料12.提供答疑和提供企业技术方案咨询 
MySQL 教程MySQL 是流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。在本教程中,会让大家快速掌握 MySQL 的基本知识,并轻松使用 MySQL 数据库。什么是数据库?数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。我们也可以将数据存储在文件中,但是在文件中读写数据速度相对较慢。所以,现在我们使用关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储和管理大数据量。所谓的关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。RDBMS 即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点:1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成databaseRDBMS 术语 在我们开始学习MySQL 数据库前,让我们先了解下RDBMS的一些术语:数据库: 数据库是一些关联表的集合。数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。列: 一列(数据元素) 包含了相同类型的数据, 例如邮政编码的数据。行:一行(=元组,或记录)是一组相关的数据,例如一条用户订阅的数据。冗余:存储两倍数据,冗余降低了性能,但提高了数据的安全性。主键:主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。外键:外键用于关联两个表。复合键:复合键(组合键)将多个列作为一个索引键,一般用于复合索引。索引:使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件,目的是保证数据的一致性。MySQL 为关系型数据库(Relational Database Management System), 这种所谓的关系型可以理解为表格的概念, 一个关系型数据库由一个或数个表格组成, 如图所示的一个表格: 表头(header): 每一列的名称;列(col): 具有相同数据类型的数据的集合;行(row): 每一行用来描述某条记录的具体信息;值(value): 行的具体信息, 每个值必须与该列的数据类型相同;键(key): 键的值在当前列中具有唯一性。MySQL数据库MySQL 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 是开源的,目前隶属于 Oracle 旗下产品。MySQL 支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。MySQL 使用标准的 SQL 数据语言形式。MySQL 可以运行于多个系统上,并且支持多种语言。这些编程语言包括 C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby 和 Tcl 等。MySQL 对PHP有很好的支持,PHP 是目前流行的 Web 开发语言。MySQL 支持大型数据库,支持 5000 万条记录的数据仓库,32 位系统表文件最大可支持 4GB,64 位系统支持最大的表文件为8TB。MySQL 是可以定制的,采用了 GPL 协议,你可以修改源码来开发自己的 MySQL 系统。Redis 教程REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统,是跨平台的非关系型数据库。Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的 API。Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。
本系列课程分为,0-理论知识部分    0.1-oca_ocp_ocm相关知识内容(uploading)1-安装部分     1.1单实例命令行安装     1.2单实例图形安装     1.3rac安装     1.4rac(pdb架构)+dg 单实例安装(用rman的duplicate和rman备份2种方式搭建dg)     1.5rac(pdb架构)+rac dg2-迁移部分    2.1单实例之间的迁移    2.2单实迁移到rac    2.3rac迁移到单实例    2.4rac和rac之间的迁移。    2.5关于xtts的迁移方法的使用3-恢复部分   3.1单实例本地恢复   3.2rac本地恢复4-数据库升级部分   4.1 19.3升级到19.13   4.2 12.1.0.2升级到19.3   4.3 12.2.0.1升级到19.3   4.4 19.3的rac升级到19.135-数据库优化部分    5.1如何看懂执行计划    5.2 hash, nest loop,  merge的执行计划各自适用于那种场景?    5.3为什么要用直方图,19c的直方图有frency, balance,  top-frenkency, hybrid?允许最大的bucket是多少?6-数据库asm磁盘操作部分   6-1如何用一条命令迁移rac存储。   6-2如何用笨方法迁移rac存储。   6-3目前asm磁盘是external冗余级别,如何修改为normal的冗余级别。7-数据库工具部分   7.1oem如何进行安装,如何进行纳管数据库,如何使用   7.2如何用oem监控数据库 8-综合实战。   a库是11.2.0.3的单实例数据库,容量有20T。   b库是19.13的rac环境的pdb数据库,容量只有21T.   如何把a库的数据迁移到b库的pdb数据库?   这个综合实战非常考验大家,基本上囊括了数据库复制安装,数据库dg,数据库升级的方方面面。   大家可以自己先想想怎么实现。一课程主题手把手带大家进行实操,在实操中提升自己手把手带大家学习orace 19的ocm课程,学完本课程,至少具有3-5年oracle数据库水平。文档和视频is uploading. 二课程特色 学oracle,找阿伟阿伟出品,必属精品从实战出发,贴近实战,自己实战,实战为王,在实战中提升自己授人以鱼不如授人以渔通过此系列课程可以提高3-5年oracle水平交个朋友,物有所值,诚意满满走心课程,把自己在运维中的坑,提炼知识后,实战给大家 三课程内容 0.理论知识部分(上传中。。。)   0.1数据库监听(动态监听,静态监听,多个ip同时监听1521,一个ip监听多个service_name)   0.2rman 命令中的set rename datafile和 alter database  rename datafile 有啥区别?   0.3    ............1.数据库单实例安装  1.0 安装检查    1.0.1安装包检查    1.0.2修改系统参数    1.0.3数据库用户创建    1.0.4创建目录    1.0.5上传安装软件包    1.0.6修改oracle用户环境变量  1.1 rhel7系统图形安装oracle 19c单实例数据库  1.2 rhel7系统命令行安装       1.2.0命令行安装数据库软件       1.2.1命令行创建non cdb数据库实例       1.2.2命令行创建 cdb数据库实例2.rac数据库安装    1.课程结束成果演示          1.1 用workstation,安装一套rhel7+oracle19c+rac+multipath+共享存储+DNS服务器+DNS客户端+NTP服务器+NTP客户端的生产环境          1.2 怎样打oracle19c的rac补丁(包括GI补丁,oracle补丁,数据库补丁,OJVM补丁,bug补丁)     2.安装openfiler软件,模拟共享存储+配置多路径访问       2.1安装openfiler软件       2.2配置openfiler软件(配置2个虚拟网卡,模拟服务器的2个HBA卡)        2.3创建ocr磁盘       2.4创建mgmt磁盘       2.5创建数据文件磁盘       2.6创建归档日志磁盘     3.安装2台数据库服务器       3.1安装2台数据库服务器RHEL7.5       3.2配置服务器双网卡绑定+配置服务器心跳线     4.安装多路径软件识别共享存储中的磁盘        4.1安装服务器本地yum源        4.2安装iscsi软件,配置多路径配置文件,识别共享存储中的磁盘        4.3识别ocr磁盘        4.4识别mgmt磁盘        4.5识别数据文件磁盘        4.6识别归档日志磁盘     5.oracle19c的rac环境系统参数官方说明        5.1如何配置oracle19c的rac的系统参数(我们参考官方说明)        5.2oracle19c+rac环境Best Practices 官方说明文档     6.安装oracle19c+rac之前的准备工作        6.1修改/etc/hosts文件        6.2配置DNS服务器+DNS客户端+NTP服务器+NTP客户端        6.3创建用户和组        6.4创建目录        6.5修改用户环境变量        6.6安装相关软件包        6.7配置ssh互信        6.9禁用服务器透明大页     7.安装oracle+19c+rac软件       7.1安装GI软件       7.2创建ASM磁盘,主要是数据文件磁盘和归档日志磁盘       7.3安装数据库软件       7.4创建数据库实例       7.5日常常用维护集群命令(启停数据库,启停集群,查看监听,教同学们怎样不死记命令,而且命令还正确)     8.打补丁     8.1打GI和ORACLE的操作系统补丁      8.2打OJVM补丁      8.3打ORA600的bug补丁     9.课程总结和成果演示     9.1课程总结和成果演示3.rac+dg(单实例)数据库安装(pdb架构)     3.1.1dg知识点讲解     3.1.2配置dg监听,密码文件,参数文件。     3.1.2通过rman的duplicate命令进行dg搭建1。     3.1.3通过rman的duplicate命令进行dg搭建2     3.1.4进行数据库切换需要的配置。     3.1.5数据库正常switch over     3.1.6数据库如何fail over     3.1.7dg库failover以后通过闪回快速恢复dg     3.1.8dg库failover以后通过新主库的控制文件快速恢复dg     3.1.9备库归档缺失如何进行解决。     3.1.10recover database和recover standby database是否可以在dg中使用?     3.1.11如何通过rman的备份进行搭建dg。     3.1.12dg库使用静态监听无法监听pdb数据库的service问题如何进行解决?   4.rac+rac dg的实战步骤(pdb架构)(上传中。。。)5.19c单实例数据库通过rman备份进行异机迁移到单实例数据库     5.1通过备份脚本进行数据,归档,控制文件备份     5.2通过备份脚本进行归档,控制文件备份       (注意源库备份目录是/backup/db和/backup/ar)     5.3传输备份文件到目标库        (传输备份文件到目标库的/home/oracle/bk目录)     5.4利用参数文件启动数据库到nomount     5.5利用备份集恢复控制文件,并启动数据库到mount     5.6通过restore database恢复数据库        5.6.1注册目标库备份集到控制文件        5.6.2启动数据库到mount状态,确定recover database的序列号     5.7recover database        5.7.1通过rman 进行recover database        5.7.2通过sql 命令行进行 recover database;     5.8.打开数据库          5.8.1解决打开数据库后,sys用户无法远程监听登录问题          5.8.2修改数据库动态参数启动数据库     5.9.备份的扩展             5.9.1如何知道备份集里面有哪些归档             5.9.2如何从这些备份集中提取归档             5.9.3进行异机数据库迁移时,如何逐步应用归档,并且如何open read only数据库后,继续应用归档             5.9.4为何要进行 open read only进行提前打开验证。               5.10.rman迁移备份的补充             5.10.1如何再rman中设置数据文件,在线日志生成路径。               类似如下命令                    run  6单实例数据库无数据丢失通过rman备份异机迁移到rac数据库和rac数据库通过rman迁移到rac数据库      6.1单实例源库进行数据库升级           19.3的源库升级到19.13版本(包括打数据库补丁和ojvm补丁)      6.2.传输备份文件到目标库           传输备份文件到目标库的/home/oracle/bk目录     6.3.利用参数文件启动数据库到nomount     6.4.利用备份集恢复控制文件,并启动数据库到mount        6.5.通过restore database恢复数据库           注册目标库备份集到控制文件           启动数据库到mount状态,确定recover database的序列号     6.6.recover database          通过rman 进行recover database          通过sql 命令行进行 recover database;     6.7.单实例数据库恢复完成后,配置为rac数据库           注册数据库到集群          修改数据库参数文件到asm     6.8.迁移rac数据库到rac数据库。           单实例数据库异机迁移到rac和,rac数据库异机迁移到rac有啥不一样。           根据上面理论,实施rac数据库异机恢复到rac7数据库本地恢复系列     7.1单实例数据库本地恢复     7.2rac数据库本地恢复8综合实战(uploading)     7.1实战课题:        有一台11.2.0.3的单实例数据库A,数据库容量有20T,无备份。        如何迁移到新搭建的rac环境B(数据库版本是19.13),并且是迁移到rac的pdb数据库中,并且rac数据库的asm容量只有21T.        这次实战包含的知识点。        1-如何在环境B复制数据库A的软件,最好进行复制,因为数据库A的11.2.0.3打了很多补丁,如果安装11.2.0.3软件,会造成版本不一致。        2-如何搭建11.2.0.3的单实例dg。        3-dg归档缺失如何解决。        4-如何升级11.2.0.3单实例到11.2.0.4单实例        5-如何升级11.2.0.4单实例到19.3单实例        6-如何升级19.3单实例到19.13单实例。        7-如何迁移19.13单实例数据库到19.13的rac的pdb数据库中。9数据库升级系列     8.1 单实例19c数据库升级到19.13版本。     8.2 单实例12.2.0.1数据库升级到19.13版本。     8.3 单实例12.1.0.2数据库升级到19.13版本。     8.4 19c数据库rac升级到19.13版本。

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