комплексы/алгоритмической SQL Query

Question

мне интересно, если его можно реализовать SQL-запрос, который будет действовать как своего род алгоритм для вычисления определенных фигур для меня, основываясь на следующую таблице:

Это первоначальный запрос,

SELECT Activity, TimeOfAction, Requestor 
FROM EventLog 
WHERE Requestor = 0 
ORDER BY Requestor, TimeOfAction; 

и образец данных, который возвращается,

Login 2010-05-28 15:52:50.590 0 

Login 2010-05-28 15:52:50.873 0 

Logout 2010-05-28 15:52:50.890 0 

Logout 2010-05-28 16:22:57.983 0 

Login 2010-05-29 11:29:36.967 0 

Logout 2010-05-29 11:29:37.640 0 

Как вы можете видеть, есть повторяющиеся подключения и отключения в этом наборе данных. Мне нужно рассчитать длину сеанса, взяв FIRST login и LAST logout, когда есть дубликаты. Таким образом, первая сессия, приведенные выше данные будут из,

5-28 15:52:50.590 to 5-28 16:22:57.983 

Алгоритм примерно,

1) Заказать список логинов/выхода из системы по имени пользователя, а затем по времени действия

2) Если запись является логином, выполните поиск следующего выхода из системы, за которым следует сразу логин (для подтверждения его последнего выхода из всех дубликатов)

3) Используйте первый вход и последний выход для создания нового сеанса (длина время выхода из системы - время входа в систему)

4) Повторите

В настоящее время я просто реализую это в коде, но был интересен, если его можно даже в SQL (я не слишком хорошо знаком с SQL).

Answer 1

Несомненно ... попробуйте что-нибудь подобное.

select e1.Requestor, 
     e1.TimeOfAction as LoginTime, 
     (select min(ActivityTime) 
     from EventLog where TimeOfAction > e1.TimeOfAction 
     and Activity = 'Logout') as LogoutTime 
from EventLog e1 
where e1.ActivityType = 'Login' 
order by Requestor, LoginTime 

Второе решение ... Посмотрите, работает ли это лучше для вас.

select requestor, 
    (select min(activitytime) 
    from eventlog 
    where activitytime < e.activitytime 
    and activity = 'Login' and e.activity = 'Logout') as LoginTime, 
    (select max(activitytime) 
    from eventlog 
    where activitytime > e.activitytime 
    and activity = 'Logout' and e.activity = 'Login') as LogoutTime, 
from eventlog e 
order by requestor, logintime 

Answer 2

select min(TimeOfAction) Login, null Logout, Requestor 
    from EventLog 
where Activity = 'Login' 
group by Requestor 
union 
select null Login, max(TimeOfAction) Logout, Requestor 
    from EventLog 
where Activity = 'Logout' 
group by Requestor 

Answer 3

Heres вариант для вас с помощью некоторых КТР и row_numbers. В основном, он заказывает события для каждого пользователя, затем находит список логинов, которые либо следуют за выходом из системы, либо ничего, затем находит список логарифмов, которые запускают логины или ничего, а затем связывает их с парами.

;with events as (
    select *, 
     row_number() over(partition by Requestor order by TimeOfAction) row 
    from EventLog 
), logins as (
    select e1.Activity, e1.TimeOfAction, e1.Requestor, 
     row_number() over(partition by e1.Requestor order by e1.TimeOfAction) row 
    from events e1 
    left join events e2 on e1.Requestor=e2.Requestor 
         and e1.row=e2.row+1 
    where e1.Activity='Login' 
    and e1.Activity!=isnull(e2.Activity, 'Logout') 
), logouts as (
    select e1.Activity, e1.TimeOfAction, e1.Requestor, 
     row_number() over(partition by e1.Requestor order by e1.TimeOfAction) row 
    from events e1 
    left join events e2 on e1.Requestor=e2.Requestor 
         and e1.row=e2.row-1 
    where e1.Activity='Logout' 
    and e1.Activity!=isnull(e2.Activity, 'Login') 
) 
select i.Requestor, i.TimeOfAction as loginTime, o.TimeOfAction as logoutTime 
from logins i 
    left join logouts o on i.Requestor=o.Requestor 
        and i.row=o.row 

Примечание: Производительность запросов может быть (сильно?) Увеличился на отщепления некоторые или все из запросов КТР в временных таблиц. то есть примерно следующее:

select *, 
     row_number() over(partition by Requestor order by TimeOfAction) row 
into #events 
from EventLog 

select e1.Activity, e1.TimeOfAction, e1.Requestor, 
     row_number() over(partition by e1.Requestor order by e1.TimeOfAction) row 
into #logins 
from #events e1 
    left join #events e2 on e1.Requestor=e2.Requestor 
        and e1.row=e2.row+1 
where e1.Activity='Login' 
    and e1.Activity!=isnull(e2.Activity, 'Logout') 

select e1.Activity, e1.TimeOfAction, e1.Requestor, 
     row_number() over(partition by e1.Requestor order by e1.TimeOfAction) row 
into #logouts 
from #events e1 
    left join #events e2 on e1.Requestor=e2.Requestor 
        and e1.row=e2.row-1 
where e1.Activity='Logout' 
    and e1.Activity!=isnull(e2.Activity, 'Login') 

select i.Requestor, i.TimeOfAction as loginTime, o.TimeOfAction as logoutTime 
from #logins i 
    left join #logouts o on i.Requestor=o.Requestor 
         and i.row=o.row 

drop table #logouts 
drop table #logins 
drop table #events