SQL 服务器条件小计查询

SQL Server conditional subtotal query

给出以下 table:

    create table #T
    (
    user_id int,
    project_id int,
    datum datetime,
    status varchar(10),
    KM int
    )

insert into #T values 
    (1, 1, '20160301 10:25', 'START', 1000), 
    (1, 1, '20160301 10:28', 'PASS', 1008), 
    (2, 2, '20160301 10:29', 'START', 2000),
    (1, 1, '20160301 11:08', 'STOP', 1045), 
    (3, 3, '20160301 10:25', 'START', 3000),
    (2, 2, '20160301 10:56', 'STOP', 2020), 
    (1, 4, '20160301 15:00', 'START', 1045), 
    (4, 5, '20160301 15:10', 'START', 400), 
    (1, 4, '20160301 15:10', 'PASS', 1060), 
    (1, 4, '20160301 15:20', 'PASS', 1080), 
    (1, 4, '20160301 15:30', 'STOP', 1080), 
    (4, 5, '20160301 15:40', 'STOP', 450),
    (3, 3, '20160301 16:25', 'STOP', 3200)

我必须对给定用户和项目的开始和停止状态之间的轨道长度求和 预期结果是这样的:

    user_id     project_id  datum      TOTAL_KM
----------- ----------- ---------- -----------
1           1           2016-03-01 45
1           4           2016-03-01 35
2           2           2016-03-01 20
3           3           2016-03-01 200
4           5           2016-03-01 50

如何在不使用集群的情况下实现这一点? 性能是个问题(我每个月有超过 100 万条记录,我们必须将数据保存数年)

说明: 我们可以忽略状态为 "PASS" 的记录。基本上,我们必须从给定用户和项目的 STOP 记录中减去 START 记录的 KM 值。 START 和 STOP 之间可以有数百条记录(如示例数据中所述) 日期应该是开始的日期(如果我们有超过午夜的交货)

我想我应该有一个带有 OVER() 子句的 SELECT,但我不知道如何制定我的查询以遵守这些条件。

有什么想法吗?

这可以通过简单的自连接来实现。

其中一个例子:(这可能不是确切的查询,只是一个想法)

Select 
    a.user_id,
    a.project_id,
    b.datum as StartDate,
    a.KM-b.KM as TotalKM
From #T a
Where status = 'STOP'
Join 
(
    Select user_id, project_id, KM From #t Where 
    status = 'START'
) b ON b.user_id = a.user_id, b.project_id = a.project_id
#T b
SELECT  t.[user_id],
        t.project_id,
        cast(t.datum as date) as datum,
        t1.KM- t.KM as KM
FROM #T t
INNER JOIN #T t1 
    ON t.[user_id]=t1.[user_id] and t.project_id = t1.project_id 
WHERE t.[status] = 'START' and t1.[status] = 'STOP'
ORDER BY t.[user_id],
        t.project_id,
        cast(t.datum as date)

输出:

user_id     project_id  datum      KM
----------- ----------- ---------- -----------
1           1           2016-03-01 45
1           4           2016-03-01 35
2           2           2016-03-01 20
3           3           2016-03-01 200
4           5           2016-03-01 50

(5 row(s) affected)