如果数据不存在,则复制 Table 中的行

Replicating Row in Table if Data doesn't Exist

我目前有一个 sql 服务器数据库,其中的数据围绕着每秒的瓦特发电量。瓦特数据通常以秒为间隔保存,但有时会出现不一致的情况,而是以分钟为间隔保存。因此,不是保存 60 秒的数据,而是只为该分钟间隔创建一行。

当我检索两个时间点之间的瓦特数据时,我希望它以秒为单位保持一致。如果两行之间存在一分钟差异,是否有办法将记录的那一分钟的数据复制该行 59 次(如果间隔较大,则更多)?

我当前的查询如下所示:

SELECT T1.Start_Time, T1.End_Time, T1.watts, T1.RN, T2.Start_Time, 
       T2.End_Time, T2.watts, T2.RN, DATEDIFF(second, T1.end_time, 
       T2.end_time) [span (seconds)], t2.Watts - T1.Watts [Diff], 
       (t2.Watts - T1.Watts)/1000 [Diff Kw]
FROM(select [Start_Time], [End_Time], watts, ROW_NUMBER() OVER (ORDER 
     BY watts.[Start_Time]) RN ,DATEDIFF(second, start_time, end_time) 
     span
         from dbo.watts
         where watts.SubMeter_Id = 21 
         AND watts.End_Time >= dateadd(S, 1538701191, '1970-01-01') 
         AND watts.End_Time <= dateadd(S, 1538787591, '1970-01-01')
         AND DATEDIFF(second, watts.start_time, watts.end_time)>=1
      ) AS T1

LEFT JOIN (select [Start_Time], [End_Time], watts, ROW_NUMBER() OVER 
          (ORDER BY watts.[Start_Time]) RN ,DATEDIFF(second, 
            start_time, end_time) span
                 from dbo.watts
                 where watts.SubMeter_Id = 21 
                 AND watts.End_Time >= dateadd(S, 1538701191, '1970-01-01') 
                 AND watts.End_Time <= dateadd(S, 1538787591, '1970-01-01')
                 AND DATEDIFF(second, watts.start_time, watts.end_time)>=1
          ) AS T2
ON T1.RN = T2.RN-1

以瓦特为单位的样本数据table:

ID  |  Submeter_Id  |  Watts  |  Start_Time  |  End_Time     
3705255 | 19 | 16428779218 | 2018-09-27 07:28:26.000 | 2018-09-27 07:28:27.000
3705256 | 19 | 16428784527 | 2018-09-27 07:28:58.000 | 2018-09-27 07:28:59.000

当前输出示例:

Start_Time | End_Time | watts | RN | Start_Time | End_Time | watts | RN | span (seconds) | Diff | Diff Kw
2018-10-05 01:39:23.000 | 2018-10-05 01:39:24.000 | 2858527031558 | 2362 | 2018-10-05 01:39:24.000 | 2018-10-05 01:39:25.000 | 2858527122527 | 2363 | 1 | 90969 | 90
2018-10-05 01:40:00.000 | 2018-10-05 01:41:00.000 | 2858536311254 | 2364 | 2018-10-05 01:41:00.000 | 2018-10-05 01:42:00.000 | 2858542101255 | 2365 | 60 | 5790001 | 5790

目前,此查询输出两个给定时间戳之间的所有行。时间跨度列通常为 1 秒,但有时会改为每分钟保存一次数据。如果两列之间的时间差大于 1 秒,我不知道如何复制要复制的行。

如有任何帮助,我们将不胜感激。先感谢您。

这里只调整了重复行的几列。特别是瓦特(仅在 T1 上)、Diff 和 [Diff Kw]。

我意识到可能需要将 T1.Start_Time、T1.End_Time 调整 1 秒,并调整 T2 时间和 t2.watts。我留给你练习。结果也在下面给出。

;With cteMatched as (
    SELECT 
        T1.Start_Time, T1.End_Time, T1.watts, T1.RN, 
        T2.Start_Time ST2, T2.End_Time ET2, T2.watts W2, T2.RN RN2, 
        DATEDIFF(second, T1.end_time, T2.end_time) [span (seconds)], 
        t2.Watts - T1.Watts [Diff], 
        (t2.Watts - T1.Watts)/1000 [Diff Kw]
    FROM(SELECT T1a.[start_time],
                T1a.[end_time],
                T1a.watts,
                Row_number()OVER (ORDER BY T1a.[start_time]) As  RN,
                Datediff(second, T1a.start_time, T1a.end_time) span
         FROM   dbo.watts As T1a
         WHERE  T1a.submeter_id = 21
                AND T1a.end_time >= Dateadd(s, 1538701191, '1970-01-01')
                AND T1a.end_time <= Dateadd(s, 1538787591, '1970-01-01')
                AND Datediff(second, T1a.start_time, T1a.end_time) >= 1
         ) AS T1

    LEFT JOIN ((SELECT T2a.[start_time],
                T2a.[end_time],
                T2a.watts,
                Row_number()
                  OVER (
                    ORDER BY T2a.[start_time])       RN,
                Datediff(second, T2a.start_time, T2a.end_time) span
         FROM   dbo.watts As T2a
         WHERE  T2a.submeter_id = 21
                AND T2a.end_time >= Dateadd(s, 1538701191, '1970-01-01')
                AND T2a.end_time <= Dateadd(s, 1538787591, '1970-01-01')
                AND Datediff(second, T2a.start_time, T2a.end_time) >= 1
         )) AS T2
    ON T1.RN = T2.RN-1 
    Where T2.RN > 0
)

Select  * From cteMatched Where [span (seconds)] = 1
union all


SELECT 
Start_Time, End_Time,   
cast(watts + ((Diff / [span (seconds)]) * rnxx) as numeric(18,0)) , RN, 
ST2,    ET2,    W2, RN2,    1,  
cast((Diff / [span (seconds)]) as numeric(18,0)),   
cast(([Diff Kw] / [span (seconds)]) as numeric(18,2))
FROM 
    (
        SELECT TOP (SELECT MAX([span (seconds)])+1 FROM cteMatched) rnxx = ROW_NUMBER() 
          OVER (ORDER BY [object_id]) 
          FROM sys.all_columns 
          ORDER BY [object_id]
    ) as x

CROSS JOIN cteMatched AS d

WHERE x.rnxx <= d.[span (seconds)] 
AND [span (seconds)] <> 1
ORDER BY (1);  

Start_Time  End_Time    watts   RN  ST2 ET2 W2  RN2 span (seconds)  Diff    Diff Kw
2018-10-05 01:39:23.000 2018-10-05 01:39:24.000 2858527031558   1   2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527122527   2   1   90969   90.969000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527219250   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527315974   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527412697   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527509421   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527606144   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527702868   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527799591   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527896315   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858527993038   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528089761   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528186485   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528283208   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528379932   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528476655   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528573379   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528670102   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528766826   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528863549   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858528960272   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529056996   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529153719   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529250443   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529347166   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529443890   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529540613   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529637336   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529734060   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529830783   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858529927507   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858530024230   2   2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858536311254   3   1   96723   96.720000
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