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
2018-10-05 01:39:24.000 2018-10-05 01:39:25.000 2858530120954 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 2858530217677 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 2858530314401 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 2858530411124 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 2858530507847 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 2858530604571 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 2858530701294 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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2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858541232755 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858541329255 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858541425755 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858541522255 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858541618755 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858541715255 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858541811755 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858541908255 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858542004755 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
2018-10-05 01:40:00.000 2018-10-05 01:41:00.000 2858542101255 3 2018-10-05 01:41:00.000 2018-10-05 01:42:00.000 2858542101255 4 1 96500 96.500000
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
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