MySQL5:如何找到上班时间的客流高峰

MySQL 5: How to find the peak of customers during working time

我在 MySQL 中有 table 客户花费的时间,我需要找到最忙的 30 分钟。

CREATE TABLE Customer
   (id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    customerId int NOT NULL,
    arrival datetime,
    leaving datetime);

INSERT INTO Customer
   (customerId, arrival, leaving)
VALUES
   (1, '2018-01-01 10:00:00', '2018-01-01 12:00:00'),
   (2, '2018-01-01 11:00:00', '2018-01-01 12:00:00'),
   (3, '2018-01-01 11:30:00', '2018-01-01 12:30:00'),
   (4, '2018-01-01 13:30:00', '2018-01-01 14:30:00')
;

预期结果类似于包含时间和客户数量的多行:

   10:00    10:30    1
   10:30    11:00    1
   11:00    11:30    2
   11:30    12:00    3
   12:00    12:30    1

我可以轻松地进行 5 个 sql 查询并获得结果(我在类似问题 中做了一些看法),但我不知道如何通过 1 个查询获得结果。

请问如何在MySQL中创建子区间?谢谢

这是一个基于 union all 和 window 函数(在 SQL 8.0 中可用)的解决方案,可以让您非常接近:

select 
    dt start_dt,
    lead(dt) over(order by dt) end_dt, 
    sum(sum(cnt)) over(order by dt) cnt
from (
    select arrival dt, 1 cnt from Customer
    union all
    select leaving, -1 from Customer
) t
group by dt
order by dt

逻辑是在每次到达时递增全局计数器并在每次离开时递减。然后,您可以聚合并进行 window 求和。

与您的预期结果唯一不同的是,此查询不会生成固定的间隔列表,而是生成客户数量恒定的间隔列表,如您在 中所见this demo:

start_dt            | end_dt              | cnt
:------------------ | :------------------ | --:
2018-01-01 10:00:00 | 2018-01-01 11:00:00 |   1
2018-01-01 11:00:00 | 2018-01-01 11:30:00 |   2
2018-01-01 11:30:00 | 2018-01-01 12:00:00 |   3
2018-01-01 12:00:00 | 2018-01-02 12:30:00 |   1
2018-01-02 12:30:00 |                     |   0

感谢 GMB 的 post,我也找到了 SQL 5 的解决方案 部分观点:

CREATE OR REPLACE VIEW changeTimeView AS
select arrival AS changeTime, 1 cnt from Customer
union all
select leaving, -1 from Customer
ORDER BY changeTime

创建视图后:

SELECT DISTINCT chT2.changeTime,  (SELECT SUM(chT1.cnt) FROM changeTimeView chT1 WHERE TIMEDIFF(chT1.changeTime,chT2.changeTime)<=0) FROM changeTimeView chT2

结果:

2018-01-01 10:00:00     1
2018-01-01 11:00:00     2
2018-01-01 11:30:00     3
2018-01-01 12:00:00     1
2018-01-01 12:30:00     0
2018-01-01 13:30:00     1
2018-01-01 14:30:00     0