SELECT DeviceId, AVG(distance) AS avg_speed FROM ( SELECT DeviceId, DATEDIFF(second, LAG(StartTime) OVER (PARTITION BY DeviceId ORDER BY StartTime), StartTime) AS time_diff, SQRT(POWER(V1 - LAG(V1) OVER (PARTITION BY DeviceId ORDER BY StartTime), 2) + POWER(V2 - LAG(V2) OVER (PARTITION BY DeviceId ORDER BY StartTime), 2) + POWER(V3 - LAG(V3) OVER (PARTITION BY DeviceId ORDER BY StartTime), 2)) AS distance FROM T_BMWY_ResolveDeviceData WHERE StartTime >= DATEADD(day, -5, GETDATE()) ) t WHERE StartTime > 0 GROUP BY DeviceId 报错StartTime无效可是我表中有这个字段

时间: 2024-04-02 18:33:57 浏览: 57
根据你提供的 SQL 语句,错误信息提示 StartTime 无效。可以检查一下以下几点: 1. 确认表 T_BMWY_ResolveDeviceData 中是否有名为 StartTime 的列,并检查列名是否拼写正确。 2. 确认 StartTime 的数据类型是否为 datetime 类型,如果不是,可以尝试在 SQL 语句中将其转换为 datetime 类型,例如:CONVERT(datetime, StartTime)。 3. 如果表中有多个 StartTime 列或者其他表中有同名的 StartTime 列,可以尝试在 SQL 语句中使用表别名或者完整列名来区分。 希望以上建议可以帮到你解决问题。
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SELECT DeviceId, CAST(ROUND(AVG(distance / time_diff),5,1) as decimal(18,5)) AS '移动速率' FROM ( SELECT DeviceId, DATEDIFF(second, LAG(StartTime) OVER (PARTITION BY DeviceId ORDER BY StartTime), StartTime) AS time_diff, SQRT(POWER(V1 - LAG(V1) OVER (PARTITION BY DeviceId ORDER BY StartTime), 2) + POWER(V2 - LAG(V2) OVER (PARTITION BY DeviceId ORDER BY StartTime), 2) + POWER(V3 - LAG(V3) OVER (PARTITION BY DeviceId ORDER BY StartTime), 2)) AS distance FROM T_BMWY_ResolveDeviceData WHERE StartTime >= DATEADD(day, -5, GETDATE()) ) t WHERE time_diff > 0 GROUP BY DeviceId 把这个语句改成sqlserver2008 版本的语句

在 SQL Server 2008 中,不支持 LAG 和 DATEDIFF 函数,需要使用其他方法来编写相同的查询。以下是一种可能的替代方法: ``` SELECT DeviceId, CAST(ROUND(AVG(distance / time_diff), 5, 1) AS decimal(18,5)) AS '移动速率' FROM ( SELECT t1.DeviceId, t1.StartTime, t1.V1, t1.V2, t1.V3, DATEDIFF(SECOND, t2.StartTime, t1.StartTime) AS time_diff, SQRT(POWER(t1.V1 - t2.V1, 2) + POWER(t1.V2 - t2.V2, 2) + POWER(t1.V3 - t2.V3, 2)) AS distance FROM T_BMWY_ResolveDeviceData t1 JOIN T_BMWY_ResolveDeviceData t2 ON t1.DeviceId = t2.DeviceId AND t1.StartTime > t2.StartTime WHERE t1.StartTime >= DATEADD(DAY, -5, GETDATE()) ) t WHERE time_diff > 0 GROUP BY DeviceId ``` 上述查询使用了自连接和 WHERE 语句来模拟 LAG 函数。它还使用了 POWER 函数来计算距离,而不是 SQRT 函数中的平方根。如果需要,可以根据具体情况进行调整。

select avg(if(datediff(date2, date1)=1, 1, 0)) as avg_ret from ( select distinct device_id, date as date1, lead(date) over (partition by device_id order by date) as date2 from ( select distinct device_id, date from question_practice_detail ) as uniq_id_date ) as id_last_next_date

您的第一个问题是:对于给定的查询,它是用来计算每个设备的连续日期之间的平均间隔的吗? 是的,您理解得很正确!这个查询用于计算每个设备的连续日期之间的平均间隔。首先,内部查询 `uniq_id_date` 在 `question_practice_detail` 表中选择了独立的设备ID和日期。然后,外部查询使用 `lead()` 函数为每个设备的日期计算下一个日期。最后,外部查询使用 `datediff()` 函数计算相邻日期之间的间隔,并将间隔为1的日期计数为1,其他日期计数为0。然后,通过对每个设备的计数求平均值,得到了所有设备的连续日期之间的平均间隔。查询结果将作为别名 `avg_ret` 返回。 请注意,这是根据您提供的查询进行的解释,如果有任何遗漏或误解,请随时纠正。
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insert overwrite table discountdw.dwd_sd_adds_order_bill_inc partition(dt = '2023-06-06') select t1.order_bill_id, t1.counterfoil_no, t1.acceptor, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.expiry_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t2.company_id, t1.cert_no, t1.company_name, t1.third_order_id, t1.counterfoil_amt/10000, t1.transaction_amt/10000, t1.rate, '3bp' as service_tariffing, ((DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days)* 0.0003 *(counterfoil_amt))/ 360 as service_fee, 360 as total_days, DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days as modulation_date, t3.channel_type, t3.bank_name, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.transaction_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t1.order_status_code, t1.order_status_msg, t4.fee_amt, t4.status, t1.tenant_id, t5.revenue, to_utc_timestamp(cast(t1.create_date as bigint) ,'GMT-8'), to_utc_timestamp(cast(t1.update_date as bigint) ,'GMT-8') from (select * from discountdw.ods_adds_order_bill_inc where dt ='2023-06-06' and channel_id=101110004 )t1 left join (select * from mecdw.ods_company_full where platform_id='sdpjw')t2 on t1.cert_no=t2.cert_no and t1.tenant_id=t2.tenant_id left join discountdw.dim_adds_product_full t3 on t1.partner_id=t3.partner_id and t1.product_id=t3.product_id left join (select * from mecdw.dwd_sc_fee_record_full where dt='2023-06-06' and biz_type=2 ) t4 on t1.order_bill_id=t4.third_id left join (select * from discountdw.ods_sd_order_ext_inc where dt='2023-06-06') t5 on t1.order_bill_id=t5.order_bill_id left join sdpjwdw.dim_holiday_info_full t6 on date_format(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd') = t6.civic_holiday ;

请以最详细的方式解释这段代码with a0 as ( select distinct model_code, case when isname in ('冷柜', '冰箱') then '制冷' when isname in ('商空','智慧楼宇') then '智慧楼宇' when isname in ('家空') then '空调' else isname end isname, curstatus, mtname from dh_yf.dim_udo_model_dim where isname in('冷柜', '冰箱', '商空', '家空', '热水器', '洗涤', '厨电','智慧楼宇') and curstatus = '在用' ), a1 as ( select model_code, drsj, row_number() over(partition by model_code order by drsj asc) as top from dh_yf.dwd_model_db_al where drsj is not null and drsj <> '' ), a2 as ( select model_code as code, drsj from a1 where top = 1 ), a3 as ( select a.model_code, isname, curstatus, mtname, b.drsj, b.code from a0 a left join a2 b on a.model_code=b.code ), a4 as( select model_code, isname, curstatus, mtname, drsj from a3 where code is null ), a5 as ( select model_code, isname, curstatus, mtname, drsj from a3 where code is not null and mtname in('吸附发泡','泡沫') and datediff( from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd'), from_unixtime(unix_timestamp(drsj, 'yyyy-MM-dd'), 'yyyy-MM-dd') ) > 365 union all select model_code, isname, curstatus, mtname, drsj from a3 where code is not null and mtname not in('吸附发泡','泡沫') and datediff( from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd'), from_unixtime(unix_timestamp(drsj, 'yyyy-MM-dd'), 'yyyy-MM-dd') ) > 365*3 ) insert OVERWRITE table dh_yf.tg_dim_udo_model_bf select model_code, isname, curstatus, mtname, drsj from a4 union select model_code, isname, curstatus, mtname, drsj from a5

DECLARE @dimension_ID int = 1; DECLARE @dimension_Content nvarchar(50); WHILE @dimension_ID <= (SELECT MAX([ID]) FROM [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Dimension]) BEGIN SET @dimension_Content = (SELECT [Dimension] FROM [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Dimension] WHERE [ID] = @dimension_ID); EXEC(' SELECT a.[CompanyCtry], a.[SBU], a.'+@dimension_Content+', a.[Inv_CM], b.[Inv_LM], ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY a.[CompanyCtry], a.[SBU] ORDER BY ABS(a.[Inv_CM] - b.[Inv_LM]) DESC ) as RowNo INTO [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] FROM ( SELECT [CompanyCtry], [SBU_2023] as [SBU], '+@dimension_Content+', SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_CM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 1 and [StockCategory] <> ''Vendor Consignment'' and '+@dimension_Content+' is not null GROUP BY [CompanyCtry], [SBU_2023], '+@dimension_Content+' ) as a, ( SELECT [CompanyCtry], [SBU_2023] as [SBU], '+@dimension_Content+', SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 2 and [StockCategory] <> ''Vendor Consignment'' and '+@dimension_Content+' is not null GROUP BY [CompanyCtry], [SBU_2023], '+@dimension_Content+' ) as b WHERE a.[CompanyCtry] = b.[CompanyCtry] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.'+@dimension_Content+' = b.'+@dimension_Content+' ') EXEC(' UPDATE a SET a.[vs_CY_LM_Content] = b.'+@dimension_Content+', a.[vs_CY_LM_Content_Qty] = b.[Inv_CM], a.[vs_CY_LM_Delta_Qty] = b.[Inv_CM] - b.[Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Calculate_Top_Variation_V4] as a, [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] as b WHERE a.[Organization] = b.[CompanyCtry] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.[Dimension] = '''+@dimension_Content+''' and a.[vs_CY_LM_Rank] = b.[RowNo] and DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS(a.[Report_Year], a.[Report_Month], 1), GETDATE()) = 1; '); DROP TABLE [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM]; SET @dimension_ID = @dimension_ID + 1; 在这段代码里面exec函数有什么意义呢,并且一整段函数有什么意义。

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