Query SQL to get all column and min max datetime by MSSQL(查询 SQL 以通过 MSSQL 获取所有列和最小最大日期时间)
问题描述
我使用的是 Microsoft SQL Server.这是我的桌子将示例数据格式文本添加为表格
I'm using Microsoft SQL Server. And Here is my table Added sample data format text as table
╒══════════╤═════════════╤══════════╤═══════╤═════════════╤═════════════════════╤══════════════════╤══════════════════════╤══════════╤═════════════╤═════╤════════════╤════════════╤════════════╤══════════╕
│ RecordID │ ID Employee │ Resource │ Shift │ ProjectID │ Drawing No │ Production order │ PN │ Quantity │ ProductName │ BNo │ Start Date │ Start Time │ End Date │ End Time │
╞══════════╪═════════════╪══════════╪═══════╪═════════════╪═════════════════════╪══════════════════╪══════════════════════╪══════════╪═════════════╪═════╪════════════╪════════════╪════════════╪══════════╡
│ 60431 │ 2088 │ M-JO │ HC │ E195256-A01 │ No.31 │ MA-000000001 │ SHAFT-DBT-999M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2020-10-05 │ 13:23:27 │ NULL │ NULL │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 8354 │ 2029 │ M-JO │ HC │ E183127-A01 │ VPR180714801/603-F2 │ MA-000001FAB │ VY1200-DISE-700F │ 7 │ NULL │ B01 │ 2019-09-23 │ 09:41:48 │ 2019-09-23 │ 14:38:18 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 8408 │ 2058 │ M-MD2.5 │ 1 │ E183127-A01 │ VPR180714801/603-F2 │ MA-000001FAB │ VY1200-DISE-700F │ 7 │ NULL │ B01 │ 2019-09-23 │ 15:32:53 │ 2019-09-23 │ 16:51:19 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 50130 │ 2175 │ M-ML1.5 │ HC │ L190004-A01 │ VS1-0931991 │ MA-000001PHA │ L190004-A01-051-023C │ 2 │ NULL │ B01 │ 2020-05-19 │ 15:59:23 │ 2020-05-19 │ 18:06:14 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 50231 │ 2175 │ M-ML1.5 │ HC │ L190004-A01 │ VS1-0931991 │ MA-000001PHA │ L190004-A01-051-023C │ 2 │ NULL │ B01 │ 2020-05-20 │ 08:04:39 │ 2020-05-20 │ 16:53:53 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 50874 │ 2134 │ M-ML2 │ HC │ L190004-A01 │ VS1-1633944-00 │ MA-000002PHA │ L190004-A01-005-023C │ 2 │ NULL │ B01 │ 2020-05-22 │ 10:11:08 │ 2020-05-22 │ 16:39:43 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 51030 │ 2134 │ M-ML2 │ HC │ L190004-A01 │ VS1-1633944-00 │ MA-000002PHA │ L190004-A01-005-023C │ 2 │ NULL │ B01 │ 2020-05-23 │ 08:06:43 │ 2020-05-23 │ 11:38:03 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 52063 │ 2134 │ M-ML2 │ HC │ E203089-A01 │ VS1-1633944-00 │ MA-000003PHA │ E203089-A01-005-023C │ 1 │ NULL │ B01 │ 2020-05-28 │ 13:23:48 │ 2020-05-28 │ 18:29:19 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 52204 │ 2134 │ M-ML2 │ HC │ E203089-A01 │ VS1-1633944-00 │ MA-000003PHA │ E203089-A01-005-023C │ 1 │ NULL │ B01 │ 2020-05-29 │ 08:05:22 │ 2020-05-29 │ 12:51:25 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 8051 │ 2163 │ M-MLV1.6 │ 3 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-09-21 │ 02:30:14 │ 2019-09-21 │ 06:00:00 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 8052 │ 2028 │ M-MLV1.6 │ 1 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-09-21 │ 08:10:59 │ 2019-09-21 │ 10:00:00 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 8100 │ 2029 │ M-JO │ 2 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-09-21 │ 14:05:12 │ 2019-09-21 │ 15:36:38 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 8222 │ 2058 │ M-MD2.5 │ HC │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-09-22 │ 11:24:54 │ 2019-09-22 │ 14:43:19 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 15490 │ 2228 │ M-MP3 │ 1 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-10-26 │ 06:51:06 │ 2019-10-26 │ 14:00:50 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 15585 │ 2226 │ M-MP3 │ 2 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-10-26 │ 14:03:21 │ 2019-10-26 │ 19:58:07 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 15979 │ 2034 │ M-MD3 │ 1 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-10-29 │ 09:08:52 │ 2019-10-29 │ 13:17:48 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 16056 │ 2212 │ M-MLV1.4 │ 1 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-10-29 │ 14:23:47 │ 2019-10-29 │ 17:51:46 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 16136 │ 2087 │ M-MLV1.4 │ 3 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-10-29 │ 19:08:29 │ 2019-10-30 │ 05:53:22 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 16188 │ 2212 │ M-MLV1.4 │ 1 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-10-30 │ 06:09:27 │ 2019-10-30 │ 08:22:06 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 16445 │ 2058 │ M-MD2.5 │ 3 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-10-30 │ 20:59:08 │ 2019-10-30 │ 22:29:19 │
├──────────┼─────────────┼──────────┼───────┼─────────────┼─────────────────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────┼─────────────┼─────┼────────────┼────────────┼────────────┼──────────┤
│ 16456 │ 2087 │ M-MLV1.4 │ 3 │ E183116-A03 │ VP7R810400/021X1 │ MA-000005198 │ VY0750031-SUCB-819M │ 1 │ NULL │ B01 │ 2019-10-31 │ 00:05:14 │ 2019-10-31 │ 03:05:41 │
╘══════════╧═════════════╧══════════╧═══════╧═════════════╧═════════════════════╧══════════════════╧══════════════════════╧══════════╧═════════════╧═════╧════════════╧════════════╧════════════╧══════════╛
我试图获得唯一的生产订单
、最小开始日期、开始时间和最大结束日期和结束时间
I tried to get unique Production order
, Min start date, start time and Max end date and end time like
SELECT
[Production order], MIN( CAST([Start Date] AS DATETIME) + CAST([Start Time] AS DATETIME)) AS MIN_DATE_TIME, MAX(CAST([End Date] AS DATETIME) + CAST([End Time] AS DATETIME)) AS MAX_DATE_TIME
FROM
TIMEDATA1
WHERE RESOURCE not like 'I-%'
GROUP BY
[Production order]
order by
[Production order] ASC
但是,只有Production order, MIN_DATE_TIME, MAX_DATE_TIME
列.我可以查询.我试过查询
However, There are only Production order, MIN_DATE_TIME, MAX_DATE_TIME
column. That I can query.
I tried with query
SELECT
distinct [Production order] ,PN, ProjectID,[Drawing No], MIN( CAST([Start Date] AS DATETIME) + CAST([Start Time] AS DATETIME)) AS MIN_DATE_TIME, MAX(CAST([End Date] AS DATETIME) + CAST([End Time] AS DATETIME)) AS MAX_DATE_TIME
FROM
TIMEDATA1
WHERE RESOURCE not like 'I-%'
GROUP BY
[Production order]
order by
[Production order] ASC
它显示了这样的错误
我希望获得更多列,例如PN、ProjectID、Drawing No
I expect to get more column such as PN, ProjectID, Drawing No
请帮帮我,非常感谢!
推荐答案
在 GROUP BY
中包含额外的列:
Include the additional columns in the GROUP BY
:
SELECT [Production order], PN, ProjectID,[ Drawing No],
MIN( CAST([Start Date] AS DATETIME) + CAST([Start Time] AS DATETIME)) AS MIN_DATE_TIME,
MAX(CAST([End Date] AS DATETIME) + CAST([End Time] AS DATETIME)) AS MAX_DATE_TIME
FROM TIMEDATA1
WHERE RESOURCE not like 'I-%'
GROUP BY [Production order], PN, ProjectID,[ Drawing No]
ORDER BY [Production order] ASC;
所有非聚合列都应该在 GROUP BY
中.
All non-aggregated columns should be in the GROUP BY
.
如果这会为每个生产订单返回多行,那是因为值不同.您需要指定在这种情况下您想做什么.如果这是一个问题,我建议您提出一个新问题,提供示例数据、所需的结果以及对要执行的操作的明确说明.数据应该是文本表格而不是图像.
If this returns multiple rows per production order, that is because the values are different. You need to specify what you want to do in such a situation. If this is an issue, I would recommend that you ask a new question, providing sample data, desired results, and a clear explanation of what to do. The data should be text tables not images.
这篇关于查询 SQL 以通过 MSSQL 获取所有列和最小最大日期时间的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
本文标题为:查询 SQL 以通过 MSSQL 获取所有列和最小最大日期


基础教程推荐
- SQL Server 中单行 MERGE/upsert 的语法 2021-01-01
- SQL Server:只有 GROUP BY 中的最后一个条目 2021-01-01
- Sql Server 字符串到日期的转换 2021-01-01
- 在 VB.NET 中更新 SQL Server DateTime 列 2021-01-01
- 使用pyodbc“不安全"的Python多处理和数据库访问? 2022-01-01
- 将数据从 MS SQL 迁移到 PostgreSQL? 2022-01-01
- 无法在 ubuntu 中启动 mysql 服务器 2021-01-01
- 如何在 SQL Server 的嵌套过程中处理事务? 2021-01-01
- SQL Server 2016更改对象所有者 2022-01-01
- ERROR 2006 (HY000): MySQL 服务器已经消失 2021-01-01