编者的话:搞好SQL可以做很多事情,比如说可以解决海盗分金的问题,可以用SQL把大象装进冰箱,还可以用SQL解决环环相扣的刑侦推理问题,近期,有位读者朋友投稿了“使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔”,大家可以一起借鉴下~
济阳ssl适用于网站、小程序/APP、API接口等需要进行数据传输应用场景,ssl证书未来市场广阔!成为成都创新互联的ssl证书销售渠道,可以享受市场价格4-6折优惠!如果有意向欢迎电话联系或者加微信:028-86922220(备注:SSL证书合作)期待与您的合作!
需求
媳妇儿最近担心宝宝的吃奶时间不够规律,网上说是正常平均3小时喂奶一次,让我记录下每次的吃奶时间,分析下实际是否偏差很大,好在下次去医院复查时反馈给医生。
此外,还要注意有时候哭闹要吃奶,而实际只吃了两口便不吃了。这种情况要特殊标记下,如果不算这种情况的话,分析看是否正常。
环境
Oracle 11.2.0.4
1.记录每次吃奶时间
2.计算吃奶时间间隔
1. 记录每次吃奶时间
我在自己的Oracle测试环境中创建了一张表t_baby,用于实现记录宝宝每次的吃奶时间:
test@DEMO> desc t_baby
Name Null? Type
----------------------------------------- -------- ------------
ID NOT NULL NUMBER
FEED_TIME NOT NULL DATE
LABEL VARCHAR2(1)
注意:这里的LABEL字段就是用于标志吃奶量的。
默认值设置为'N',代表吃奶量正常;如果吃奶量很少,则可将对应记录的LABEL字段值手工更新为'L';如果吃奶量非常多,超过正常值,则更新为'M'。
由于每次吃奶都要人为的插入一条数据,为了简化这个运维操作,将插入语句保存到文件i.sql中,内容如下:
test@DEMO> get i
1 PROMPT Please input your feed_time(mmdd hh34:mi). eg:1213 08:00
2* insert into t_baby(id,feed_time) values(s1.nextval,to_date('&feed_time','mmdd hh34:mi'))
test@DEMO>
这样每次执行插入就可以方便的直接@i调用插入,比如刚刚媳妇儿告知我本次吃奶时间是13:16,那直接调用插入即可:
test@DEMO> @i
Please input your feed_time(mmdd hh34:mi). eg:1213 08:00
Enter value for feed_time: 1213 13:16
old 1: insert into t_baby(id,feed_time) values(s1.nextval,to_date('&feed_time','mmdd hh34:mi'))
new 1: insert into t_baby(id,feed_time) values(s1.nextval,to_date('1213 08:00','mmdd hh34:mi'))
1 row created.
test@DEMO> commit;
Commit complete.
确认刚刚插入的数据无误后,一定要记得提交事物。我之所以没有将commit写到脚本中,就是为了当发现数据输入有误,方便直接rollback回滚。
现在我们来看一下现有的数据,详细记录了每一次的吃奶时间:
test@DEMO> alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh34:mi:ss';
Session altered.
test@DEMO> select * from t_baby;
ID FEED_TIME LABEL
---------- ------------------- -----
6 2019-12-13 02:49:00 N
7 2019-12-13 04:58:00 N
8 2019-12-13 09:01:00 N
9 2019-12-13 10:40:00 L
15 2019-12-13 11:50:00 N
16 2019-12-13 13:16:00 N
6 rows selected.
可以看到ID=9这条记录的LABEL='L',也就是说这次吃奶量非常少。
2.计算吃奶时间间隔
也许有人禁不住会问,你这么简单的需求还把它弄到Oracle数据库里,还用SQL计算实现。什么?你说你还要用到Oracle分析函数?
其实不必太较真了,适合自己的才是最好的,我就是喜欢敲sqlplus不喜欢用Excel等工具,还能复习下分析函数,何乐而不为呢。
废话不多说,来看如何用分析函数显示上次喂奶时间L_TIME:
select t.*, lag(feed_time) over(order by id) l_time from t_baby t;
test@DEMO> select t.*, lag(feed_time) over(order by id) l_time from t_baby t;
ID FEED_TIME L L_TIME
---------- ------------------- - -------------------
6 2019-12-13 02:49:00 N
7 2019-12-13 04:58:00 N 2019-12-13 02:49:00
8 2019-12-13 09:01:00 N 2019-12-13 04:58:00
9 2019-12-13 10:40:00 L 2019-12-13 09:01:00
15 2019-12-13 11:50:00 N 2019-12-13 10:40:00
16 2019-12-13 13:16:00 N 2019-12-13 11:50:00
6 rows selected.
然后直接查询计算下喂奶间隔即可,以分钟为单位:
select id, feed_time, label, round((feed_time - l_time) * 24 * 60, 2) "LAG(min)"
from (select t.*, lag(feed_time) over(order by id) l_time from t_baby t);
test@DEMO> select id, feed_time, label, round((feed_time - l_time) * 24 * 60, 2) "LAG(min)" from (select t.*, lag(feed_time) over(order by id) l_time from t_baby t);
ID FEED_TIME L LAG(min)
---------- ------------------- - ----------
6 2019-12-13 02:49:00 N
7 2019-12-13 04:58:00 N 129
8 2019-12-13 09:01:00 N 243
9 2019-12-13 10:40:00 L 99
15 2019-12-13 11:50:00 N 70
16 2019-12-13 13:16:00 N 86
6 rows selected.
媳妇儿主要担心是喂奶间隔太短,会不会撑到宝宝,那如果说我们假定间隔在2h以上都是正常的话,那么对应的也就是LAG(min)>120分钟以上的为正常。
从目前已有的数据来看,的确异常次数比较多。
而我们之前说到存在喂奶量极少的情况,如果将这种情况排除在外呢?再重新计算:
select id, feed_time, label, round((feed_time - l_time) * 24 * 60, 2) "LAG(min)"
from (select t.*, lag(feed_time) over(order by id) l_time from t_baby t where label <> 'L');
test@DEMO> select id, feed_time, label, round((feed_time - l_time) * 24 * 60, 2) "LAG(min)" from (select t.*, lag(feed_time) over(order by id) l_time from t_baby t where label <> 'L');
ID FEED_TIME L LAG(min)
---------- ------------------- - ----------
6 2019-12-13 02:49:00 N
7 2019-12-13 04:58:00 N 129
8 2019-12-13 09:01:00 N 243
15 2019-12-13 11:50:00 N 169
16 2019-12-13 13:16:00 N 86
这下可以看到数据趋于正常,只有一次喂奶间隔在120分钟以下了。当然目前数据还比较少,后续数据多了才可以更准确的反映出异常的比例。
因为会经常查询到这个间隔时间。将这个两个语句分别保存为v1.sql和v2.sql,方便后续使用。
test@DEMO> l
1* select id, feed_time, label, round((feed_time - l_time) * 24 * 60, 2) "LAG(min)" from (select t.*, lag(feed_time) over(order by id) l_time from t_baby t)
test@DEMO> save v1 rep
Wrote file v1.sql
test@DEMO> l
1* select id, feed_time, label, round((feed_time - l_time) * 24 * 60, 2) "LAG(min)" from (select t.*, lag(feed_time) over(order by id) l_time from t_baby t where label <> 'L')
test@DEMO> save v2 rep
Wrote file v2.sql
test@DEMO> @v1
ID FEED_TIME L LAG(min)
---------- ------------------- - ----------
6 2019-12-13 02:49:00 N
7 2019-12-13 04:58:00 N 129
8 2019-12-13 09:01:00 N 243
9 2019-12-13 10:40:00 L 99
15 2019-12-13 11:50:00 N 70
16 2019-12-13 13:16:00 N 86
6 rows selected.
test@DEMO> @v2
ID FEED_TIME L LAG(min)
---------- ------------------- - ----------
6 2019-12-13 02:49:00 N
7 2019-12-13 04:58:00 N 129
8 2019-12-13 09:01:00 N 243
15 2019-12-13 11:50:00 N 169
16 2019-12-13 13:16:00 N 86
test@DEMO>
最后总结下,实际以后每次记录喂奶时间直接@i输入具体时间,每次查喂奶间隔就根据实际需求看@v1或者@v2就ok,确认无误后提交更改,再实际熟悉下整个流程:
--1.插入喂奶时间:
test@DEMO> @i
Please input your feed_time(mmdd hh34:mi). eg:1213 08:00
Enter value for feed_time: 1213 16:30
old 1: insert into t_baby(id,feed_time) values(s1.nextval,to_date('&feed_time','mmdd hh34:mi'))
new 1: insert into t_baby(id,feed_time) values(s1.nextval,to_date('1213 16:30','mmdd hh34:mi'))
1 row created.
--2.查看喂奶间隔:
test@DEMO> @v1
ID FEED_TIME L LAG(min)
---------- ------------------- - ----------
6 2019-12-13 02:49:00 N
7 2019-12-13 04:58:00 N 129
8 2019-12-13 09:01:00 N 243
9 2019-12-13 10:40:00 L 99
15 2019-12-13 11:50:00 N 70
16 2019-12-13 13:16:00 N 86
19 2019-12-13 16:30:00 N 194
7 rows selected.
--3.查看喂奶间隔(排除Label='L'的情况):
test@DEMO> @v2
ID FEED_TIME L LAG(min)
---------- ------------------- - ----------
6 2019-12-13 02:49:00 N
7 2019-12-13 04:58:00 N 129
8 2019-12-13 09:01:00 N 243
15 2019-12-13 11:50:00 N 169
16 2019-12-13 13:16:00 N 86
19 2019-12-13 16:30:00 N 194
6 rows selected.
--4.确认无误提交事物:
test@DEMO> commit;
Commit complete.
test@DEMO>
可以清楚看到最新的一次喂奶间隔是194分钟,也是正常的^_^
当前标题:如何使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔(文末含PPT)
文章网址:http://scyingshan.cn/article/gjiopj.html