SQL - 时间序列 - 对于缺失值返回 0

Question

我有一个名为 MY_TABLE(例如)的 MS/Azure SQL 表，其中包含两列:

• datetime : INT = UNIX 纪元(测量的日期和时间)
• val : DECIMAL(测量值)

此表表示时间序列，通常分辨率为 1 分钟。数据中可能存在一些差距/缺失值。 SQL 数据库链接到 Django Web 应用程序，其中时间序列将显示在图表上。

我使用以下查询来检索两个日期之间 1 小时分辨率的聚合数据:

    WITH time_table as (
        SELECT cast(dateadd(second, datetime, '19700101') as DATETIME) as calendar_date,val,datetime as epoch
        FROM MY_TABLE
        WHERE datetime>=1451628000 and datetime<1452755200
    )
    SELECT min(epoch),avg(val) 
    FROM time_table
    GROUP BY YEAR(calendar_date),MONTH(calendar_date),DAY(calendar_date),datepart(hour,calendar_date)
    ORDER BY min(calendar_date) ASC

此查询返回 1 小时时间段内聚合的平均值。

问题

1. 即使表中没有相应的数据，如何在所有时间步骤将此查询修改为值 (0)。更清楚地说，我希望结果是一个连续的时间序列，没有任何时间间隙

我可以使用Python/Pandas轻松执行此操作，但我觉得这不会被优化

Answer 1

您可以使用纪元形式和日期时间形式生成小时表:

create table dbo.Hours (
   EpochStart bigint not null primary key clustered
 , EpochEnd   bigint not null
 , Datetime_Hour datetime not null
 , Datetime_NextHour datetime not null
);

declare @fromdate datetime = '20160101';
declare @thrudate datetime = '20161231';

;with n as (select n from (values(0),(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9)) t(n))
, Hours as (
  select top ((datediff(day, @fromdate,@thrudate)+1)*24)
      [Datetime_Hour]=convert(datetime,dateadd(hour,row_number() over(order by (select 1))-1,@fromdate))
     ,[Datetime_NextHour]=convert(datetime,dateadd(hour,row_number() over(order by (select 1)),@fromdate))
  from n as deka cross join n as hecto cross join n as kilo 
                cross join n as tenK cross join n as hundredK
   order by 1
)
insert into dbo.Hours
select
   EpochStart = datediff(second,'19700101',Datetime_Hour)
 , EpochEnd   = datediff(second,'19700101',Datetime_NextHour)
 , Datetime_Hour
 , Datetime_NextHour
from Hours;

然后在查询中使用它，如下所示:

select 
   h.EpochStart
 , avg(val)
from dbo.Hours h
  left join MY_TABLE t
    on t.datetime >= h.EpochStart
   and t.datetime <  h.EpochEnd
where h.EpochStart >= 1451628000
  and h.EpochStart <  1452755200
group by h.EpochStart

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