這個數據轉換

我簡化現實簡單起見，最好的辦法...這個數據轉換

我有幾百萬溫度觀測的表：ObservationID，LocationID，Observation_Date，溫度

我想編寫一個查詢，但得到額外的列，以及，

ObservationID， LocationID， Observation_Date，溫度， Temperature_At_Last_Observation， Temperature_2_o bservations_ago， Temperature_3_observations_ago， Temperature_4_observations_ago， ..等..

在現實中，這要複雜得多，而且我有幾百萬行的表中。所以我想知道什麼方法將是最有效的。

我是從遞歸的角度來攻擊這個嗎？或者因爲每行至少有15個新列會意味着遞歸效率低下？

或者我堅持使用基於集合的方法，將觀察分割爲排序順序，然後加入LocationID？

有什麼建議嗎？

幸運的是，我還可以選擇將數據加載到Teradata平臺或SQL Server 2008 R2平臺。

來源

2013-04-23 Josh

您是否熟悉CROSS APPLY？那將是我的第一次嘗試。注意：我不知道什麼是最有效的方法來解決這個問題，我可能會繼續黑客攻擊它，直到我找到令我滿意的東西。 – Aushin 2013-04-23 15:33:47

堅持使用基於SET的方法。

在SQL Server中，考慮在窗口聚合函數中使用LEAD（）和LAG（）。

在Teradata中，您可以使用Window Aggregate函數結合ROW間的n PRECEDING和n PRECEDING查看'n'行。

有關Teradata中的示例，請查看對問題Compare 3 Consecutive Rows in a table的回覆。

來源

2013-04-23 19:58:02

這個數據轉換

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