file Convertire a colonne che permettono duplicati

Question

Si consideri la seguente tabella e le righe:

Un elenco.

ID, name, event, type
1, 'John Doe', '2010-09-01 15:00:00.000', 'input'
1, 'John Doe', '2010-09-03 11:00:00.000', 'input'
1, 'John Doe', '2010-09-04 17:00:00.000', 'input'
1, 'John Doe', '2010-09-02 15:00:00.000', 'output'
1, 'John Doe', '2010-09-03 16:00:00.000', 'output'
1, 'John Doe', '2010-09-06 17:00:00.000', 'output'

Quello che voglio è quello di convertire i file in colonne, in modo da poter avere due colonne diverse, di eventi di ingresso e di uscita degli eventi. Come:

Elenco B.

ID, name, input event, output event
1, 'John Doe', '2010-09-01 15:00:00.000', '2010-09-02 15:00:00.000'
1, 'John Doe', '2010-09-03 11:00:00.000', '2010-09-03 16:00:00.000'
1, 'John Doe', '2010-09-04 17:00:00.000', '2010-09-06 17:00:00.000'

sono stato in grado di ottenere qualcosa di simile a seguente:

Elenco C.

ID, name, input event, output event
1, 'John Doe', '2010-09-01 15:00:00.000', null
1, 'John Doe', '2010-09-03 11:00:00.000', null
1, 'John Doe', '2010-09-04 17:00:00.000', null
1, 'John Doe', null, '2010-09-02 15:00:00.000'
1, 'John Doe', null, '2010-09-03 16:00:00.000'
1, 'John Doe', null, '2010-09-06 17:00:00.000'

, ma il problema è come piatto le righe, in quanto la tuple duplicate ID-name sono rilevanti. Per convertire le righe in colonne di solito codice di qualcosa di simile:

select ID, name, max(case when type = 'input' then event else null end) as 'input event', max(case when type = 'output' then event else null end) as 'output event' from events group by ID, name

, ma, naturalmente, il GROUP BY sta per lasciare fuori i duplicati, e questo è quello che non voglio.

Tutte le idee su come raggiungere questo obiettivo con una query?

Sarebbe bello avere una soluzione SQL portatile o per PostgreSQL, ma ogni idea è molto apprezzato.

EDIT: mi dispiace per la risposta tardiva. Entrambe le soluzioni da AlexRednic e Mark Bannister realizzare quello che volevo. Alla fine ho optato per il secondo, dal momento che sembra più chiaro per me. Grazie a tutti per le vostre risposte!

Answer 1

Prova il seguente:

select ID, name, event as 'input event', 
       (select min(o.event) 
        from events o 
        where o.type = 'output' and 
              i.ID = o.ID and 
              i.name = o.name and 
              i.event < o.event) as 'output event' 
from events i
where i.type = 'input'
group by ID, name, event

Answer 2

select t1.id,t1.name,t1.event,t2.event from test t1
    inner join test t2 on t1.event <= t2.event 
        and t1.type = 'input' 
        and t2.type = 'output'
                   and t1.id = t2.id
                   and t1.name = t2.name

Il fatto è che è necessario in qualche modo collegare le sessioni di input / output. In questa query ho fatto utilizzando la colonna evento timestamp. Potrebbe fornire ulteriori informazioni se questo non è quello che volevi?

Aggiornamento: ora, al post-processo un po 'si potrebbe fare

with a as
(
select t1.id,t1.name,t1.event as in_event,t2.event as out_event from test t1
    inner join test t2 on t1.event <= t2.event 
                   and t1.type = 'input' 
                   and t2.type = 'output'
                   and t1.id = t2.id
                   and t1.name = t2.name
)
select id,name,in_event,min(out_event)
       from a
group by id,name,in_event

Answer 3

Sto scrivendo dal principio:

create table #a(
ID int,
name varchar(30),
event datetime,
type varchar(10)
)

insert #a
select  
1, 'John Doe', '2010-09-01 15:00:00.000', 'input'
union select 1, 'John Doe', '2010-09-01 16:00:00.000', 'input'
union select 1, 'John Doe', '2010-09-01 17:00:00.000', 'input'
union select 1, 'John Doe', '2010-09-02 15:00:00.000', 'output'
union select 1, 'John Doe', '2010-09-02 16:00:00.000', 'output'
union select 1, 'John Doe', '2010-09-02 17:00:00.000', 'output'

  

- ecco la soluzione sql

select 
    ID, 
    name, 
    case when type = 'input' then event else null end "input event",
    case when type = 'output' then event else null end "output event"
 from #a