计算mysql中相同表行的总时间

5jdjgkvh 于 2021-06-20 发布在 Mysql

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我设计了一张出勤表，这是一般文件
考勤机
舞虻
出席时间
无论用户何时来办公室，他都必须出勤。第一个参与者将考虑登录，第二个参与者将考虑注销。每次都会添加一条记录。一个用户可以在一天内进行多个条目（登录和注销）。这样地

empid81在同一天有两次登录和注销。
现在，我的目标是每天生成员工报告，报告他给公司的时间。我才知道 TIMESTAMPDIFF() 可以提供会议记录，但我无法理解如何将其应用于我的table。另外，我想问的是，表字段是否适合所需的报表，还是我需要更改它？
另一个策略是：我还认为应该在表中添加minutes列，每当用户注销时，我应该计算分钟数，并使用logout条目添加分钟数。
以下是测试的样本数据：

INSERT INTO `attendancemachinelogin` (`AttendanceMachineLoginId`, `EmpId`, `TimeTrackId`, `AttendanceDateTime`, `RecordAddDateTime`) VALUES
(0, 81, 315079, '2018-8-15 14:8:46', '2018-08-15 14:09:25'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 14:20:38', '2018-08-15 14:21:17'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 14:21:9', '2018-08-15 14:21:47'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 14:28:37', '2018-08-15 14:29:16'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 14:28:58', '2018-08-15 14:29:36'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 14:36:42', '2018-08-15 14:37:21'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 15:36:34', '2018-08-15 15:37:13'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 15:52:39', '2018-08-15 15:53:17'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:5:38', '2018-08-15 16:06:17'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:6:50', '2018-08-15 16:07:29'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:8:49', '2018-08-15 16:09:29'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:18:28', '2018-08-15 16:19:08'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:20:49', '2018-08-15 16:21:28'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:23:18', '2018-08-15 16:23:58'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:24:3', '2018-08-15 16:24:42'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:24:47', '2018-08-15 16:25:26'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:24:58', '2018-08-15 16:25:37'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:25:54', '2018-08-15 16:26:33'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 16:56:47', '2018-08-15 16:57:27'),
(0, 101, 417092, '2018-8-15 17:37:53', '2018-08-15 17:38:32'),
(0, 101, 417092, '2018-8-15 18:4:34', '2018-08-15 18:05:14'),
(0, 101, 417092, '2018-8-15 18:7:43', '2018-08-15 18:08:22'),
(0, 81, 315079, '2018-8-15 18:13:15', '2018-08-15 18:13:54'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 10:50:16', '2018-08-17 10:50:54'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 10:51:54', '2018-08-17 10:52:31'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 11:45:16', '2018-08-17 11:45:54'),
(0, 91, 916086, '2018-8-17 11:59:34', '2018-08-17 12:00:12'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 12:0:19', '2018-08-17 12:00:56'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 15:7:41', '2018-08-17 15:08:17'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 15:9:54', '2018-08-17 15:10:32'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 15:10:9', '2018-08-17 15:10:45'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 15:10:23', '2018-08-17 15:10:59'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 15:10:25', '2018-08-17 15:11:02'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 15:11:6', '2018-08-17 15:11:43'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 15:11:15', '2018-08-17 15:11:52'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 15:11:17', '2018-08-17 15:11:54'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 15:11:32', '2018-08-17 15:12:09'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 15:12:32', '2018-08-17 15:13:09'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 15:35:33', '2018-08-17 15:36:10'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 15:41:58', '2018-08-17 15:42:34'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 15:42:17', '2018-08-17 15:42:54'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 16:8:25', '2018-08-17 16:09:01'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 16:8:32', '2018-08-17 16:09:08'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 16:8:53', '2018-08-17 16:09:30'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 16:9:20', '2018-08-17 16:09:57'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 16:10:16', '2018-08-17 16:10:53'),
(0, 36, 413037, '2018-8-17 16:10:46', '2018-08-17 16:11:23'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 16:22:21', '2018-08-17 16:22:58'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 16:22:45', '2018-08-17 16:23:21'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 16:23:12', '2018-08-17 16:23:49'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 16:23:35', '2018-08-17 16:24:12'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 16:44:4', '2018-08-17 16:44:42'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 16:44:22', '2018-08-17 16:44:58'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 17:6:51', '2018-08-17 17:07:28'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 17:7:8', '2018-08-17 17:07:45'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 17:7:52', '2018-08-17 17:08:28'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 17:9:25', '2018-08-17 17:10:02'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 17:9:46', '2018-08-17 17:10:22'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 17:10:6', '2018-08-17 17:10:42'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 17:10:24', '2018-08-17 17:11:01'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 17:10:39', '2018-08-17 17:11:15'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 17:10:47', '2018-08-17 17:11:24'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 17:10:58', '2018-08-17 17:11:35'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 17:11:10', '2018-08-17 17:11:46'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 17:11:31', '2018-08-17 17:12:09'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 17:40:40', '2018-08-17 17:41:18'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 17:41:23', '2018-08-17 17:41:59'),
(0, 36, 413037, '2018-8-17 17:41:37', '2018-08-17 17:42:14'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 17:42:9', '2018-08-17 17:42:45'),
(0, 3, 213020, '2018-8-17 17:47:34', '2018-08-17 17:48:11'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 17:48:16', '2018-08-17 17:48:52'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 17:48:59', '2018-08-17 17:49:36'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 17:49:59', '2018-08-17 17:50:36'),
(0, 36, 413037, '2018-8-17 17:52:36', '2018-08-17 17:53:13'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 17:52:53', '2018-08-17 17:53:29'),
(0, 6, 213016, '2018-8-17 17:53:30', '2018-08-17 17:54:06'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 17:53:44', '2018-08-17 17:54:20'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 17:54:27', '2018-08-17 17:55:03'),
(0, 3, 213020, '2018-8-17 17:54:49', '2018-08-17 17:55:27'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 17:55:23', '2018-08-17 17:56:00'),
(0, 36, 413037, '2018-8-17 17:58:33', '2018-08-17 17:59:10'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 17:58:47', '2018-08-17 17:59:24'),
(0, 102, 517094, '2018-8-17 17:59:4', '2018-08-17 17:59:40'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 17:59:33', '2018-08-17 18:00:09'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 18:0:16', '2018-08-17 18:00:52'),
(0, 3, 213020, '2018-8-17 18:0:40', '2018-08-17 18:01:17'),
(0, 6, 213016, '2018-8-17 18:1:30', '2018-08-17 18:02:06'),
(0, 36, 413037, '2018-8-17 18:26:24', '2018-08-17 18:27:01'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 18:26:38', '2018-08-17 18:27:14'),
(0, 6, 213016, '2018-8-17 18:27:9', '2018-08-17 18:27:45'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 18:27:24', '2018-08-17 18:28:00'),
(0, 102, 517094, '2018-8-17 18:27:38', '2018-08-17 18:28:14'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 18:28:13', '2018-08-17 18:28:49'),
(0, 81, 315079, '2018-8-17 19:36:49', '2018-08-17 19:37:26'),
(0, 101, 417092, '2018-8-17 19:37:17', '2018-08-17 19:37:54'),
(0, 102, 517094, '2018-8-17 19:37:30', '2018-08-17 19:38:07'),
(0, 36, 413037, '2018-8-17 19:38:13', '2018-08-17 19:38:50'),
(0, 4, 413034, '2018-8-17 19:38:54', '2018-08-17 19:39:32'),
(0, 3, 213020, '2018-8-17 19:39:58', '2018-08-17 19:40:35'),
(0, 101, 417092, '2018-8-18 10:21:26', '2018-08-18 10:22:03'),
(0, 81, 315079, '2018-8-18 10:30:23', '2018-08-18 10:31:09'),
(0, 4, 413034, '2018-8-18 10:31:46', '2018-08-18 10:32:27'),
(0, 102, 517094, '2018-8-18 10:32:15', '2018-08-18 10:32:53'),
(0, 6, 213016, '2018-8-18 10:32:44', '2018-08-18 10:33:22'),
(0, 3, 213020, '2018-8-18 10:33:23', '2018-08-18 10:34:03'),
(0, 81, 315079, '2018-8-18 10:42:49', '2018-08-18 10:43:27'),
(0, 101, 417092, '2018-8-18 10:43:25', '2018-08-18 10:44:03'),
(0, 81, 315079, '2018-8-18 10:48:51', '2018-08-18 10:49:30'),
(0, 102, 517094, '2018-8-18 10:49:9', '2018-08-18 10:49:49'),
(0, 81, 315079, '2018-8-18 10:56:46', '2018-08-18 10:57:25'),
(0, 1, 1211003, '2018-8-18 10:57:0', '2018-08-18 10:57:38'),
(0, 4, 413034, '2018-8-18 10:57:51', '2018-08-18 10:58:38'),
(0, 3, 213020, '2018-8-18 10:58:43', '2018-08-18 10:59:26');

mysql time report

来源：https://stackoverflow.com/questions/51906427/cacluate-total-time-in-same-table-rows-in-mysql

2条答案

按热度按时间

x0fgdtte1#

抱歉，我必须出去，但这里有一个使用行号模拟和mod%的部分解决方案

select x.*,y.empid,y.attendancedatetime,y.rn
from
(
select a.* ,
        if(a.empid <> @p, @rn:=1,@rn:=@rn+1) rn,
        @p:=a.empid p
from   `attendancemachinelogin` a
cross join (select@rn:=0,@p:=0) r
order by empid,AttendanceDateTime
) x
left join
(
select a.* ,
        if(a.empid <> @p1, @rn1:=1,@rn1:=@rn1+1) rn,
        @p1:=a.empid p
from   `attendancemachinelogin` a
cross join (select@rn1:=0,@p1:=0) r
order by empid,AttendanceDateTime
) y
on x.empid = y.empid and y.rn = x.rn+1
where x.rn % 2 > 0;

+--------------------------+-------+-------------+---------------------+---------------------+------+------+-------+---------------------+------+
| AttendanceMachineLoginId | EmpId | TimeTrackId | AttendanceDateTime  | RecordAddDateTime   | rn   | p    | empid | attendancedatetime  | rn   |
+--------------------------+-------+-------------+---------------------+---------------------+------+------+-------+---------------------+------+
|                        0 |     1 |     1211003 | 2018-08-18 10:57:00 | 2018-08-18 10:57:38 |    1 |    1 |  NULL | NULL                | NULL |
|                        0 |     3 |      213020 | 2018-08-17 17:47:34 | 2018-08-17 17:48:11 |    1 |    3 |     3 | 2018-08-17 17:54:49 |    2 |
|                        0 |     3 |      213020 | 2018-08-17 18:00:40 | 2018-08-17 18:01:17 |    3 |    3 |     3 | 2018-08-17 19:39:58 |    4 |
|                        0 |     3 |      213020 | 2018-08-18 10:33:23 | 2018-08-18 10:34:03 |    5 |    3 |     3 | 2018-08-18 10:58:43 |    6 |
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|                        0 |     4 |      413034 | 2018-08-17 16:23:12 | 2018-08-17 16:23:49 |    3 |    4 |     4 | 2018-08-17 17:07:52 |    4 |
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+--------------------------+-------+-------------+---------------------+---------------------+------+------+-------+---------------------+------+
59 rows in set (0.00 sec)

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ntjbwcob2#

SELECT EmpId, DATE(AttendanceDateTime), SEC_TO_TIME(SUM(TIME_TO_SEC(TIMEDIFF(RecordAddDateTime, AttendanceDateTime))))
FROM attendancemachinelogin
GROUP BY EmpId, DATE(AttendanceDateTime)

http://sqlfiddle.com/#!9/fd5f95/7型

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