比如:
fid ftime
1 2006-05-05 10:00:00.000
2 2006-05-05 10:00:01.000
3 2006-05-05 10:00:10.000
4 2006-05-05 10:01:10.000
5 2006-05-05 10:01:20.000
这样的数据属于离散的数据,因为数据库的执行时间是不确定的,要把它们按统计它们的出现次数常常需要使用数据挖掘的东西。数据挖掘通常都是不同的数据库有不同的实现的,JDBMonitor是跨数据库的,因此肯定不能使用这些数据库特有的东西。现在也有一些开源的跨数据库的数据挖掘引擎,但是其尺寸巨大无比,都要50M以上。JDBMonitor是一个小的工具,为了方便部署和使用,JDBMontior的一个基本原则就是尽量避免使用JDK之外的类,所以肯定不能使用它们。我经过仔细思考,发现可以通过如下技巧来解决:
select count(sub.f) as exeCount,min(sub.FBeginTime) as FTime from(
select cast(DateDiff(ss, ,FBeginTime)/ as int) as f,FBeginTime from T_LOG_SQLLog
)as sub
where 1=1
and FBeginTime>=
and FBeginTime<=
group by sub.f
其中第一、三个参数传递用户选择的时间段的起始时间,第二个参数是用户选择的计时间隔(以秒为单位),参数四是用户选择的时间段的结束时间。
我采用的是整除的技巧来实现的这个效果。
其中FBeginTime是SQL语句执行的开始时间(在这里我们就把它看作SQL语句的执行时间),cast(DateDiff(ss, ,FBeginTime)/ as int) as f的意思就是计算SQL语句的执行时间到选择的时间段的起始时间之间的秒间隔数,然后再整除用户选择的计时间隔(以秒为单位)。经过整除以后同一个时间段内的数据就相同了,然后我们一个groupby,然后一个count(sub.f),这样各个时间段sql的执行次数就出来了。
以上边的数据为例,假如我输入的起始时间是2006-05-05 10:00:00.000,结束时间是2006-05-05 10:02:00.000。
那么select cast(DateDiff(ss, ,FBeginTime)/ as int) as f,FBeginTime from T_LOG_SQLLog的结果集就是:
f FBeginTime
0 2006-05-05 10:00:00.000
0 2006-05-05 10:00:01.000
0 2006-05-05 10:00:10.000
1 2006-05-05 10:01:00.000
1 2006-05-05 10:01:00.000
然后,以f为分组条件进行汇总,并统计f的count,这样各个时间段sql的执行次数就出来了:
3 2006-05-05 10:00:00.000
2 2006-05-05 10:01:00.000