SQL-Abfrage zum Ableiten der Zeittaktdaten aus der Maßtabelle

Question

Zunächst einmal ein großes Dankeschön dafür, dass Sie dies untersucht haben.

Wir haben eine Tabelle Maßnahmen genannt, die, dass die Mitarbeiter Tätigkeit im Labor erfaßt, wie unten dargestellt:

 
╔════╦═════════╦═════════════════════╦═════════════════════╦═════════╦══════════════╗ 
║ id ║ staf_id ║  start_time  ║  stop_time  ║ task_id ║ fruit_tested ║ 
╠════╬═════════╬═════════════════════╬═════════════════════╬═════════╬══════════════╣ 
║ 1 ║  123 ║ 2016-06-01 10:00:00 ║ 2016-06-01 13:15:00 ║  1 ║   90 ║ 
║ 2 ║  123 ║ 2016-06-01 15:20:00 ║ 2016-06-01 18:30:00 ║  2 ║   60 ║ 
║ 3 ║  333 ║ 2016-06-02 10:30:30 ║ 2016-06-02 15:45:00 ║  1 ║   30 ║ 
║ 4 ║  333 ║ 2016-06-03 09:00:00 ║ 2016-06-03 09:45:00 ║  1 ║   60 ║ 
║ 5 ║  555 ║ 2016-06-01 07:00:00 ║ 2016-06-01 11:15:00 ║  1 ║   90 ║ 
║ 6 ║  555 ║ 2016-06-01 11:30:00 ║ 2016-06-01 13:00:00 ║  1 ║   30 ║ 
║ 7 ║  123 ║ 2016-06-02 10:00:00 ║ 2016-06-02 14:00:00 ║  3 ║   30 ║ 
║ 8 ║  333 ║ 2016-06-03 10:20:00 ║ 2016-06-03 13:15:15 ║  1 ║   30 ║ 
║ 9 ║  333 ║ 2016-06-04 07:50:20 ║ 2016-06-04 12:30:50 ║  1 ║   60 ║ 
║ 10 ║  555 ║ 2016-06-03 05:30:00 ║ 2016-06-03 10:00:00 ║  1 ║   60 ║ 
║ 11 ║  123 ║ 2016-06-03 06:00:00 ║ 2016-06-03 10:30:30 ║  4 ║   90 ║ 
║ 12 ║  123 ║ 2016-06-03 12:15:04 ║ 2016-06-03 12:45:50 ║  5 ║   90 ║ 
║ 13 ║  123 ║ 2016-06-03 17:10:00 ║ 2016-06-03 19:00:00 ║  1 ║   30 ║ 
║ 14 ║  123 ║ 2016-06-04 12:15:04 ║ 2016-06-04 15:00:00 ║  1 ║   30 ║ 
║ 15 ║  123 ║ 2016-06-04 15:10:00 ║ 2016-06-04 15:30:00 ║  2 ║   90 ║ 
╚════╩═════════╩═════════════════════╩═════════════════════╩═════════╩══════════════╝ 

Derzeit

, wir ein Problem mit unserem realen Zeitschaltuhr- Tisch haben, als Zwischenlösung würde Ich mag abrufen Zeituhr Details von jedem Personal für jeden Tag von der Maßtabelle, wobei der clock_in die ersten measures.start_time für den Tag und clock_out die letzten measures.stop_time für den Tag dieser Mitarbeiter wie folgt sein wird:

 
╔══════════╦═════════════════════╦═════════════════════╗ 
║ staff_id ║  clock_in  ║  clock_out  ║ 
╠══════════╬═════════════════════╬═════════════════════╣ 
║  123 ║ 2016-06-01 10:00:00 ║ 2016-06-01 18:30:00 ║ 
║  123 ║ 2016-06-02 10:00:00 ║ 2016-06-02 14:00:00 ║ 
║  123 ║ 2016-06-03 06:00:00 ║ 2016-06-03 19:00:00 ║ 
║  123 ║ 2016-06-04 12:15:04 ║ 2016-06-04 15:30:00 ║ 
║  333 ║ 2016-06-02 10:30:30 ║ 2016-06-02 15:45:00 ║ 
║  333 ║ 2016-06-03 09:00:00 ║ 2016-06-03 13:15:15 ║ 
║  333 ║ 2016-06-04 07:50:20 ║ 2016-06-04 12:30:50 ║ 
║  555 ║ 2016-06-01 07:00:00 ║ 2016-06-01 13:00:00 ║ 
║  555 ║ 2016-06-03 05:30:00 ║ 2016-06-03 10:00:00 ║ 
╚══════════╩═════════════════════╩═════════════════════╝ 

Wie erreiche ich? Dieses Ergebnis? Jeder Vorschlag würde sehr geschätzt werden.

Answer 1

Ich denke, das ist einfach, nur eine Aggregation:

select staff_id, min(start_time) as clock_in, max(stop_time) as clock_out 
from measures 
group by staff_id, date(start_time) 
order by staff_id, min(start_time); 

Answer 2

select staff_id, 
    min(start_time) clock_in, 
    max(stop_time) clock_out 
from measures 
group by staff_id,cast(start_time as date) 
order by 1,2