SQL find Клиенты, с которыми не удалось связаться за последние 45 дней

Не могли бы вы помочь мне отфильтровать клиентов, с которыми не связывались в прошлые xxxx-дни? ei 45

SELECT TOP 1000 [ID] ,[dates] ,[companies] FROM [company].[dbo].[Contact]

NB: с некоторыми компаниями обращались более одного раза в день xxxx.

Я предполагаю, что получение последней даты даст точный результат.

 ID dates companies 2017/01/02 Facebook 2017/01/03 Chevron 2017/01/05 AFLAC 2017/01/09 Applied Industrial Technologies 2017/01/11 Charter Communications 2017/01/12 Coca-Cola 2017/01/13 Dow Chemical 2017/01/17 Foot Locker 2017/01/18 General Dynamics 2017/01/20 Humana 2017/01/25 Imation 2017/01/26 Kimberly-Clark 2017/01/27 3M 2017/01/30 Facebook 2017/01/31 Chevron 2017/02/01 Foot Locker 2017/02/03 General Dynamics 2017/02/06 Humana 2017/02/10 Imation 2017/02/17 Kimberly-Clark 2017/02/20 3M 2017/02/21 Public Storage 2017/02/22 Qualcomm 2017/02/24 Sealy 2017/02/28 Steelcase 2017/02/02 Textron 2017/02/06 Men's Wearhouse 2017/02/08 Toll Brothers 2017/02/09 Tractor Supply 2017/02/13 USG 2017/02/14 Valspar 2017/02/15 Waste Management 2017/02/20 Williams-Sonoma 2017/02/21 Yahoo 2017/02/23 Union Pacific 2017/02/24 Foot Locker 2017/02/27 General Dynamics 2017/02/28 Humana 2017/03/01 Imation 2017/03/02 Kimberly-Clark 2017/03/03 3M 2017/03/06 Public Storage 2017/03/09 Qualcomm 2017/03/10 Sealy 2017/03/13 Steelcase 2017/03/14 Textron 2017/03/17 Men's Wearhouse 2017/03/23 Toll Brothers 2017/03/24 Tractor Supply 2017/03/27 USG 2017/03/01 Valspar 2017/03/03 Waste Management 2017/03/06 Williams-Sonoma 2017/03/07 Yahoo 2017/03/08 Union Pacific 2017/03/09 Foot Locker 2017/03/13 General Dynamics 2017/03/15 Humana 2017/03/22 Imation 2017/03/24 Kimberly-Clark 2017/03/27 3M 2017/03/28 Capital One Financial 2017/03/29 CBS 2017/04/03 Citigroup 2017/04/05 E*Trade Financial 2017/04/06 El Paso 2017/04/07 Goodrich 2017/04/10 Hanesbrands 2017/04/11 International Paper 2017/04/12 Eastman Kodak 2017/04/20 Kraft Foods 2017/04/25 LSI 2017/04/26 Macy's 2017/04/27 Brunswick 2017/04/28 Meredith 2017/04/03 Manpower 2017/04/04 NCR 2017/04/05 Oracle 2017/04/07 Pepsi Bottling 2017/04/10 Pfizer 2017/04/13 Penn National Gaming 2017/04/14 Prudential Financial 2017/04/17 RadioShack 2017/04/18 Regal Entertainment Group 2017/04/24 SanDisk 2017/04/26 Facebook 2017/05/01 Chevron 2017/05/04 AFLAC 2017/05/05 Applied Industrial Technologies 2017/05/08 Charter Communications 2017/05/09 Coca-Cola 2017/05/10 Dow Chemical 2017/05/11 Foot Locker 2017/05/15 General Dynamics 2017/05/16 Humana 2017/05/17 Imation 2017/05/19 Kimberly-Clark 2017/05/24 3M 2017/05/25 Facebook 2017/05/26 Chevron 2017/05/01 Foot Locker 2017/05/04 General Dynamics 2017/05/08 Humana 2017/05/12 Imation 2017/05/15 Kimberly-Clark 2017/05/16 3M 2017/05/18 Public Storage 2017/05/19 Qualcomm 2017/05/22 Sealy 2017/05/24 Steelcase 2017/05/26 Textron 2017/05/29 Men's Wearhouse 2017/05/30 Toll Brothers 2017/05/31 Tractor Supply 2017/06/07 USG 2017/06/09 Facebook 2017/06/13 Chevron 2017/06/14 AFLAC 2017/06/15 Applied Industrial Technologies 2017/06/19 Charter Communications 2017/06/20 Coca-Cola 2017/06/22 Dow Chemical 2017/06/23 Foot Locker 2017/06/26 General Dynamics 2017/06/28 Humana 2017/06/01 Imation 2017/06/02 Kimberly-Clark 2017/06/05 3M 2017/06/06 Facebook 2017/06/07 Chevron 2017/06/08 Foot Locker 2017/06/12 General Dynamics 2017/06/13 Humana 2017/06/14 Imation 2017/06/16 Kimberly-Clark 2017/06/20 3M 2017/06/21 Public Storage 2017/06/22 Qualcomm 2017/06/29 Sealy 2017/06/30 Steelcase 2017/07/11 Textron 2017/07/12 Men's Wearhouse 2017/07/13 Toll Brothers 2017/07/14 Tractor Supply 2017/07/19 USG 2017/07/21 Facebook 2017/07/24 Chevron 2017/07/25 AFLAC 2017/07/26 Applied Industrial Technologies 2017/07/27 Charter Communications 2017/08/01 Coca-Cola 2017/08/02 Dow Chemical 2017/08/10 Foot Locker 2017/08/11 General Dynamics 2017/08/15 Humana 2017/08/16 Imation 2017/08/17 Kimberly-Clark 2017/08/21 3M 2017/08/23 Facebook 2017/08/24 Chevron 2017/08/25 Foot Locker 2017/08/29 General Dynamics 2017/08/30 Humana 2017/08/31 Imation 2017/09/07 Kimberly-Clark 2017/09/08 3M 2017/09/13 Public Storage 2017/09/14 Qualcomm 2017/09/15 Sealy 2017/09/20 Steelcase 2017/09/21 Textron 2017/09/22 Men's Wearhouse 2017/09/25 Toll Brothers 2017/09/26 Tractor Supply 2017/09/27 USG 2017/09/04 Facebook 2017/09/05 Chevron 2017/09/06 AFLAC 2017/09/11 Applied Industrial Technologies 2017/09/13 Charter Communications 2017/09/14 Coca-Cola 2017/09/15 Dow Chemical 2017/09/20 Foot Locker 2017/09/21 General Dynamics 2017/09/22 Humana 2017/09/26 Imation 2017/09/27 Kimberly-Clark 2017/09/29 3M 2017/10/02 Facebook 2017/10/03 Chevron 2017/10/05 Foot Locker 2017/10/11 General Dynamics 2017/10/12 Humana 2017/10/16 Imation 2017/10/18 Kimberly-Clark 2017/10/19 3M 2017/10/20 Public Storage 2017/10/23 Qualcomm 2017/10/24 Sealy 2017/10/26 Steelcase

использование not exists() :

 select distinct companies from [company].[dbo].[Contact] c where not exists ( select 1 from [company].[dbo].[Contact] i where i.companies = c.companies and i.dates >= convert(date,dateadd(day,-45,getdate())) )

Если у вас есть таблица companies вы можете использовать это вместо distinct в своем contact столе. Это также позволит вам вернуть companies , у которых нет contact .

 select * from [company].[dbo].[companies] c where not exists ( select 1 from [company].[dbo].[Contact] i where i.companies = c.companies and i.dates >= convert(date,dateadd(day,-45,getdate())) )

Другой вариант, использующий агрегирование с предложением having() , возвращать только те companies где max(dates) меньше 45 дней назад; также возвращая последнюю дату контакта:

 select companies , LastContact = max(dates) from [company].[dbo].[Contact] c group by companies having max(dates)<convert(date,dateadd(day,-45,getdate()))

демо-версия рекстера: http://rextester.com/OJER22556

возвращает:

 +---------------------------+-------------+ | companies | LastContact | +---------------------------+-------------+ | Brunswick | 2017-04-27 | | Capital One Financial | 2017-03-28 | | CBS | 2017-03-29 | | Citigroup | 2017-04-03 | | E*Trade Financial | 2017-04-05 | | Eastman Kodak | 2017-04-12 | | El Paso | 2017-04-06 | | Goodrich | 2017-04-07 | | Hanesbrands | 2017-04-10 | | International Paper | 2017-04-11 | | Kraft Foods | 2017-04-20 | | LSI | 2017-04-25 | | Macy's | 2017-04-26 | | Manpower | 2017-04-03 | | Meredith | 2017-04-28 | | NCR | 2017-04-04 | | Oracle | 2017-04-05 | | Penn National Gaming | 2017-04-13 | | Pepsi Bottling | 2017-04-07 | | Pfizer | 2017-04-10 | | Prudential Financial | 2017-04-14 | | RadioShack | 2017-04-17 | | Regal Entertainment Group | 2017-04-18 | | SanDisk | 2017-04-24 | | Union Pacific | 2017-03-08 | | Valspar | 2017-03-01 | | Waste Management | 2017-03-03 | | Williams-Sonoma | 2017-03-06 | | Yahoo | 2017-03-07 | +---------------------------+-------------+

 declare @date datetime = getdate() select * from [company].[dbo].[contact] where DATEDIFF(DAY, dates, @date) >= 45

Поскольку выполнение действия в предикате фильтра плохо для производительности (предотвращение использования индекса и т. Д.), Более эффективный подход:

 declare @date datetime = getdate() select id ,dates ,company from ( select *, DATEDIFF(DAY, dates, @date) as daysSinceContact from [company].[dbo].[contact] ) as c where daysSince >= 45

ИЛИ используя CTE

 declare @date datetime = getdate() ;with c as ( select *, DATEDIFF(DAY, dates, @date) as daysSinceContact from [company].[dbo].[contact] ) select id ,dates ,company from c where daysSince >= 45

 SELECT Companies ,[Dates] ,DATEDIFF(Day, [Dates], CAST(Getdate() AS DATE)) AS [DaysHaven't Been Contacted Past45 days] FROM #Temp o WHERE DATEDIFF(Day, [Dates], CAST(Getdate() AS DATE)) >= 45 ORDER BY [Dates] DESC

Отобразить имя столбца SQL как значение строки в SSRS-матрице

Динамические параметры SSRS, прошедшие через заголовок страницы

Результат SSRS отличается от результата SSMS тем же запросом

Форматирование цвета SSRS на основе параметра

Несколько отчетов в SSRS с использованием той же хранимой процедуры

Подводный отчет не может быть показан. Под-отчет работает отдельно - не с основным докладом

Отчет SQL Server Reporting Studio с сообщением «ERROR #» или недопустимой ошибкой типа данных

Epicor 10 (ERP) Ошибка отчетности SSRS: максимум 1024 столбца возвращены

Параметр SSRS multi-select не может записывать значения с запятой

СОЮЗУ или НЕ СОЮЗУ

sp_send_dbmail вставить файл mhtml в тело