Slow running query
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Hi,
I am trying to get some counts and it's running really slow. Any help would be really appreciated.
The table has a call_id, start_time, and end_time. The table has thousands or records but I am parsing by day. When I include the ]group = 'Tech' it drops the working collection to about 800.
I am trying to summarize the data by minute. Something saying that at says at xx:xx there where xx calls between the time. Thing is I need to count per minute and include everything that is in that minute. (I know, confusing. I included what i have so far.) The problem is, this is slow and if I run it for multiple days it's almost unusable.
DECLARE @sDate AS SMALLDATETIME = '30 jan 2018';
DECLARE @eDate AS SMALLDATETIME = '30 jan 2018';
SET @eDate = DATEADD(MINUTE, -1, DATEADD(DAY, 1, @eDate)) -- set to 23:59 of the last day
;WITH DateCte
AS (SELECT @sDate AS Day
UNION ALL
SELECT DATEADD(MINUTE, 5, Day) AS Day
FROM DateCte
WHERE DATEADD(MINUTE, 5, Day) <= @eDate),
QueueCallsCte
AS (SELECT call_id,
DATEADD(MINUTE, DATEDIFF(MINUTE, 0, start_time), 0) start_time,
DATEADD(MINUTE, DATEDIFF(MINUTE, 0, end_time), 0) end_time
FROM dbo.QueueCallItems
WHERE start_time
BETWEEN @sDate AND @eDate
AND group = 'Tech'
AND type = 3)
SELECT DateCte.Day,
(SELECT COUNT(DISTINCT call_id) FROM QueueCallsCte WHERE DateCte.Day BETWEEN QueueCallsCte.start_time AND QueueCallsCte.end_time) CallCount
FROM DateCte
WHERE DATEPART(HOUR, DateCte.Day)
BETWEEN 4 AND 18
OPTION (MAXRECURSION 0); -
If you'd provide some usable sample data -- CREATE TABLE and INSERT statements -- for QueueCallItems, I (and others) can code something up. Sorry, but I just don't have additional time to volunteer to convert a picture of data to usable data.
SQL DBA,SQL Server MVP(07, 08, 09) "It's a dog-eat-dog world, and I'm wearing Milk-Bone underwear." "Norm", on "Cheers". Also from "Cheers", from "Carla": "You need to know 3 things about Tortelli men: Tortelli men draw women like flies; Tortelli men treat women like flies; Tortelli men's brains are in their flies".
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Sorry, first time posting.
This is the actual data that is returned by the second CTE.
DECLARE @TempTable TABLE (call_id INT, start_time SMALLDATETIME, end_time SMALLDATETIME)INSERT INTO @TempTable VALUES (1780550, '2018-01-29 4:34:00', '2018-01-29 4:34:00'),
(1780555, '2018-01-29 4:55:00', '2018-01-29 4:55:00'),
(1780557, '2018-01-29 4:59:00', '2018-01-29 4:59:00'),
(1780564, '2018-01-29 5:06:00', '2018-01-29 5:06:00'),
(1780569, '2018-01-29 5:16:00', '2018-01-29 5:16:00'),
(1780556, '2018-01-29 4:56:00', '2018-01-29 4:56:00'),
(1780571, '2018-01-29 5:31:00', '2018-01-29 5:31:00'),
(1780575, '2018-01-29 5:36:00', '2018-01-29 5:37:00'),
(1780573, '2018-01-29 5:32:00', '2018-01-29 5:36:00'),
(1780570, '2018-01-29 5:29:00', '2018-01-29 5:29:00'),
(1780577, '2018-01-29 5:36:00', '2018-01-29 5:41:00'),
(1780574, '2018-01-29 5:34:00', '2018-01-29 5:41:00'),
(1780578, '2018-01-29 5:37:00', '2018-01-29 5:48:00'),
(1780579, '2018-01-29 5:39:00', '2018-01-29 5:48:00'),
(1780582, '2018-01-29 5:45:00', '2018-01-29 5:53:00'),
(1780567, '2018-01-29 5:12:00', '2018-01-29 5:12:00'),
(1780585, '2018-01-29 5:50:00', '2018-01-29 5:56:00'),
(1780587, '2018-01-29 5:54:00', '2018-01-29 5:59:00'),
(1780591, '2018-01-29 5:58:00', '2018-01-29 6:03:00'),
(1780600, '2018-01-29 6:06:00', '2018-01-29 6:07:00'),
(1780590, '2018-01-29 5:56:00', '2018-01-29 6:02:00'),
(1780597, '2018-01-29 6:03:00', '2018-01-29 6:10:00'),
(1780602, '2018-01-29 6:08:00', '2018-01-29 6:08:00'),
(1780595, '2018-01-29 6:02:00', '2018-01-29 6:11:00'),
(1780594, '2018-01-29 6:01:00', '2018-01-29 6:09:00'),
(1780609, '2018-01-29 6:12:00', '2018-01-29 6:19:00'),
(1780633, '2018-01-29 6:22:00', '2018-01-29 6:23:00'),
(1780607, '2018-01-29 6:11:00', '2018-01-29 6:18:00'),
(1780592, '2018-01-29 5:58:00', '2018-01-29 6:07:00'),
(1780588, '2018-01-29 5:55:00', '2018-01-29 6:01:00'),
(1780655, '2018-01-29 6:32:00', '2018-01-29 6:33:00'),
(1780641, '2018-01-29 6:24:00', '2018-01-29 6:33:00'),
(1780601, '2018-01-29 6:07:00', '2018-01-29 6:18:00'),
(1780621, '2018-01-29 6:17:00', '2018-01-29 6:35:00'),
(1780646, '2018-01-29 6:26:00', '2018-01-29 6:35:00'),
(1780657, '2018-01-29 6:33:00', '2018-01-29 6:35:00'),
(1780642, '2018-01-29 6:25:00', '2018-01-29 6:25:00'),
(1780622, '2018-01-29 6:17:00', '2018-01-29 6:35:00'),
(1780658, '2018-01-29 6:33:00', '2018-01-29 6:50:00'),
(1780671, '2018-01-29 6:45:00', '2018-01-29 6:51:00'),
(1780659, '2018-01-29 6:34:00', '2018-01-29 6:53:00'),
(1780617, '2018-01-29 6:16:00', '2018-01-29 6:29:00'),
(1780613, '2018-01-29 6:13:00', '2018-01-29 6:28:00'),
(1780664, '2018-01-29 6:35:00', '2018-01-29 7:00:00'),
(1780686, '2018-01-29 6:48:00', '2018-01-29 7:00:00'),
(1780687, '2018-01-29 6:48:00', '2018-01-29 7:00:00'),
(1780623, '2018-01-29 6:17:00', '2018-01-29 6:40:00'),
(1780712, '2018-01-29 7:00:00', '2018-01-29 7:01:00'),
(1780637, '2018-01-29 6:23:00', '2018-01-29 7:01:00'),
(1780735, '2018-01-29 7:10:00', '2018-01-29 7:11:00'),
(1780639, '2018-01-29 6:23:00', '2018-01-29 7:05:00'),
(1780631, '2018-01-29 6:20:00', '2018-01-29 7:01:00'),
(1780610, '2018-01-29 6:12:00', '2018-01-29 6:27:00'),
(1780760, '2018-01-29 7:14:00', '2018-01-29 7:16:00'),
(1780766, '2018-01-29 7:15:00', '2018-01-29 7:16:00'),
(1780698, '2018-01-29 6:54:00', '2018-01-29 7:16:00'),
(1780774, '2018-01-29 7:16:00', '2018-01-29 7:17:00'),
(1780644, '2018-01-29 6:25:00', '2018-01-29 7:10:00'),
(1780661, '2018-01-29 6:34:00', '2018-01-29 7:13:00'),
(1780643, '2018-01-29 6:25:00', '2018-01-29 7:10:00'),
(1780777, '2018-01-29 7:17:00', '2018-01-29 7:18:00'),
(1780666, '2018-01-29 6:36:00', '2018-01-29 7:16:00'),
(1780732, '2018-01-29 7:09:00', '2018-01-29 7:20:00'),
(1780741, '2018-01-29 7:11:00', '2018-01-29 7:11:00'),
(1780656, '2018-01-29 6:33:00', '2018-01-29 7:13:00'),
(1780788, '2018-01-29 7:22:00', '2018-01-29 7:22:00'),
(1780695, '2018-01-29 6:52:00', '2018-01-29 7:19:00'),
(1780783, '2018-01-29 7:21:00', '2018-01-29 7:24:00'),
(1780630, '2018-01-29 6:20:00', '2018-01-29 6:51:00'),
(1780707, '2018-01-29 6:58:00', '2018-01-29 7:24:00'),
(1780724, '2018-01-29 7:06:00', '2018-01-29 7:24:00'),
(1780790, '2018-01-29 7:22:00', '2018-01-29 7:22:00'),
(1780722, '2018-01-29 7:04:00', '2018-01-29 7:24:00'),
(1780726, '2018-01-29 7:08:00', '2018-01-29 7:25:00'),
(1780739, '2018-01-29 7:10:00', '2018-01-29 7:28:00'),
(1780733, '2018-01-29 7:10:00', '2018-01-29 7:10:00'),
(1780733, '2018-01-29 7:10:00', '2018-01-29 7:25:00'),
(1780814, '2018-01-29 7:29:00', '2018-01-29 7:29:00'),
(1780748, '2018-01-29 7:14:00', '2018-01-29 7:14:00'),
(1780748, '2018-01-29 7:14:00', '2018-01-29 7:29:00'),
(1780806, '2018-01-29 7:28:00', '2018-01-29 7:30:00'),
(1780794, '2018-01-29 7:24:00', '2018-01-29 7:24:00'),
(1780801, '2018-01-29 7:26:00', '2018-01-29 7:30:00'),
(1780825, '2018-01-29 7:32:00', '2018-01-29 7:32:00'),
(1780836, '2018-01-29 7:34:00', '2018-01-29 7:34:00'),
(1780747, '2018-01-29 7:13:00', '2018-01-29 7:28:00'),
(1780652, '2018-01-29 6:29:00', '2018-01-29 7:11:00'),
(1780848, '2018-01-29 7:37:00', '2018-01-29 7:38:00'),
(1780864, '2018-01-29 7:40:00', '2018-01-29 7:40:00'),
(1780745, '2018-01-29 7:13:00', '2018-01-29 7:28:00'),
(1780776, '2018-01-29 7:17:00', '2018-01-29 7:36:00'),
(1780782, '2018-01-29 7:19:00', '2018-01-29 7:40:00'),
(1780878, '2018-01-29 7:43:00', '2018-01-29 7:43:00'),
(1780867, '2018-01-29 7:40:00', '2018-01-29 7:41:00'),
(1780818, '2018-01-29 7:30:00', '2018-01-29 7:43:00'),
(1780880, '2018-01-29 7:43:00', '2018-01-29 7:45:00'),
(1780884, '2018-01-29 7:44:00', '2018-01-29 7:45:00'),
(1780870, '2018-01-29 7:41:00', '2018-01-29 7:47:00'),
(1780682, '2018-01-29 6:46:00', '2018-01-29 7:18:00'),
(1780883, '2018-01-29 7:44:00', '2018-01-29 7:50:00'),
(1780668, '2018-01-29 6:36:00', '2018-01-29 7:16:00'),
(1780791, '2018-01-29 7:23:00', '2018-01-29 7:42:00'),
(1780787, '2018-01-29 7:22:00', '2018-01-29 7:41:00'),
(1780799, '2018-01-29 7:25:00', '2018-01-29 7:42:00'),
(1780902, '2018-01-29 7:51:00', '2018-01-29 7:52:00'),
(1780910, '2018-01-29 7:54:00', '2018-01-29 7:54:00'),
(1780893, '2018-01-29 7:48:00', '2018-01-29 7:54:00'),
(1780813, '2018-01-29 7:29:00', '2018-01-29 7:52:00'),
(1780916, '2018-01-29 7:56:00', '2018-01-29 7:58:00'),
(1780771, '2018-01-29 7:15:00', '2018-01-29 7:36:00'),
(1780920, '2018-01-29 7:57:00', '2018-01-29 7:59:00'),
(1780800, '2018-01-29 7:25:00', '2018-01-29 7:50:00'),
(1780697, '2018-01-29 6:54:00', '2018-01-29 7:21:00'),
(1780803, '2018-01-29 7:27:00', '2018-01-29 7:51:00'),
(1780937, '2018-01-29 8:02:00', '2018-01-29 8:03:00'),
(1780816, '2018-01-29 7:29:00', '2018-01-29 8:01:00'),
(1780949, '2018-01-29 8:06:00', '2018-01-29 8:06:00'),
(1780947, '2018-01-29 8:05:00', '2018-01-29 8:06:00'),
(1780829, '2018-01-29 7:32:00', '2018-01-29 8:03:00'),
(1780838, '2018-01-29 7:34:00', '2018-01-29 8:04:00'),
(1780784, '2018-01-29 7:31:00', '2018-01-29 7:31:00'),
(1780784, '2018-01-29 7:31:00', '2018-01-29 8:02:00'),
(1780941, '2018-01-29 8:03:00', '2018-01-29 8:03:00'),
(1780918, '2018-01-29 7:56:00', '2018-01-29 8:09:00'),
(1780957, '2018-01-29 8:08:00', '2018-01-29 8:09:00'),
(1780964, '2018-01-29 8:10:00', '2018-01-29 8:11:00'),
(1780839, '2018-01-29 7:34:00', '2018-01-29 8:08:00'),
(1780819, '2018-01-29 7:30:00', '2018-01-29 8:01:00'),
(1780857, '2018-01-29 7:39:00', '2018-01-29 8:09:00'),
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(1780808, '2018-01-29 7:29:00', '2018-01-29 7:56:00'),
(1780815, '2018-01-29 7:29:00', '2018-01-29 7:54:00'),
(1780866, '2018-01-29 7:40:00', '2018-01-29 8:17:00'),
(1781004, '2018-01-29 8:22:00', '2018-01-29 8:23:00'),
(1780895, '2018-01-29 7:50:00', '2018-01-29 8:25:00'),
(1781033, '2018-01-29 8:27:00', '2018-01-29 8:27:00'),
(1780869, '2018-01-29 7:40:00', '2018-01-29 8:18:00'),
(1781034, '2018-01-29 8:27:00', '2018-01-29 8:28:00'),
(1780873, '2018-01-29 7:41:00', '2018-01-29 8:22:00'),
(1780879, '2018-01-29 7:43:00', '2018-01-29 8:24:00'),
(1781031, '2018-01-29 8:27:00', '2018-01-29 8:27:00'),
(1781045, '2018-01-29 8:30:00', '2018-01-29 8:31:00'),
(1780925, '2018-01-29 7:59:00', '2018-01-29 8:30:00'),
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(1782127, '2018-01-29 13:09:00', '2018-01-29 13:12:00'),
(1782014, '2018-01-29 12:36:00', '2018-01-29 12:58:00'),
(1782149, '2018-01-29 13:13:00', '2018-01-29 13:14:00'),
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(1782130, '2018-01-29 13:09:00', '2018-01-29 13:19:00'),
(1782060, '2018-01-29 12:51:00', '2018-01-29 13:19:00'),
(1782161, '2018-01-29 13:17:00', '2018-01-29 13:17:00'),
(1781995, '2018-01-29 12:29:00', '2018-01-29 12:57:00'),
(1782155, '2018-01-29 13:15:00', '2018-01-29 13:21:00'),
(1782158, '2018-01-29 13:15:00', '2018-01-29 13:16:00'),
(1782172, '2018-01-29 13:21:00', '2018-01-29 13:22:00'),
(1781967, '2018-01-29 12:19:00', '2018-01-29 12:52:00'),
(1782048, '2018-01-29 12:47:00', '2018-01-29 13:14:00'),
(1782034, '2018-01-29 12:41:00', '2018-01-29 13:03:00'),
(1782058, '2018-01-29 12:50:00', '2018-01-29 13:22:00'),
(1781824, '2018-01-29 11:39:00', '2018-01-29 12:05:00'),
(1782094, '2018-01-29 12:59:00', '2018-01-29 13:25:00'),
(1782198, '2018-01-29 13:29:00', '2018-01-29 13:30:00'),
(1782108, '2018-01-29 13:02:00', '2018-01-29 13:26:00'),
(1782222, '2018-01-29 13:34:00', '2018-01-29 13:35:00'),
(1782182, '2018-01-29 13:24:00', '2018-01-29 13:36:00'),
(1782187, '2018-01-29 13:27:00', '2018-01-29 13:36:00'),
(1782220, '2018-01-29 13:34:00', '2018-01-29 13:34:00'),
(1782227, '2018-01-29 13:36:00', '2018-01-29 13:36:00'),
(1782118, '2018-01-29 13:06:00', '2018-01-29 13:34:00'),
(1782111, '2018-01-29 13:03:00', '2018-01-29 13:30:00'),
(1782180, '2018-01-29 13:23:00', '2018-01-29 13:24:00'),
(1782113, '2018-01-29 13:07:00', '2018-01-29 13:38:00'),
(1782139, '2018-01-29 13:11:00', '2018-01-29 13:39:00'),
(1782148, '2018-01-29 13:12:00', '2018-01-29 13:40:00'),
(1782112, '2018-01-29 13:03:00', '2018-01-29 13:28:00'),
(1782183, '2018-01-29 13:24:00', '2018-01-29 13:44:00'),
(1782175, '2018-01-29 13:22:00', '2018-01-29 13:22:00'),
(1782175, '2018-01-29 13:25:00', '2018-01-29 13:25:00'),
(1782215, '2018-01-29 13:33:00', '2018-01-29 13:48:00'),
(1782254, '2018-01-29 13:48:00', '2018-01-29 13:49:00'),
(1782176, '2018-01-29 13:22:00', '2018-01-29 13:43:00'),
(1782261, '2018-01-29 13:49:00', '2018-01-29 13:50:00'),
(1782226, '2018-01-29 13:37:00', '2018-01-29 13:37:00'),
(1782226, '2018-01-29 13:37:00', '2018-01-29 13:38:00'),
(1782119, '2018-01-29 13:50:00', '2018-01-29 13:51:00'),
(1782263, '2018-01-29 13:50:00', '2018-01-29 13:50:00'),
(1782209, '2018-01-29 13:32:00', '2018-01-29 13:47:00'),
(1782232, '2018-01-29 13:38:00', '2018-01-29 13:54:00'),
(1782166, '2018-01-29 13:19:00', '2018-01-29 13:41:00'),
(1782214, '2018-01-29 13:33:00', '2018-01-29 13:56:00'),
(1782061, '2018-01-29 12:51:00', '2018-01-29 13:24:00'),
(1782196, '2018-01-29 13:28:00', '2018-01-29 13:47:00'),
(1782225, '2018-01-29 13:35:00', '2018-01-29 13:57:00'),
(1782308, '2018-01-29 14:07:00', '2018-01-29 14:09:00'),
(1782179, '2018-01-29 13:23:00', '2018-01-29 13:43:00'),
(1782239, '2018-01-29 13:41:00', '2018-01-29 14:02:00'),
(1782238, '2018-01-29 13:40:00', '2018-01-29 14:02:00'),
(1782264, '2018-01-29 13:50:00', '2018-01-29 14:10:00'),
(1782249, '2018-01-29 13:46:00', '2018-01-29 14:08:00'),
(1782320, '2018-01-29 14:12:00', '2018-01-29 14:12:00'),
(1782257, '2018-01-29 13:49:00', '2018-01-29 14:11:00'),
(1782328, '2018-01-29 14:17:00', '2018-01-29 14:18:00'),
(1782036, '2018-01-29 12:42:00', '2018-01-29 13:13:00'),
(1782310, '2018-01-29 14:09:00', '2018-01-29 14:22:00'),
(1782273, '2018-01-29 13:54:00', '2018-01-29 14:22:00'),
(1782023, '2018-01-29 12:40:00', '2018-01-29 12:59:00'),
(1782343, '2018-01-29 14:22:00', '2018-01-29 14:28:00'),
(1782277, '2018-01-29 13:56:00', '2018-01-29 14:26:00'),
(1782348, '2018-01-29 14:25:00', '2018-01-29 14:29:00'),
(1782279, '2018-01-29 13:55:00', '2018-01-29 14:23:00'),
(1782244, '2018-01-29 13:43:00', '2018-01-29 14:04:00'),
(1782123, '2018-01-29 13:08:00', '2018-01-29 13:38:00'),
(1782332, '2018-01-29 14:18:00', '2018-01-29 14:18:00'),
(1782307, '2018-01-29 14:06:00', '2018-01-29 14:29:00'),
(1782377, '2018-01-29 14:37:00', '2018-01-29 14:38:00'),
(1782319, '2018-01-29 14:11:00', '2018-01-29 14:30:00'),
(1782360, '2018-01-29 14:31:00', '2018-01-29 14:39:00'),
(1782265, '2018-01-29 13:52:00', '2018-01-29 14:14:00'),
(1782325, '2018-01-29 14:16:00', '2018-01-29 14:35:00'),
(1782362, '2018-01-29 14:32:00', '2018-01-29 14:47:00'),
(1782382, '2018-01-29 14:39:00', '2018-01-29 14:48:00'),
(1782329, '2018-01-29 14:17:00', '2018-01-29 14:37:00'),
(1782235, '2018-01-29 13:39:00', '2018-01-29 14:02:00'),
(1782354, '2018-01-29 14:29:00', '2018-01-29 14:48:00'),
(1782339, '2018-01-29 14:21:00', '2018-01-29 14:44:00'),
(1782352, '2018-01-29 14:27:00', '2018-01-29 14:45:00'),
(1782357, '2018-01-29 14:30:00', '2018-01-29 14:52:00'),
(1782379, '2018-01-29 14:38:00', '2018-01-29 14:59:00'),
(1782383, '2018-01-29 14:39:00', '2018-01-29 14:40:00'),
(1782473, '2018-01-29 15:04:00', '2018-01-29 15:05:00'),
(1782450, '2018-01-29 14:58:00', '2018-01-29 15:06:00'),
(1782380, '2018-01-29 14:39:00', '2018-01-29 15:03:00'),
(1782338, '2018-01-29 14:36:00', '2018-01-29 14:36:00'),
(1782338, '2018-01-29 14:36:00', '2018-01-29 14:58:00'),
(1782451, '2018-01-29 14:59:00', '2018-01-29 15:09:00'),
(1782489, '2018-01-29 15:08:00', '2018-01-29 15:10:00'),
(1782411, '2018-01-29 14:46:00', '2018-01-29 15:05:00'),
(1782389, '2018-01-29 14:41:00', '2018-01-29 15:04:00'),
(1782397, '2018-01-29 14:42:00', '2018-01-29 15:05:00'),
(1782414, '2018-01-29 14:46:00', '2018-01-29 15:06:00'),
(1782418, '2018-01-29 14:48:00', '2018-01-29 15:08:00'),
(1782497, '2018-01-29 15:11:00', '2018-01-29 15:21:00'),
(1782514, '2018-01-29 15:19:00', '2018-01-29 15:21:00'),
(1782524, '2018-01-29 15:21:00', '2018-01-29 15:22:00'),
(1782460, '2018-01-29 15:01:00', '2018-01-29 15:22:00'),
(1782528, '2018-01-29 15:22:00', '2018-01-29 15:22:00'),
(1782533, '2018-01-29 15:25:00', '2018-01-29 15:26:00'),
(1782471, '2018-01-29 15:03:00', '2018-01-29 15:22:00'),
(1782482, '2018-01-29 15:08:00', '2018-01-29 15:26:00'),
(1782548, '2018-01-29 15:31:00', '2018-01-29 15:31:00'),
(1782458, '2018-01-29 15:00:00', '2018-01-29 15:21:00'),
(1782406, '2018-01-29 14:45:00', '2018-01-29 14:45:00'),
(1782406, '2018-01-29 14:49:00', '2018-01-29 14:49:00'),
(1782509, '2018-01-29 15:15:00', '2018-01-29 15:30:00'),
(1782526, '2018-01-29 15:22:00', '2018-01-29 15:33:00'),
(1782505, '2018-01-29 15:14:00', '2018-01-29 15:27:00'),
(1782563, '2018-01-29 15:37:00', '2018-01-29 15:38:00'),
(1782449, '2018-01-29 14:58:00', '2018-01-29 15:12:00'),
(1782546, '2018-01-29 15:30:00', '2018-01-29 15:35:00'),
(1782547, '2018-01-29 15:31:00', '2018-01-29 15:38:00'),
(1782551, '2018-01-29 15:32:00', '2018-01-29 15:39:00'),
(1782455, '2018-01-29 15:00:00', '2018-01-29 15:14:00'),
(1782562, '2018-01-29 15:37:00', '2018-01-29 15:40:00'),
(1782557, '2018-01-29 15:35:00', '2018-01-29 15:40:00'),
(1782582, '2018-01-29 15:47:00', '2018-01-29 15:48:00'),
(1782570, '2018-01-29 15:39:00', '2018-01-29 15:42:00'),
(1782584, '2018-01-29 15:50:00', '2018-01-29 15:50:00'),
(1782577, '2018-01-29 15:43:00', '2018-01-29 15:43:00'),
(1782589, '2018-01-29 15:55:00', '2018-01-29 15:55:00'),
(1782610, '2018-01-29 16:08:00', '2018-01-29 16:08:00'),
(1782609, '2018-01-29 16:06:00', '2018-01-29 16:07:00'),
(1782612, '2018-01-29 16:08:00', '2018-01-29 16:14:00'),
(1782614, '2018-01-29 16:09:00', '2018-01-29 16:17:00'),
(1782283, '2018-01-29 13:58:00', '2018-01-29 14:27:00'),
(1782534, '2018-01-29 15:26:00', '2018-01-29 15:35:00'),
(1782619, '2018-01-29 16:14:00', '2018-01-29 16:25:00'),
(1782627, '2018-01-29 16:20:00', '2018-01-29 16:34:00'),
(1782628, '2018-01-29 16:23:00', '2018-01-29 16:36:00'),
(1782638, '2018-01-29 16:41:00', '2018-01-29 16:41:00'),
(1782631, '2018-01-29 16:26:00', '2018-01-29 16:39:00'),
(1782640, '2018-01-29 16:47:00', '2018-01-29 16:47:00'),
(1782630, '2018-01-29 16:26:00', '2018-01-29 16:43:00'),
(1782633, '2018-01-29 16:31:00', '2018-01-29 17:00:00'),
(1782625, '2018-01-29 16:18:00', '2018-01-29 16:33:00'),
(1782641, '2018-01-29 16:48:00', '2018-01-29 17:11:00'),
(1782642, '2018-01-29 16:53:00', '2018-01-29 17:14:00')SELECT * FROM @TempTable -
Why are you doing this in the second CTE your data already seems to be at 1 minute precisions?
DATEADD(MINUTE, DATEDIFF(MINUTE, 0, start_time), 0) start_time,
DATEADD(MINUTE, DATEDIFF(MINUTE, 0, end_time), 0) end_time -
Great, thanks! See if something like this is a good start to what you need.
Btw, if the call table is clustered first on StartTime (as it almost certainly should be), I would hope the JOIN below would give you a nice seek on that table and limit the number of rows that have to be processed to a minimum.
DECLARE @sDate AS SMALLDATETIME = '29jan2018';
DECLARE @eDate AS SMALLDATETIME = '29jan2018';
SET @eDate = DATEADD(DAY, 1, @eDate)--SELECT DATEADD(MINUTE, 1000000, 0)
;WITH
cteTally10 AS (
SELECT * FROM (VALUES(0),(0),(0),(0),(0),(0),(0),(0),(0),(0)) AS numbers(number)
),
cteTally100 AS (
SELECT 0 AS number
FROM cteTally10 c1
CROSS JOIN cteTally10 c2
),
cteTally10K AS (
SELECT 0 AS number
FROM cteTally100 c1
CROSS JOIN cteTally100 c2
),
cteTally1M AS (
SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY (SELECT NULL)) - 1 AS number
FROM cteTally100 c1
CROSS JOIN cteTally10K c2
)
SELECT DATEADD(MINUTE, t.number, @sDate) AS DateTime,
SUM(CASE WHEN TT.start_time IS NULL THEN 0 ELSE 1 END) AS CallCount
FROM cteTally1M t
LEFT OUTER JOIN @TempTable TT ON DATEADD(MINUTE, t.number, @sDate) BETWEEN TT.start_time AND TT.end_time
--range check would need changed for multiple days, but for a single day this works fine.
WHERE t.number BETWEEN (4 * 60) AND (18 * 60)
--BETWEEN 0 AND DATEDIFF(MINUTE, @sDate, @eDate) - 1 AND
GROUP BY DATEADD(MINUTE, t.number, @sDate)
ORDER BY DATEADD(MINUTE, t.number, @sDate)SQL DBA,SQL Server MVP(07, 08, 09) "It's a dog-eat-dog world, and I'm wearing Milk-Bone underwear." "Norm", on "Cheers". Also from "Cheers", from "Carla": "You need to know 3 things about Tortelli men: Tortelli men draw women like flies; Tortelli men treat women like flies; Tortelli men's brains are in their flies".
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Nice!!
That is crazy faster and simple. I think I was trying to make it harder than it should be.
Thank you so very much!!
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