SQLHUB Telegram 1889
🧠 SQL-задача с подвохом: кто на самом деле опоздал?

У тебя есть таблица с логами входа сотрудников в офис. Но задача не в том, чтобы просто найти "кто пришёл позже 9:00", а выяснить кого стоит считать реально опоздавшим, если учесть такую бизнес-логику:

> Сотрудники входят в офис через турникет. Иногда турникет сканирует пропуск с задержкой, а иногда — несколько сотрудников входят подряд. Поэтому, если кто-то зашёл не позже, чем через 2 минуты после своего коллеги из той же команды — его не считают опоздавшим.

📊 Данные


CREATE TABLE office_logs (
employee_id INT,
team_id INT,
entry_time TIMESTAMP
);


Пример данных:

| employee_id | team_id | entry_time |
|-------------|---------|---------------------|
| 1 | 10 | 2024-01-01 08:59:10 |
| 2 | 10 | 2024-01-01 09:00:50 |
| 3 | 10 | 2024-01-01 09:02:20 |
| 4 | 20 | 2024-01-01 09:03:00 |
| 5 | 20 | 2024-01-01 09:04:40 |
| 6 | 20 | 2024-01-01 09:10:00 |


🎯 Задача

Напиши SQL-запрос, который определяет реально опоздавших сотрудников, если:

1. Время входа позже 09:00:00
2. Они не шли следом за коллегой из своей команды (разница входа больше 2 минут)
3. Один и тот же сотрудник не может быть "оправдан" несколькими — ищем только ближайшего предыдущего по времени из своей команды

💡 Подсказка: тут нужны:
- оконные функции (`LAG`)
- фильтрация по team_id
- расчёт интервалов времени
- доп. условия на время и порядок

Реальное мышление аналитика начинается там, где бизнес-логика важнее простых фильтров.


Решение:

```sql
WITH logs_with_prev AS (
SELECT
employee_id,
team_id,
entry_time,
LAG(entry_time) OVER (
PARTITION BY team_id
ORDER BY entry_time
) AS prev_entry_time
FROM office_logs
),
marked_late AS (
SELECT
*,
EXTRACT(EPOCH FROM (entry_time - prev_entry_time)) AS seconds_diff
FROM logs_with_prev
)
SELECT
employee_id,
team_id,
entry_time
FROM marked_late
WHERE
entry_time::time > '09:00:00'
AND (
prev_entry_time IS NULL
OR EXTRACT(EPOCH FROM (entry_time - prev_entry_time)) > 120
);
```

🔍 **Что происходит:**
• Сначала `LAG` находит предыдущего входившего из той же команды
• Затем считаем, сколько секунд прошло между входами
• Если прошло больше 2 минут или сотрудник был первым — он **реально опоздал**

📦 Такое решение пригодится, если нужно учитывать **контекст** и **временные связи**, а не просто жёсткие фильтры.

@sqlhub
👍195🔥3😁1



tgoop.com/sqlhub/1889
Create:
Last Update:

🧠 SQL-задача с подвохом: кто на самом деле опоздал?

У тебя есть таблица с логами входа сотрудников в офис. Но задача не в том, чтобы просто найти "кто пришёл позже 9:00", а выяснить кого стоит считать реально опоздавшим, если учесть такую бизнес-логику:

> Сотрудники входят в офис через турникет. Иногда турникет сканирует пропуск с задержкой, а иногда — несколько сотрудников входят подряд. Поэтому, если кто-то зашёл не позже, чем через 2 минуты после своего коллеги из той же команды — его не считают опоздавшим.

📊 Данные


CREATE TABLE office_logs (
employee_id INT,
team_id INT,
entry_time TIMESTAMP
);


Пример данных:

| employee_id | team_id | entry_time |
|-------------|---------|---------------------|
| 1 | 10 | 2024-01-01 08:59:10 |
| 2 | 10 | 2024-01-01 09:00:50 |
| 3 | 10 | 2024-01-01 09:02:20 |
| 4 | 20 | 2024-01-01 09:03:00 |
| 5 | 20 | 2024-01-01 09:04:40 |
| 6 | 20 | 2024-01-01 09:10:00 |


🎯 Задача

Напиши SQL-запрос, который определяет реально опоздавших сотрудников, если:

1. Время входа позже 09:00:00
2. Они не шли следом за коллегой из своей команды (разница входа больше 2 минут)
3. Один и тот же сотрудник не может быть "оправдан" несколькими — ищем только ближайшего предыдущего по времени из своей команды

💡 Подсказка: тут нужны:
- оконные функции (`LAG`)
- фильтрация по team_id
- расчёт интервалов времени
- доп. условия на время и порядок

Реальное мышление аналитика начинается там, где бизнес-логика важнее простых фильтров.


Решение:

```sql
WITH logs_with_prev AS (
SELECT
employee_id,
team_id,
entry_time,
LAG(entry_time) OVER (
PARTITION BY team_id
ORDER BY entry_time
) AS prev_entry_time
FROM office_logs
),
marked_late AS (
SELECT
*,
EXTRACT(EPOCH FROM (entry_time - prev_entry_time)) AS seconds_diff
FROM logs_with_prev
)
SELECT
employee_id,
team_id,
entry_time
FROM marked_late
WHERE
entry_time::time > '09:00:00'
AND (
prev_entry_time IS NULL
OR EXTRACT(EPOCH FROM (entry_time - prev_entry_time)) > 120
);
```

🔍 **Что происходит:**
• Сначала `LAG` находит предыдущего входившего из той же команды
• Затем считаем, сколько секунд прошло между входами
• Если прошло больше 2 минут или сотрудник был первым — он **реально опоздал**

📦 Такое решение пригодится, если нужно учитывать **контекст** и **временные связи**, а не просто жёсткие фильтры.

@sqlhub

BY Data Science. SQL hub


Share with your friend now:
tgoop.com/sqlhub/1889

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Hashtags are a fast way to find the correct information on social media. To put your content out there, be sure to add hashtags to each post. We have two intelligent tips to give you: Clear As the broader market downturn continues, yelling online has become the crypto trader’s latest coping mechanism after the rise of Goblintown Ethereum NFTs at the end of May and beginning of June, where holders made incoherent groaning sounds and role-played as urine-loving goblin creatures in late-night Twitter Spaces. Channel login must contain 5-32 characters Write your hashtags in the language of your target audience.
from us


Telegram Data Science. SQL hub
FROM American