Este es un problema de lagunas e islas, pero las islas están definidas por un REQ transacción lo hacen un poco más complicado que algunos.
Podría usar funciones anidadas de adelanto y atraso y alguna manipulación para obtener lo que necesita:
select distinct item,
coalesce(start_tran,
lag(start_tran) over (partition by item order by timestamp)) as start_tran,
coalesce(end_tran,
lead(end_tran) over (partition by item order by timestamp)) as end_tran,
coalesce(end_time,
lead(end_time) over (partition by item order by timestamp))
- coalesce(start_time,
lag(start_time) over (partition by item order by timestamp)) as time
from (
select item, timestamp, start_tran, start_time, end_tran, end_time
from (
select item,
timestamp,
case when lag_tran is null or transaction like 'REQ%'
then transaction end as start_tran,
case when lag_tran is null or transaction like 'REQ%'
then timestamp end as start_time,
case when lead_tran is null or lead_tran like 'REQ%'
then transaction end as end_tran,
case when lead_tran is null or lead_tran like 'REQ%'
then timestamp end as end_time
from (
select item, transaction, timestamp,
lag(transaction)
over (partition by item order by timestamp) as lag_tran,
lead(transaction)
over (partition by item order by timestamp) as lead_tran
from transactions
)
)
where start_tran is not null or end_tran is not null
)
order by item, start_tran;
Con registros adicionales para un segundo ciclo para los ítems 1 y 2 que podrían dar:
ITEM START_TRAN END_TRAN TIME
---------- ---------- ---------- -----------
1 REQ-A PICKUP 0 1:53:30.0
1 REQ-E PICKUP 0 1:23:30.0
2 REQ-B MAIL 0 0:24:13.0
2 REQ-F REQ-F 0 0:0:0.0
3 REQ-C PICKUP 0 1:46:30.0
4 REQ-D PULL 0 0:23:59.0
5 REQ-A PICKUP 0 1:43:59.0
SQL Fiddle mostrando todos los pasos intermedios.
No es tan aterrador como podría parecer a primera vista. La consulta más interna toma los datos sin procesar y agrega una columna adicional para las transacciones de adelanto y atraso. Tomando solo el primer conjunto de registros del elemento 1, sería:
ITEM TRANSACTION TIMESTAMP LAG_TRAN LEAD_TRAN
---------- ----------- ------------------------ ---------- ----------
1 REQ-A 2014-07-31T09:51:32Z PULL
1 PULL 2014-07-31T10:22:21Z REQ-A TRANSFER
1 TRANSFER 2014-07-31T10:22:23Z PULL ARRIVE
1 ARRIVE 2014-07-31T11:45:01Z TRANSFER PICKUP
1 PICKUP 2014-07-31T11:45:02Z ARRIVE REQ-E
Aviso REQ-E apareciendo como el último lead_tran ? Esa es la primera transaction para el segundo ciclo de registros de este artículo, y será útil más adelante. El siguiente nivel de consulta utiliza esos valores de adelanto y retraso y trata REQ valores como marcadores de inicio y fin, y usa esa información para anular todo excepto el primer y último registro de cada ciclo.
ITEM TIMESTAMP START_TRAN START_TIME END_TRAN END_TIME
---------- ------------------------ ---------- ------------------------ ---------- ------------------------
1 2014-07-31T09:51:32Z REQ-A 2014-07-31T09:51:32Z
1 2014-07-31T10:22:21Z
1 2014-07-31T10:22:23Z
1 2014-07-31T11:45:01Z
1 2014-07-31T11:45:02Z PICKUP 2014-07-31T11:45:02Z
El siguiente nivel de consulta elimina las filas que no representan el inicio o el final (o ambos; consulte REQ-F in the Fiddle) ya que no estamos interesados en ellos:
ITEM TIMESTAMP START_TRAN START_TIME END_TRAN END_TIME
---------- ------------------------ ---------- ------------------------ ---------- ------------------------
1 2014-07-31T09:51:32Z REQ-A 2014-07-31T09:51:32Z
1 2014-07-31T11:45:02Z PICKUP 2014-07-31T11:45:02Z
Ahora tenemos pares de filas para cada ciclo (o una sola fila para REQ-F ). El nivel final utiliza de nuevo el adelanto y el atraso para llenar los espacios en blanco; si el start_tran es nulo, entonces esta es una fila final y debemos usar los datos de inicio de la fila anterior; si end_tran es nulo, entonces esta es una fila de inicio y debemos usar los datos finales de la siguiente fila.
ITEM START_TRAN START_TIME END_TRAN END_TIME TIME
1 REQ-A 2014-07-31T09:51:32Z PICKUP 2014-07-31T11:45:02Z 0 1:53:30.0
1 REQ-A 2014-07-31T09:51:32Z PICKUP 2014-07-31T11:45:02Z 0 1:53:30.0
Eso hace que ambas filas sean iguales, por lo que distinct elimina los duplicados.
