前段时间公司一个哥们为了偷懒，不愿意用程序去处理统计信息，让我写一个按照时间段分组并计算分组内某个字段平均值与求和，一开始我没怎么注意，觉得很简单，就答应帮他写，没想到写的时候无从下手，于是在网上找了一堆关于按照不同粒度在一段时间内分组解决办法，有的说要自己定义函数，看了他写的代码，一眼扫过去，就懵逼了，完全看不懂，搞得我都怀疑人生了，是不是自己不是程序员啊，怀疑人生的同时还得继续找啊，没办法，答应人家的事我得办到啊，于是继续找，找了大概一段时间，期间看到复杂的，直接pass，终于功夫不负有心人，找到一个代码比较少的，仔细看了一下，感觉完全符合我的需求，根本不需要自定义函数，于是试了一下自己所用的表，居然实现了同事向我描述的功能，瞬间感觉这他妈so easy。现在总结一下，connect by 这个语法很强大，贴上代码：
select d.p,t.crossing_no,count(t.crossing_no) from (select to_date('2018-06-22 19:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')-(level-1)*(5/60/24) p from dual connect by level<=(to_date('2018-06-22 19:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')-(to_date('2018-06-22 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')))*24*60/5+1) d left join t_detector_statis t
on t.start_time>d.p-5/60/24 and t.start_time<d.p
group by d.p,t.crossing_no
order by d.p desc
1.首先根据你传入的起止时间利用connect by level 这个语法算出需要分组的时间段
select to_date('2018-06-22 19:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')-(level-1)*(5/60/24) p from dual connect by level<=(to_date('2018-06-22 19:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')-(to_date('2018-06-22 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')))*24*60/5+1
(to_date('2018-06-22 19:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')-(to_date('2018-06-22 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')))*24*60/5+1这个计算出按照5分钟粒度划分多少段，即level最大值
to_date('2018-06-22 19:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')-(level-1)*(5/60/24)这个是根据level循环计算出时间段值
2.然后将分组后的时间段与你的业务逻辑表左连接
3.将左连接的结果，根据时间段分组，然后在组内进行分组函数计算。