SQL выбирает и подсчитывает все элементы, которые произошли до

Я заставил это работать на SQL Server 2005. Я думаю, что это должно работать и с 2000.

SELECT dt, count(q2.YourDate)
    FROM (SELECT DISTINCT CONVERT(varchar,YourDate,101) dt FROM YourTable) t1
    JOIN YourTable q2 ON DATEADD(d,-1,CONVERT(varchar,YourDate,101)) < dt
    GROUP BY dt

Это дважды запросит таблицу, но, по крайней мере, даст правильный результат.

Я рекомендую решение с двумя запросами. Это медленно, но я использую этот метод почти каждый день. Важно НЕ объединять 2 таблицы в первом запросе. Вы хотите дублировать каждый заказ для каждой даты в вашей таблице поиска.

Вам понадобится таблица поиска с 1 строкой для каждой даты интересующего вас периода времени. Назовем ее dboDateLookup. Вот как это будет выглядеть:

DtIndex  
2009-05-15  
2009-05-16  
2009-05-17  
2009-05-18  
2009-05-19

Давайте также предположим, что таблица заказов, dboOrders имеет 2 столбца, номер заказа и дату заказа.

ordernumber               orderdate   
2009-05-15 13:31:47.713   1  
2009-05-15 22:09:32.227   2  
2009-05-16 02:38:36.027   3  
2009-05-16 12:06:49.743   4  
2009-05-16 16:20:26.680   5

Запрос1:

SELECT  
Format([ordernumber],"yyyy-mm-dd") AS ByDate,  
ordernumber,  
(If Format([orderdate],"yyyy-mm-dd")<=[DtIndex],1,0) AS NumOrdersBefore  
FROM [dboOrders], [dboDateLookUp];

Запрос2:

Select  
[ByDate],  
sum([NumOrdersBefore]) as RunningTotal  
from [Query1];

Попробуйте это (возвращает строковые даты):

SELECT
    LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date
        ,COUNT(*) AS CountOf
    FROM YourTable
    GROUP BY LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) 
    ORDER BY 1

это будет сканирование таблицы. если это слишком медленно, рассмотрите возможность использования постоянного вычисляемого столбца с индексом для даты, который будет работать намного быстрее. Однако я не уверен, что вы можете сделать все это в SQL 2000.

EDIT прочитайте вопрос лучше, попробуйте следующее:

SELECT
    d.YourDate
        ,SUM(dt.CountOf) AS CountOf
    FROM (SELECT
              LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date
                  ,COUNT(*) AS CountOf
              FROM YourTable
              GROUP BY LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) 
        ) dt
        INNER JOIN (SELECT
                        DISTINCT LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date
                        FROM YourTable
                   ) d ON dt.Date<=LEFT(CONVERT(char(23),d.YourDate,121),10)
    GROUP BY d.YourDate
    ORDER BY d.YourDate

У меня есть еще один. Он не такой уж и необычный, я запускал его в Access, поэтому синтаксис может немного отличаться. Но, похоже, это работает.

P.S. Я относительно новичок в SQL

Данные:

ID  F1  F2
1   15/05/2009  13:31:47.713
2   15/05/2009  22:09:32.227
3   16/05/2009  02:38:36.027
4   16/05/2009  12:06:49.743
5   16/05/2009  16:20:26.680
6   17/05/2009  01:36:19.480
7   18/05/2009  09:44:46.993
8   18/05/2009  14:06:12.073
9   18/05/2009  15:25:47.540
10  19/05/2009  10:28:24.150

Запрос:

SELECT Table1.F1 AS Dates, SUM(REPLACE(Len(Table1.F2), Len(Table1.F2), 1)) AS Occurred
FROM Table1
GROUP BY Table1.F1;

Результат:

Dates   Occurred
15/05/2009  2
16/05/2009  3
17/05/2009  1
18/05/2009  3
19/05/2009  1

SELECT Count(*), LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date FROM  
(SELECT  
    DISTINCT LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) AS Date  
    FROM YourTable  
    GROUP BY LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10)) x  //Gets the distinct dates.  
INNER JOIN YourTable y on x.Date >= y.Date  
GROUP BY LEFT(CONVERT(char(23),YourDate,121),10) 

Это будет медленно. ОЧЕНЬ ОЧЕНЬ медленно. Я ненавижу думать, какое время работы будет.