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=====Temperaturauswertung mit Datenbank=====


Die heißen Tage haben mich inspiriert, die gemessenen heißen Tage und Tropennächte zu ermitteln. Die Datenbank enthält folgende relevanten Felder:

<code sql>
time         timestamp,
temperature  float(4,2)
</code>

**Ermittlung der Sommertage: Bedingung: T(max) ≥ 25 °C**

<code sql>
SELECT count(*) AS Anzahl
FROM   ( SELECT   *
         FROM     outdoor 
         WHERE    year(time)=2018
         GROUP BY date(time) 
         HAVING   max(temperature) >= 25.0 ) AS tmp";
</code>

**Ermittlung der Hitzetage: Bedingung: T(max) ≥ 30 °C**

<code sql>
         HAVING   max(temperature) >= 30.0 
</code>

**Ermittlung der Wüstentage: Bedingung: T(max) ≥ 35 °C**

<code sql>
         HAVING   max(temperature) >= 35.0 
</code>

**Ermittlung der Frosttage: Bedingung: T(min) < 0 °C**

<code sql>
         HAVING   min(temperature) < 0.0 
</code>

**Ermittlung der Eistage: Bedingung: T(max) < 0 °C**

<code sql>
         HAVING   max(temperature) < 0.0 
</code>

**Ermittlung der Tropennächte: **

Bedingung: T(min) ≥ 20 °C für den Zeitraum 18.00 - 6:00 Uhr. Die Abfrage ist etwas schwieriger, da Werte zu unterschiedlichen Tagen zusammengefasst werden müssen. Die Idee ist: Ändere temporär für die Werte zwischen 0 und 6 Uhr das Datum um -1, fasse dann alle Zeiten für einen Tag zwischen 18 - 24 Uhr und 0- 6 Uhr zu einer Gruppe zusammen.

<code sql>
SELECT count(*) AS Anzahl 
FROM ( SELECT (CASE when hour(time) between 0 and 5 
                  THEN DATE_ADD(time, INTERVAL -1 DAY) 
                  ELSE time 
                END) AS zeit
       FROM outdoor 
       WHERE year(time)=2018 
         AND ( hour(time) BETWEEN 18 AND 23 OR
               hour(time) BETWEEN 0 AND 5 ) 
       GROUP BY date(CASE WHEN hour(time) BETWEEN 0 AND 5 
                          THEN DATE_ADD(time, INTERVAL -1 DAY) 
                          ELSE time 
                     END)  
       HAVING  min(temperature) >= 20.0  ) AS tmp;
</code>