SQL Server 2022

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select @@version;


(No column name)


Microsoft SQL Server 2022 (RTM) - 16.0.1000.6 (X64) 
	Oct  8 2022 05:58:25 
	Copyright (C) 2022 Microsoft Corporation
	Express Edition (64-bit) on Windows Server 2019 Standard 10.0 <X64> (Build 17763: ) (Hypervisor)



-- es gibt diverse Möglichkeiten, lückenlose Datumswerte zu produzieren
-- hier ist eine (etwas mühsam unter MS SQL)
create table virtual_number(id bigint);
insert into virtual_number values (0),(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9);

-- aber Du brauchst lückenlose Datumswerte für diverse Konten
-- hier sind also alle gewollten Kontodatensätze als Beispiel, zum Spaß Varchar

-- Die kannst Du notfalls durch ein select distinct auf die Kontentabelle abfragen / erzeugen 
-- oder wie hier in einer separaten Tabelle extra vorhalten und nach Bedarf anpassen (auch ausblenden)
create table account (kto varchar(10));
insert into account values (5),(55),(22),(1),(3),(8);
insert into account values ('m11');
17 rows affected

-- das sind die Datumswerte, lückenlos, generiert aus fortlaufenden Zahlen
-- fortlaufende Zahlen kann man auch anders produzieren, wenn man mag
select id, DATEADD(day, id, '20230622') from virtual_number;


id
(No column name)


0
2023-06-22 00:00:00.000

1
2023-06-23 00:00:00.000

2
2023-06-24 00:00:00.000

3
2023-06-25 00:00:00.000

4
2023-06-26 00:00:00.000

5
2023-06-27 00:00:00.000

6
2023-06-28 00:00:00.000

7
2023-06-29 00:00:00.000

8
2023-06-30 00:00:00.000

9
2023-07-01 00:00:00.000


-- Kreuzprodukt von Datums und Konten
--  dazu mussen dann Deine Realdaten gejoint werden, left join
select v.id, DATEADD(day, v.id, '20230622'), a.kto 
  from virtual_number v, account a;


id
(No column name)
kto


0
2023-06-22 00:00:00.000
5

1
2023-06-23 00:00:00.000
5

2
2023-06-24 00:00:00.000
5

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2023-06-25 00:00:00.000
5

4
2023-06-26 00:00:00.000
5

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2023-06-27 00:00:00.000
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2023-06-28 00:00:00.000
5

7
2023-06-29 00:00:00.000
5

8
2023-06-30 00:00:00.000
5

9
2023-07-01 00:00:00.000
5

0
2023-06-22 00:00:00.000
55

1
2023-06-23 00:00:00.000
55

2
2023-06-24 00:00:00.000
55

3
2023-06-25 00:00:00.000
55

4
2023-06-26 00:00:00.000
55

5
2023-06-27 00:00:00.000
55

6
2023-06-28 00:00:00.000
55

7
2023-06-29 00:00:00.000
55

8
2023-06-30 00:00:00.000
55

9
2023-07-01 00:00:00.000
55

0
2023-06-22 00:00:00.000
22

1
2023-06-23 00:00:00.000
22

2
2023-06-24 00:00:00.000
22

3
2023-06-25 00:00:00.000
22

4
2023-06-26 00:00:00.000
22

5
2023-06-27 00:00:00.000
22

6
2023-06-28 00:00:00.000
22

7
2023-06-29 00:00:00.000
22

8
2023-06-30 00:00:00.000
22

9
2023-07-01 00:00:00.000
22

0
2023-06-22 00:00:00.000
1

1
2023-06-23 00:00:00.000
1

2
2023-06-24 00:00:00.000
1

3
2023-06-25 00:00:00.000
1

4
2023-06-26 00:00:00.000
1

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1

7
2023-06-29 00:00:00.000
1

8
2023-06-30 00:00:00.000
1

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2023-07-01 00:00:00.000
1

0
2023-06-22 00:00:00.000
3

1
2023-06-23 00:00:00.000
3

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3

4
2023-06-26 00:00:00.000
3

5
2023-06-27 00:00:00.000
3

6
2023-06-28 00:00:00.000
3

7
2023-06-29 00:00:00.000
3

8
2023-06-30 00:00:00.000
3

9
2023-07-01 00:00:00.000
3

0
2023-06-22 00:00:00.000
8

1
2023-06-23 00:00:00.000
8

2
2023-06-24 00:00:00.000
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2023-06-25 00:00:00.000
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2023-06-26 00:00:00.000
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2023-06-27 00:00:00.000
8

6
2023-06-28 00:00:00.000
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8

9
2023-07-01 00:00:00.000
8

0
2023-06-22 00:00:00.000
m11

1
2023-06-23 00:00:00.000
m11

2
2023-06-24 00:00:00.000
m11

3
2023-06-25 00:00:00.000
m11

4
2023-06-26 00:00:00.000
m11

5
2023-06-27 00:00:00.000
m11

6
2023-06-28 00:00:00.000
m11

7
2023-06-29 00:00:00.000
m11

8
2023-06-30 00:00:00.000
m11

9
2023-07-01 00:00:00.000
m11
id	(No column name)
0	2023-06-22 00:00:00.000
1	2023-06-23 00:00:00.000
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3	2023-06-25 00:00:00.000
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