Este é um problema de lacunas e ilhas, mas as ilhas sendo definidas por um
REQ transação torná-lo um pouco mais complicado do que alguns. Você pode usar funções de lead e lag aninhadas e alguma manipulação para obter o que precisa:
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;
Com registros adicionais para um segundo ciclo para os itens 1 e 2 que poderiam 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 todas as etapas intermediárias.
Não é tão assustador quanto pode parecer à primeira vista. A consulta mais interna pega os dados brutos e adiciona uma coluna extra para as transações de lead e lag. Tomando apenas o primeiro conjunto de registros item-1 que seriam:
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 aparecendo como o último lead_tran ? Essa é a primeira transaction para o segundo ciclo de registros para este item, e será útil mais tarde. O próximo nível de consulta usa esses valores de lead e lag e trata REQ valores como marcadores de início e fim e usa essas informações para anular tudo, exceto o primeiro e o 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
O próximo nível de consulta remove quaisquer linhas que não representem o início ou o fim (ou ambos - veja
REQ-F no Fiddle), pois não estamos interessados neles: 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
Agora temos pares de linhas para cada ciclo (ou uma única linha para
REQ-F ). O nível final usa lead e lag novamente para preencher as lacunas; se o start_tran for null então esta é uma linha final e devemos usar os dados iniciais da linha anterior; se end_tran for null então esta é uma linha inicial e devemos usar os dados finais da próxima linha. 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
Isso torna as duas linhas iguais, então o
distinct remove as duplicatas. 
