كيفية إضافة الأعمدة في جداول السلاسل الزمنية مع تكرار أرقام الطلب

تجميع بيانات السلاسل الزمنية باستخدام SQL لأرقام الطلبات المتكررة

يستخدم هذا الحل SQL لإنشاء استعلام معياري يتعامل مع أرقام الطلبات غير الفريدة مع تجميع السلاسل الزمنية.

-- Define a Common Table Expression (CTE) to track transitions between order IDs
WITH order_transitions AS (
    SELECT
        *,
        LAG(order_id) OVER (ORDER BY start) AS prev_id,
        LEAD(order_id) OVER (ORDER BY start) AS next_id
    FROM production
)
-- Create a query to handle gaps and the first line issue
SELECT
    order_id,
    MIN(start) AS start,
    MAX(end) AS end,
    SUM(count) AS total_count
FROM (
    SELECT
        order_id,
        start,
        end,
        count,
        CASE
            WHEN prev_id != order_id OR prev_id IS  THEN ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY start)
            ELSE 
        END AS grouping_flag
    FROM order_transitions
) t
GROUP BY order_id, grouping_flag
ORDER BY start;

استخدام SQL الإجرائية مع PL/pgSQL للتجميع المخصص

يستخدم هذا الأسلوب PL/pgSQL في PostgreSQL للمعالجة الديناميكية والمتكررة صفًا تلو الآخر.

DO $$
DECLARE
    curr_order_id INTEGER;
    curr_start TIMESTAMP;
    curr_end TIMESTAMP;
    curr_count INTEGER;
BEGIN
    -- Create a temp table to hold results
    CREATE TEMP TABLE aggregated_data (
        order_id INTEGER,
        start TIMESTAMP,
        end TIMESTAMP,
        count INTEGER
    );
    -- Loop through each row in production
    FOR row IN SELECT * FROM production ORDER BY start LOOP
        IF curr_order_id IS DISTINCT FROM row.order_id THEN
            -- Insert previous aggregated row
            INSERT INTO aggregated_data VALUES (curr_order_id, curr_start, curr_end, curr_count);
            -- Reset for new group
            curr_order_id := row.order_id;
            curr_start := row.start;
            curr_end := row.end;
            curr_count := row.count;
        ELSE
            -- Aggregate within the same group
            curr_end := row.end;
            curr_count := curr_count + row.count;
        END IF;
    END LOOP;
END $$;

حل جافا سكريبت للواجهة الخلفية مع تكامل Node.js وSQL

يستخدم حل الواجهة الخلفية هذا Node.js لمعالجة بيانات SQL ديناميكيًا، مع دمج معالجة الأخطاء والوظائف المعيارية.

const { Client } = require('pg'); // PostgreSQL client
const aggregateData = async () => {
    const client = new Client({
        user: 'user',
        host: 'localhost',
        database: 'production_db',
        password: 'password',
        port: 5432
    });
    try {
        await client.connect();
        const query = `WITH lp AS (
            SELECT *, LEAD(order_id) OVER (ORDER BY start) AS next_id FROM production
        )
        SELECT order_id, MIN(start) AS start, MAX(end) AS end, SUM(count) AS count
        FROM lp
        GROUP BY order_id
        ORDER BY MIN(start);`;
        const result = await client.query(query);
        console.log(result.rows);
    } catch (err) {
        console.error('Error executing query:', err);
    } finally {
        await client.end();
    }
};
aggregateData();

الأسئلة المتداولة حول تجميع السلاسل الزمنية لـ SQL

1. ما هو الغرض من LEAD() و LAG() في SQL؟
2. ال LEAD() تقوم الدالة بجلب القيمة من الصف التالي، بينما LAG() يسترد القيمة من الصف السابق. يتم استخدامها لتحديد التحولات أو التغييرات في الصفوف، مثل تتبع التغييرات في order_id.
3. كيف أستخدم GROUP BY لبيانات السلاسل الزمنية؟
4. يمكنك استخدام GROUP BY لتجميع الصفوف بناءً على عمود مشترك، مثل order_id، أثناء تطبيق وظائف مجمعة مثل SUM() أو MAX() لدمج القيم عبر المجموعة.
5. ما هي فوائد WITH تعبيرات الجدول الشائعة (CTEs)؟
6. تعمل CTEs على تبسيط الاستعلامات من خلال السماح لك بتحديد مجموعات النتائج المؤقتة التي يسهل قراءتها وإعادة استخدامها. على سبيل المثال، يمكن لـ CTE تحديد بداية ونهاية المجموعة قبل التجميع.
7. هل يمكنني استخدام الاستعلامات العودية لتجميع السلاسل الزمنية؟
8. نعم! تعتبر الاستعلامات العودية مفيدة لربط صفوف البيانات التي تعتمد على بعضها البعض. على سبيل المثال، يمكنك "ربط" الصفوف بأوقات متداخلة للحصول على مجموعات أكثر تعقيدًا.
9. كيف أضمن الدقة عند التعامل مع النطاقات الزمنية المتداخلة؟
10. لتجنب العد المزدوج، استخدم المنطق الشرطي في استعلامك، مثل التصفية أو تعيين الحدود. الجمع CASE يمكن أن تساعد العبارات ذات وظائف النافذة في إدارة هذه التداخلات.

الختام مع رؤى تجميع SQL

فهم كيفية التعامل مع المتكررة order_id تعد القيم في بيانات السلاسل الزمنية أمرًا بالغ الأهمية لمعالجة البيانات الدقيقة. سلطت هذه المقالة الضوء على تقنيات مختلفة مثل CTEs ووظائف النافذة لتبسيط الاستعلامات المعقدة وضمان الحصول على نتائج ذات معنى. تعتبر هذه الاستراتيجيات ضرورية للسيناريوهات التي تتضمن أوامر متداخلة أو مجزأة.

سواء كنت تقوم بإنشاء لوحة معلومات إنتاجية أو تحليل بيانات حساسة للوقت، فإن مهارات SQL هذه سترفع من قدراتك. يضمن الجمع بين تصميم الاستعلام المعياري والوظائف المتقدمة أن تكون حلولك فعالة وقابلة للصيانة. قم بتطبيق هذه الأساليب في مشاريعك لإطلاق الإمكانات الكاملة لتحليل بيانات السلاسل الزمنية! 😊