টাইম-সিরিজ সারণিতে কলাম যোগ করার পদ্ধতি পুনরাবৃত্তির ক্রম সংখ্যা সহ

বারবার অর্ডার নম্বরের জন্য SQL সহ সময়-সিরিজ ডেটা একত্রিত করা

এই সমাধানটি সময়-সিরিজ একত্রিতকরণের সাথে অ-অনন্য অর্ডার নম্বর পরিচালনা করে একটি মডুলার কোয়েরি তৈরি করতে SQL ব্যবহার করে।

-- 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;

কাস্টম একত্রিতকরণের জন্য PL/pgSQL এর সাথে পদ্ধতিগত SQL ব্যবহার করা

এই পদ্ধতিটি গতিশীল এবং পুনরাবৃত্তিমূলক সারি-বাই-সারি প্রক্রিয়াকরণের জন্য PostgreSQL-এ PL/pgSQL ব্যবহার করে।

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

Node.js এবং SQL ইন্টিগ্রেশন সহ JavaScript ব্যাকএন্ড সলিউশন

এই ব্যাকএন্ড সমাধানটি গতিশীলভাবে এসকিউএল ডেটা প্রক্রিয়া করতে Node.js ব্যবহার করে, ত্রুটি হ্যান্ডলিং এবং মডুলার ফাংশন অন্তর্ভুক্ত করে।

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();

SQL টাইম-সিরিজ অ্যাগ্রিগেশন সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

1. উদ্দেশ্য কি LEAD() এবং LAG() এসকিউএল-এ?
2. দ LEAD() ফাংশন পরবর্তী সারি থেকে মান আনে, যখন LAG() পূর্ববর্তী সারি থেকে মান পুনরুদ্ধার করে। এগুলি স্থানান্তর বা সারিগুলির পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন ট্র্যাকিং পরিবর্তনগুলি অর্ডার_আইডি.
3. কিভাবে ব্যবহার করব GROUP BY সময়-সিরিজ ডেটার জন্য?
4. আপনি ব্যবহার করতে পারেন GROUP BY একটি সাধারণ কলামের উপর ভিত্তি করে একত্রিত সারি, যেমন অর্ডার_আইডি, যেমন সমষ্টিগত ফাংশন প্রয়োগ করার সময় SUM() বা MAX() গ্রুপ জুড়ে মান একত্রিত করতে.
5. কি কি সুবিধা আছে WITH কমন টেবিল এক্সপ্রেশন (CTEs)?
6. CTE গুলি আপনাকে অস্থায়ী ফলাফল সেটগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার অনুমতি দিয়ে প্রশ্নগুলিকে সহজ করে যা পড়তে এবং পুনরায় ব্যবহার করা সহজ। উদাহরণস্বরূপ, একটি CTE একত্রিত করার আগে একটি গ্রুপের শুরু এবং শেষ সনাক্ত করতে পারে।
7. আমি কি সময়-সিরিজ একত্রিত করার জন্য পুনরাবৃত্তিমূলক প্রশ্ন ব্যবহার করতে পারি?
8. হ্যাঁ! পুনরাবৃত্ত প্রশ্নগুলি একে অপরের উপর নির্ভর করে এমন ডেটা সারি লিঙ্ক করার জন্য দরকারী। উদাহরণস্বরূপ, আপনি আরও জটিল সমষ্টির জন্য ওভারল্যাপিং সময়ের সাথে সারি "চেইন" করতে পারেন।
9. ওভারল্যাপিং টাইম রেঞ্জের সাথে কাজ করার সময় আমি কীভাবে নির্ভুলতা নিশ্চিত করব?
10. দ্বিগুণ গণনা এড়াতে, আপনার ক্যোয়ারীতে শর্তযুক্ত যুক্তি ব্যবহার করুন, যেমন ফিল্টারিং বা সীমানা নির্ধারণ করা। কম্বিনিং CASE উইন্ডো ফাংশন সহ বিবৃতি এই ওভারল্যাপগুলি পরিচালনা করতে সাহায্য করতে পারে।

এসকিউএল অ্যাগ্রিগেশন ইনসাইটের সাথে মোড়ানো

বারবার কীভাবে সামলাতে হয় তা বোঝা অর্ডার_আইডি সঠিক তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য টাইম-সিরিজ ডেটার মান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই নিবন্ধটি জটিল প্রশ্নগুলিকে সহজ করতে এবং অর্থপূর্ণ ফলাফল নিশ্চিত করতে CTE এবং উইন্ডো ফাংশনের মতো বিভিন্ন কৌশল হাইলাইট করেছে। এই কৌশলগুলি ওভারল্যাপিং বা খণ্ডিত অর্ডার জড়িত পরিস্থিতিতে জন্য অপরিহার্য।

আপনি একটি প্রোডাকশন ড্যাশবোর্ড তৈরি করছেন বা সময়-সংবেদনশীল ডেটা বিশ্লেষণ করছেন না কেন, এই SQL দক্ষতাগুলি আপনার ক্ষমতাকে উন্নত করবে। উন্নত ফাংশনগুলির সাথে মডুলার ক্যোয়ারী ডিজাইনের সমন্বয় নিশ্চিত করে যে আপনার সমাধানগুলি দক্ষ এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য। সময়-সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করতে আপনার প্রকল্পগুলিতে এই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করুন! 😊