Jak přidat sloupce v tabulkách časových řad s čísly opakujících se objednávek

Agregace dat časových řad s SQL pro čísla opakovaných objednávek

Toto řešení využívá SQL k vytvoření modulárního dotazu zpracovávajícího nejedinečná čísla objednávek s agregací časových řad.

-- 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;

Použití procedurálního SQL s PL/pgSQL pro vlastní agregaci

Tento přístup využívá PL/pgSQL v PostgreSQL pro dynamické a iterativní zpracování řádek po řádku.

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

Řešení Backend JavaScript s Node.js a integrací SQL

Toto backendové řešení používá Node.js ke zpracování dat SQL dynamicky, zahrnuje zpracování chyb a modulární funkce.

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();

Často kladené otázky o SQL agregaci časových řad

1. Jaký je účel LEAD() a LAG() v SQL?
2. The LEAD() funkce načte hodnotu z dalšího řádku, while LAG() načte hodnotu z předchozího řádku. Používají se k identifikaci přechodů nebo změn v řádcích, jako je sledování změn v order_id.
3. Jak mohu použít GROUP BY pro data časových řad?
4. Můžete použít GROUP BY agregovat řádky na základě společného sloupce, např order_id, při použití agregačních funkcí jako SUM() nebo MAX() kombinovat hodnoty napříč skupinou.
5. Jaké jsou výhody WITH Společné tabulkové výrazy (CTE)?
6. CTE zjednodušují dotazy tím, že umožňují definovat dočasné sady výsledků, které lze snadno číst a opakovaně používat. CTE může například identifikovat začátek a konec skupiny před agregací.
7. Mohu použít rekurzivní dotazy pro agregaci časových řad?
8. Ano! Rekurzivní dotazy jsou užitečné pro propojení řádků dat, které na sobě závisí. Můžete například „řetězit“ řádky s překrývajícími se časy pro složitější agregace.
9. Jak zajistím přesnost při řešení překrývajících se časových rozsahů?
10. Chcete-li se vyhnout dvojímu započítání, použijte v dotazu podmíněnou logiku, jako je filtrování nebo nastavení hranic. Kombinování CASE příkazy s funkcemi okna mohou pomoci zvládnout tato překrývání.

Souhrn s SQL Agregation Insights

Pochopení, jak zvládnout opakované order_id hodnoty v datech časových řad je zásadní pro přesné zpracování dat. Tento článek zdůraznil různé techniky, jako jsou CTE a okenní funkce, které zjednodušují složité dotazy a zajišťují smysluplné výsledky. Tyto strategie jsou nezbytné pro scénáře zahrnující překrývající se nebo fragmentované objednávky.

Ať už vytváříte produkční řídicí panel nebo analyzujete časově citlivá data, tyto dovednosti SQL posouvají vaše schopnosti. Kombinace modulárního návrhu dotazů s pokročilými funkcemi zajišťuje, že vaše řešení jsou efektivní a udržitelná. Použijte tyto metody ve svých projektech a odemkněte plný potenciál analýzy dat časových řad! 😊