પુનરાવર્તિત ક્રમ નંબરો સાથે સમય-શ્રેણી કોષ્ટકોમાં કૉલમ કેવી રીતે ઉમેરવું

પુનરાવર્તિત ઓર્ડર નંબર્સ માટે SQL સાથે સમય-શ્રેણી ડેટાને એકત્ર કરવો

આ સોલ્યુશન સમય-શ્રેણી એકત્રીકરણ સાથે બિન-યુનિક ઓર્ડર નંબરને હેન્ડલિંગ કરતી મોડ્યુલર ક્વેરી બનાવવા માટે SQL નો ઉપયોગ કરે છે.

-- 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;

કસ્ટમ એકત્રીકરણ માટે PL/pgSQL સાથે પ્રક્રિયાગત SQL નો ઉપયોગ કરવો

આ અભિગમ ગતિશીલ અને પુનરાવર્તિત પંક્તિ-દર-પંક્તિ પ્રક્રિયા માટે PostgreSQL માં PL/pgSQL નો ઉપયોગ કરે છે.

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 અને SQL એકીકરણ સાથે JavaScript બેકએન્ડ સોલ્યુશન

આ બેકએન્ડ સોલ્યુશન એસક્યુએલ ડેટાને ગતિશીલ રીતે પ્રક્રિયા કરવા માટે Node.js નો ઉપયોગ કરે છે, જેમાં એરર હેન્ડલિંગ અને મોડ્યુલર ફંક્શન સામેલ છે.

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 સમય-શ્રેણી એકત્રીકરણ વિશે વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો

1. નો હેતુ શું છે LEAD() અને LAG() SQL માં?
2. આ LEAD() ફંક્શન આગલી પંક્તિમાંથી મૂલ્ય મેળવે છે, જ્યારે LAG() અગાઉની પંક્તિમાંથી મૂલ્ય મેળવે છે. તેનો ઉપયોગ સંક્રમણો અથવા પંક્તિઓમાં થતા ફેરફારોને ઓળખવા માટે થાય છે, જેમ કે માં ટ્રેકિંગ ફેરફારો ઓર્ડર_આઈડી.
3. હું કેવી રીતે ઉપયોગ કરી શકું GROUP BY સમય-શ્રેણી ડેટા માટે?
4. તમે ઉપયોગ કરી શકો છો GROUP BY સામાન્ય કૉલમ પર આધારિત પંક્તિઓ એકત્ર કરવા માટે, જેમ કે ઓર્ડર_આઈડી, જેમ કે એકંદર કાર્યો લાગુ કરતી વખતે SUM() અથવા MAX() સમગ્ર જૂથમાં મૂલ્યોને જોડવા માટે.
5. ના ફાયદા શું છે WITH સામાન્ય કોષ્ટક અભિવ્યક્તિઓ (CTEs)?
6. CTEs તમને વાંચવા અને પુનઃઉપયોગમાં સરળ હોય તેવા અસ્થાયી પરિણામ સેટને વ્યાખ્યાયિત કરવાની મંજૂરી આપીને પ્રશ્નોને સરળ બનાવે છે. દાખલા તરીકે, CTE એકત્ર કરતા પહેલા જૂથની શરૂઆત અને અંતને ઓળખી શકે છે.
7. શું હું સમય-શ્રેણી એકત્રીકરણ માટે પુનરાવર્તિત પ્રશ્નોનો ઉપયોગ કરી શકું?
8. હા! પુનરાવર્તિત ક્વેરીઝ ડેટા પંક્તિઓને લિંક કરવા માટે ઉપયોગી છે જે એકબીજા પર આધાર રાખે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તમે વધુ જટિલ એકત્રીકરણ માટે ઓવરલેપિંગ સમય સાથે પંક્તિઓને "ચેન" કરી શકો છો.
9. ઓવરલેપિંગ સમય શ્રેણીઓ સાથે કામ કરતી વખતે હું ચોકસાઈ કેવી રીતે સુનિશ્ચિત કરી શકું?
10. ડબલ-કાઉન્ટિંગ ટાળવા માટે, તમારી ક્વેરી માં શરતી તર્કનો ઉપયોગ કરો, જેમ કે ફિલ્ટરિંગ અથવા સીમાઓ સેટ કરવી. સંયોજન CASE વિન્ડો ફંક્શન્સ સાથેના સ્ટેટમેન્ટ આ ઓવરલેપ્સનું સંચાલન કરવામાં મદદ કરી શકે છે.

SQL એકત્રીકરણ આંતરદૃષ્ટિ સાથે રેપિંગ

વારંવાર કેવી રીતે હેન્ડલ કરવું તે સમજવું ઓર્ડર_આઈડી ચોક્કસ ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે સમય-શ્રેણીના ડેટામાં મૂલ્યો નિર્ણાયક છે. આ લેખ જટિલ પ્રશ્નોને સરળ બનાવવા અને અર્થપૂર્ણ પરિણામોની ખાતરી કરવા માટે CTE અને વિન્ડો ફંક્શન્સ જેવી વિવિધ તકનીકોને પ્રકાશિત કરે છે. આ વ્યૂહરચનાઓ ઓવરલેપિંગ અથવા ફ્રેગમેન્ટેડ ઓર્ડરને સંડોવતા દૃશ્યો માટે આવશ્યક છે.

ભલે તમે પ્રોડક્શન ડેશબોર્ડ બનાવી રહ્યાં હોવ અથવા સમય-સંવેદનશીલ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી રહ્યાં હોવ, આ SQL કૌશલ્યો તમારી ક્ષમતાઓમાં વધારો કરશે. અદ્યતન કાર્યો સાથે મોડ્યુલર ક્વેરી ડિઝાઇનનું સંયોજન સુનિશ્ચિત કરે છે કે તમારા ઉકેલો કાર્યક્ષમ અને જાળવવા યોગ્ય છે. સમય-શ્રેણી ડેટા વિશ્લેષણની સંપૂર્ણ સંભાવનાને અનલૉક કરવા માટે તમારા પ્રોજેક્ટ્સમાં આ પદ્ધતિઓ લાગુ કરો! 😊