Kako zbrojiti stupce u tablicama vremenskih nizova s ​​brojevima koji se ponavljaju

Agregiranje podataka vremenske serije pomoću SQL-a za ponovljene brojeve naloga

Ovo rješenje koristi SQL za stvaranje modularnog upita koji rukuje nejedinstvenim brojevima naloga s agregacijom vremenskih serija.

-- 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;

Korištenje proceduralnog SQL-a s PL/pgSQL za prilagođenu agregaciju

Ovaj pristup koristi PL/pgSQL u PostgreSQL-u za dinamičku i iterativnu obradu red po red.

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

JavaScript backend rješenje s Node.js i SQL integracijom

Ovo pozadinsko rješenje koristi Node.js za dinamičku obradu SQL podataka, uključujući rukovanje pogreškama i modularne funkcije.

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();

Često postavljana pitanja o SQL agregaciji vremenskih serija

1. Koja je svrha LEAD() i LAG() u SQL-u?
2. The LEAD() funkcija dohvaća vrijednost iz sljedećeg retka, dok LAG() dohvaća vrijednost iz prethodnog reda. Koriste se za prepoznavanje prijelaza ili promjena u recima, kao što je praćenje promjena u ID_narudžbe.
3. Kako da koristim GROUP BY za podatke vremenske serije?
4. Možete koristiti GROUP BY za agregiranje redaka na temelju zajedničkog stupca, npr ID_narudžbe, uz primjenu agregatnih funkcija poput SUM() ili MAX() kombinirati vrijednosti u cijeloj grupi.
5. Koje su prednosti WITH Uobičajeni tablični izrazi (CTE)?
6. CTE-ovi pojednostavljuju upite dopuštajući vam da definirate privremene skupove rezultata koji se lako čitaju i ponovno koriste. Na primjer, CTE može identificirati početak i kraj grupe prije združivanja.
7. Mogu li koristiti rekurzivne upite za agregaciju vremenskih serija?
8. Da! Rekurzivni upiti korisni su za povezivanje redova podataka koji ovise jedan o drugome. Na primjer, možete "ulančati" retke s preklapajućim vremenima za složenija združivanja.
9. Kako mogu osigurati točnost kada se radi o vremenskim rasponima koji se preklapaju?
10. Da biste izbjegli dvostruko brojanje, koristite uvjetnu logiku u svom upitu, kao što je filtriranje ili postavljanje granica. Kombiniranje CASE izjave s prozorskim funkcijama mogu pomoći u upravljanju tim preklapanjima.

Završavamo s SQL Aggregation Insights

Razumijevanje kako se nositi s ponavljanjem ID_narudžbe vrijednosti u podacima vremenskih serija ključno je za točnu obradu podataka. Ovaj članak istaknuo je različite tehnike kao što su CTE i funkcije prozora kako bi se pojednostavili složeni upiti i osigurali smisleni rezultati. Ove su strategije bitne za scenarije koji uključuju preklapajuće ili fragmentirane naloge.

Bilo da gradite proizvodnu nadzornu ploču ili analizirate vremenski osjetljive podatke, ove SQL vještine unaprijedit će vaše sposobnosti. Kombinacija modularnog dizajna upita s naprednim funkcijama osigurava da su vaša rješenja učinkovita i održiva. Primijenite ove metode u svojim projektima kako biste otključali puni potencijal analize vremenskih serija podataka! 😊