Cara Menjumlahkan Kolom pada Tabel Deret Waktu dengan Nomor Urutan Berulang

Menguasai Agregasi Rangkaian Waktu dengan Nomor Pesanan Berulang

Bekerja dengan data deret waktu SQL bisa menjadi rumit, terutama ketika berhadapan dengan nomor pesanan berulang. Jika Anda mengelola data produksi dan perlu menggabungkan jumlah sambil mempertimbangkan stempel waktu yang tumpang tindih, untuk mencapai hasil yang diinginkan memerlukan struktur kueri yang tepat. 😅

Bayangkan Anda memiliki tabel yang setiap barisnya mewakili siklus produksi. Tugas Anda adalah menjumlahkan jumlah berdasarkan `order_id` sambil melacak rentang waktu yang berkelanjutan. Tantangannya meningkat ketika `order_id` tidak unik, sehingga perlu dilakukan segmentasi dan ringkasan data dengan benar.

Dalam artikel ini, kita akan mempelajari cara membuat kueri yang menyelesaikan masalah ini secara efektif. Dengan menguraikan skenario SQL yang kompleks, Anda akan mempelajari teknik langkah demi langkah untuk menangani pengidentifikasi unik dan non-unik dalam agregasi deret waktu. 🛠️

Baik Anda memecahkan masalah alur kerja produksi atau meningkatkan keahlian SQL Anda, panduan ini akan memberi Anda alat dan strategi praktis untuk mendapatkan hasil yang Anda perlukan. Mari selami pemecahan teka-teki agregasi ini bersama-sama!

Memahami Agregasi SQL untuk Data Rangkaian Waktu yang Kompleks

Dalam konteks data deret waktu dimana pesanan_id nilai diulang, penyelesaian masalah agregasi memerlukan penggunaan fitur SQL tingkat lanjut. Misalnya, fungsi `LAG()` dan `LEAD()` membantu melacak transisi antar baris dengan mereferensikan nilai baris sebelumnya atau berikutnya. Hal ini memungkinkan kita untuk menentukan kapan grup baru dimulai. Perintah ini sangat berguna dalam skenario seperti data produksi, dimana pesanan sering kali tumpang tindih. Bayangkan mencoba menghitung total pesanan yang mencakup beberapa rentang waktu—penyiapan ini membuat proses tersebut dapat dikelola. 😊

Penggunaan Ekspresi Tabel Umum (CTE) menyederhanakan kueri kompleks dengan memecahnya menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dicerna. Klausa `WITH` mendefinisikan kumpulan hasil sementara yang dapat direferensikan dalam kueri berikutnya. Dalam contoh kita, akan membantu untuk mengidentifikasi di mana `order_id` baru dimulai dan mengelompokkan baris-barisnya sesuai dengan itu. Hal ini menghindari kebutuhan untuk menulis subkueri yang panjang dan bertumpuk, sehingga membuat SQL lebih mudah dibaca dan dipelihara, bahkan untuk pemula.

Dalam contoh prosedural SQL, PL/pgSQL digunakan untuk menangani pemrosesan baris demi baris secara dinamis. Tabel sementara menyimpan hasil agregat, memastikan penghitungan perantara dipertahankan. Hal ini bermanfaat untuk kasus yang lebih kompleks, seperti ketika anomali atau kesenjangan data memerlukan penanganan manual tambahan. Skenario produksi dunia nyata sering kali memerlukan penyesuaian, dan memiliki kode modular yang dapat digunakan kembali memungkinkan pengembang mengatasi masalah tersebut dengan cepat. 🛠️

Terakhir, skrip backend Node.js menunjukkan bagaimana SQL dapat diintegrasikan secara dinamis ke dalam aplikasi. Dengan menggunakan perpustakaan seperti `pg`, pengembang dapat berinteraksi dengan database dengan cara yang terukur. Pendekatan ini sangat berguna untuk aplikasi web yang memproses dan menampilkan data real-time. Misalnya, dasbor yang menampilkan statistik produksi dapat menjalankan kueri ini di belakang layar dan memberikan wawasan terkini. Fleksibilitas ini memastikan bahwa solusi tersebut tidak hanya kuat tetapi juga dapat beradaptasi dengan lingkungan dan kasus penggunaan yang berbeda.

-- 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;

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

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();

Teknik Tingkat Lanjut untuk Menggabungkan Data Rangkaian Waktu dengan SQL

Saat bekerja dengan data deret waktu, terutama di database tempat pesanan_id tidak unik, penyelesaian masalah agregasi memerlukan teknik kreatif. Selain kueri SQL standar, fungsi lanjutan seperti fungsi jendela, kueri rekursif, dan agregasi bersyarat adalah alat yang ampuh untuk menangani kompleksitas tersebut. Pendekatan ini memungkinkan Anda mengelompokkan, menganalisis, dan memproses data secara efisien meskipun struktur masukannya tidak standar. Kasus penggunaan umum untuk teknik ini adalah dalam sistem pelacakan produksi di mana pesanan dipecah menjadi beberapa baris, masing-masing mewakili interval waktu tertentu.

Kueri rekursif, misalnya, dapat digunakan untuk menyelesaikan kasus yang lebih kompleks di mana data mungkin perlu dihubungkan ke beberapa baris secara berulang. Hal ini sangat berguna ketika pesanan terfragmentasi dari waktu ke waktu atau ketika kesenjangan dalam data perlu diisi. Kueri rekursif memungkinkan pengembang untuk "menjelajahi" data secara logis, membangun hasil langkah demi langkah. Selain itu, penggunaan `PARTITION BY` dalam fungsi jendela, seperti yang terlihat pada contoh sebelumnya, membantu mengisolasi segmen data untuk analisis, mengurangi risiko agregasi yang salah dalam skenario yang tumpang tindih.

Terakhir, memahami perbedaan tipe data seperti stempel waktu dan cara memanipulasinya sangat penting dalam SQL deret waktu. Mengetahui cara menghitung perbedaan, mengekstrak rentang, atau mengelola tumpang tindih memastikan agregasi Anda akurat dan bermakna. Misalnya, saat menjumlahkan jumlah pesanan yang tumpang tindih, Anda dapat menggunakan logika khusus untuk memastikan bahwa tidak ada rentang waktu yang dihitung ganda. Teknik-teknik ini sangat penting untuk membuat dasbor atau laporan yang andal bagi bisnis yang mengandalkan data sensitif waktu yang akurat. 🚀