반복되는 순서 번호가 있는 시계열 테이블에서 열을 추가하는 방법

반복되는 주문 번호에 대해 SQL을 사용하여 시계열 데이터 집계

이 솔루션은 SQL을 사용하여 시계열 집계를 통해 고유하지 않은 주문 번호를 처리하는 모듈식 쿼리를 생성합니다.

-- 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;

사용자 정의 집계를 위해 PL/pgSQL과 함께 절차적 SQL 사용

이 접근 방식은 동적 및 반복적 행별 처리를 위해 PostgreSQL의 PL/pgSQL을 사용합니다.

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 및 SQL 통합을 갖춘 JavaScript 백엔드 솔루션

이 백엔드 솔루션은 Node.js를 사용하여 SQL 데이터를 동적으로 처리하고 오류 처리 및 모듈식 기능을 통합합니다.

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 시계열 집계에 대해 자주 묻는 질문

1. 목적은 무엇입니까? LEAD() 그리고 LAG() SQL에서?
2. 그만큼 LEAD() 함수는 다음 행에서 값을 가져오는 반면 LAG() 이전 행에서 값을 검색합니다. 이는 행의 변경 사항 추적과 같이 행의 전환 또는 변경 사항을 식별하는 데 사용됩니다. 주문_ID.
3. 어떻게 사용하나요? GROUP BY 시계열 데이터의 경우?
4. 당신은 사용할 수 있습니다 GROUP BY 다음과 같이 공통 열을 기반으로 행을 집계합니다. 주문_ID, 다음과 같은 집계 함수를 적용하면서 SUM() 또는 MAX() 그룹 전체의 가치를 결합합니다.
5. 어떤 이점이 있나요? WITH 공통 테이블 표현식(CTE)?
6. CTE를 사용하면 쉽게 읽고 재사용할 수 있는 임시 결과 집합을 정의할 수 있어 쿼리가 단순화됩니다. 예를 들어 CTE는 집계하기 전에 그룹의 시작과 끝을 식별할 수 있습니다.
7. 시계열 집계에 재귀 쿼리를 사용할 수 있나요?
8. 예! 재귀 쿼리는 서로 의존하는 데이터 행을 연결하는 데 유용합니다. 예를 들어, 더 복잡한 집계를 위해 시간이 겹치는 행을 "체인"할 수 있습니다.
9. 겹치는 시간 범위를 처리할 때 정확성을 어떻게 보장합니까?
10. 이중 계산을 방지하려면 쿼리에 필터링이나 경계 설정과 같은 조건부 논리를 사용하세요. 결합 CASE 창 기능이 있는 문은 이러한 중복을 관리하는 데 도움이 됩니다.

SQL Aggregation Insights로 마무리

반복 처리 방법 이해 주문_ID 시계열 데이터의 값은 정확한 데이터 처리에 중요합니다. 이 기사에서는 복잡한 쿼리를 단순화하고 의미 있는 결과를 보장하는 CTE 및 창 기능과 같은 다양한 기술을 강조했습니다. 이러한 전략은 중복되거나 조각난 주문과 관련된 시나리오에 필수적입니다.

생산 대시보드를 구축하든, 시간에 민감한 데이터를 분석하든, 이러한 SQL 기술은 귀하의 역량을 향상시켜줄 것입니다. 모듈식 쿼리 디자인과 고급 기능을 결합하면 솔루션의 효율성과 유지 관리가 모두 보장됩니다. 시계열 데이터 분석의 잠재력을 최대한 활용하려면 프로젝트에 이러한 방법을 적용하십시오! 😊