ആവർത്തിച്ചുള്ള ഓർഡർ നമ്പറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ടൈം-സീരീസ് ടേബിളുകളിൽ കോളങ്ങൾ എങ്ങനെ ചേർക്കാം

ആവർത്തിച്ചുള്ള ഓർഡർ നമ്പറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ടൈം-സീരീസ് അഗ്രഗേഷൻ മാസ്റ്ററിംഗ്

SQL ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് തന്ത്രപരമായേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ചും ആവർത്തിച്ചുള്ള ഓർഡർ നമ്പറുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. നിങ്ങൾ പ്രൊഡക്ഷൻ ഡാറ്റ മാനേജുചെയ്യുകയും ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ ഓവർലാപ്പുചെയ്യുന്നത് പരിഗണിക്കുമ്പോൾ എണ്ണങ്ങൾ സമാഹരിക്കേണ്ടതുണ്ടെങ്കിൽ, ആവശ്യമുള്ള ഫലം നേടുന്നതിന് കൃത്യമായ അന്വേഷണ ഘടന ആവശ്യമാണ്. 😅

ഓരോ വരിയും ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ സൈക്കിൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു പട്ടിക നിങ്ങൾക്കുണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. തുടർച്ചയായ സമയ ശ്രേണികളുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുമ്പോൾ `ഓർഡർ_ഐഡി` അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തുകകളുടെ ആകെത്തുക എന്നതാണ് നിങ്ങളുടെ ചുമതല. `ഓർഡർ_ഐഡി` അദ്വിതീയമല്ലാത്തപ്പോൾ ചലഞ്ച് വർദ്ധിക്കുന്നു, ഡാറ്റ ശരിയായി വിഭജിക്കുന്നതിനും സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനും അത് ആവശ്യമായി വരുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഈ പ്രശ്നം ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കുന്ന ഒരു ചോദ്യം എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു SQL സാഹചര്യം തകർക്കുന്നതിലൂടെ, സമയ-പരമ്പര സംഗ്രഹത്തിൽ തനതായതും അദ്വിതീയവുമായ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നിങ്ങൾ പഠിക്കും. 🛠️

നിങ്ങൾ പ്രൊഡക്ഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോകളുടെ ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ SQL വൈദഗ്ദ്ധ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിലും, ഈ ഗൈഡ് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക ഉപകരണങ്ങളും തന്ത്രങ്ങളും നൽകും. നമുക്ക് ഒരുമിച്ച് ഈ അഗ്രഗേഷൻ പസിൽ പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കാം!

കോംപ്ലക്സ് ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള SQL അഗ്രഗേഷൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു

സമയ ശ്രേണി ഡാറ്റയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ എവിടെ ഓർഡർ_ഐഡി മൂല്യങ്ങൾ ആവർത്തിക്കുന്നു, അഗ്രഗേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് വിപുലമായ SQL സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, `LAG()`, `LEAD()` ഫംഗ്‌ഷനുകൾ മുമ്പത്തെ അല്ലെങ്കിൽ അടുത്ത വരി മൂല്യങ്ങൾ പരാമർശിച്ച് വരികൾക്കിടയിലുള്ള സംക്രമണം ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഒരു പുതിയ ഗ്രൂപ്പ് എപ്പോൾ ആരംഭിക്കുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഓർഡറുകൾ ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യുന്ന പ്രൊഡക്ഷൻ ഡാറ്റ പോലുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഈ കമാൻഡുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകരമാണ്. ഒന്നിലധികം സമയ പരിധികളിൽ വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്ന ഓർഡറുകൾക്കുള്ള ആകെത്തുക കണക്കാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക - ഈ സജ്ജീകരണം ആ പ്രക്രിയയെ നിയന്ത്രിക്കാവുന്നതാക്കുന്നു. 😊

ഉപയോഗം കോമൺ ടേബിൾ എക്സ്പ്രഷനുകൾ (സിടിഇ) സങ്കീർണ്ണമായ അന്വേഷണങ്ങളെ ചെറുതും കൂടുതൽ ദഹിക്കുന്നതുമായ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിച്ച് ലളിതമാക്കുന്നു. തുടർന്നുള്ള അന്വേഷണങ്ങളിൽ പരാമർശിക്കാവുന്ന ഒരു താൽക്കാലിക ഫല സെറ്റിനെ `WITH` ക്ലോസ് നിർവചിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഒരു പുതിയ `ഓർഡർ_ഐഡി` എവിടെ തുടങ്ങുന്നു എന്ന് തിരിച്ചറിയാനും അതനുസരിച്ച് വരികൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഇത് ദൈർഘ്യമേറിയതും നെസ്റ്റഡ് സബ്‌ക്വറികൾ എഴുതേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകതയും ഒഴിവാക്കുന്നു, പുതിയവർക്ക് പോലും SQL വായിക്കാനും പരിപാലിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.

പ്രൊസീജറൽ SQL ഉദാഹരണത്തിൽ, റോ-ബൈ-വരി പ്രോസസ്സിംഗ് ചലനാത്മകമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ PL/pgSQL ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു താൽക്കാലിക പട്ടിക സംഗ്രഹിച്ച ഫലങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നു, ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ സംരക്ഷിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഡാറ്റാ അപാകതകളോ വിടവുകളോ അധിക മാനുവൽ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് പോലെയുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഇത് പ്രയോജനകരമാണ്. യഥാർത്ഥ-ലോക ഉൽപ്പാദന സാഹചര്യങ്ങളിൽ പലപ്പോഴും ക്രമീകരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ മോഡുലാർ, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന കോഡ് ഉള്ളത് അത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. 🛠️

അവസാനമായി, Node.js ബാക്കെൻഡ് സ്ക്രിപ്റ്റ് എങ്ങനെ SQL-നെ പ്രയോഗങ്ങളിൽ ഡൈനാമിക് ആയി സംയോജിപ്പിക്കാം എന്ന് കാണിക്കുന്നു. `pg` പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഡാറ്റാബേസുകളുമായി സ്കെയിലബിൾ രീതിയിൽ സംവദിക്കാൻ കഴിയും. തത്സമയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന വെബ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രൊഡക്ഷൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കാണിക്കുന്ന ഒരു ഡാഷ്‌ബോർഡിന് ഈ ചോദ്യങ്ങൾ തിരശ്ശീലയ്ക്ക് പിന്നിൽ നടപ്പിലാക്കാനും കാലികമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകാനും കഴിയും. ഈ വഴക്കം പരിഹാരം ശക്തമാണെന്ന് മാത്രമല്ല, വ്യത്യസ്ത പരിതസ്ഥിതികൾക്കും ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾക്കും അനുയോജ്യമാണെന്നും ഉറപ്പാക്കുന്നു.

-- 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();

SQL-നൊപ്പം ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റ സമാഹരിക്കാനുള്ള വിപുലമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

കൂടെ ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ സമയ ശ്രേണി ഡാറ്റ, പ്രത്യേകിച്ച് ഡാറ്റാബേസുകളിൽ ഓർഡർ_ഐഡി അദ്വിതീയമല്ല, സമാഹരണ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ക്രിയേറ്റീവ് ടെക്നിക്കുകൾ ആവശ്യമാണ്. സ്റ്റാൻഡേർഡ് എസ്‌ക്യുഎൽ അന്വേഷണങ്ങൾക്കപ്പുറം, വിൻഡോ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ, റിക്കേഴ്‌സീവ് അന്വേഷണങ്ങൾ, സോപാധികമായ അഗ്രഗേഷനുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിപുലമായ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ അത്തരം സങ്കീർണ്ണതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങളാണ്. ഇൻപുട്ട് ഘടന നിലവാരമില്ലാത്തതാണെങ്കിൽപ്പോലും ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ഈ സമീപനങ്ങൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. പ്രൊഡക്ഷൻ ട്രാക്കിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിലാണ് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾക്കുള്ള ഒരു സാധാരണ ഉപയോഗം, അവിടെ ഓർഡറുകൾ ഒന്നിലധികം വരികളായി വിഭജിക്കപ്പെടുന്നു, ഓരോന്നും ഒരു നിശ്ചിത സമയ ഇടവേളയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണമായി, ആവർത്തിച്ചുള്ള അന്വേഷണങ്ങൾ, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കേസുകൾ പരിഹരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ്, അവിടെ ഡാറ്റ ആവർത്തിച്ച് നിരവധി വരികളിൽ ലിങ്ക് ചെയ്യേണ്ടി വരും. ഓർഡറുകൾ കാലക്രമേണ വിഘടിക്കുമ്പോഴോ ഡാറ്റയിലെ വിടവുകൾ പൂരിപ്പിക്കേണ്ടിവരുമ്പോഴോ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ആവർത്തിച്ചുള്ള അന്വേഷണങ്ങൾ ഡവലപ്പർമാരെ യുക്തിപരമായി ഡാറ്റയിലൂടെ "നടക്കാൻ" അനുവദിക്കുന്നു, ഘട്ടം ഘട്ടമായി ഫലങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. കൂടാതെ, വിൻഡോ ഫംഗ്‌ഷനുകളിൽ `പാർട്ടീഷൻ ബൈ` ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഞങ്ങളുടെ മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ കാണുന്നത് പോലെ, വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റ സെഗ്‌മെൻ്റുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഓവർലാപ്പുചെയ്യുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിലെ തെറ്റായ അഗ്രഗേഷനുകളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.

അവസാനമായി, ടൈംസ്‌റ്റാമ്പുകൾ പോലുള്ള ഡാറ്റാ തരങ്ങളുടെ സൂക്ഷ്മതകളും അവ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം എന്നതും ടൈം സീരീസ് SQL-ൽ നിർണായകമാണ്. വ്യത്യാസങ്ങൾ എങ്ങനെ കണക്കാക്കാമെന്നും ശ്രേണികൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാമെന്നും ഓവർലാപ്പുകൾ നിയന്ത്രിക്കാമെന്നും അറിയുന്നത് നിങ്ങളുടെ അഗ്രഗേഷനുകൾ കൃത്യവും അർത്ഥപൂർണ്ണവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓവർലാപ്പുചെയ്യുന്ന ഓർഡറുകൾക്കുള്ള സംഖ്യകൾ സംഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ, സമയപരിധി ഇരട്ടിയായി കണക്കാക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് പ്രത്യേക ലോജിക് ഉപയോഗിക്കാം. കൃത്യമായ ടൈം സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്ന ബിസിനസുകൾക്കായി വിശ്വസനീയമായ ഡാഷ്‌ബോർഡുകളോ റിപ്പോർട്ടുകളോ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പ്രധാനമാണ്. 🚀