Hvordan legge sammen kolonner i tidsserietabeller med repeterende ordrenummer

Aggregering av tidsseriedata med SQL for gjentatte bestillingsnumre

Denne løsningen bruker SQL for å lage en modulær spørring som håndterer ikke-unike ordrenumre med tidsserieaggregering.

-- 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;

Bruke prosedyremessig SQL med PL/pgSQL for tilpasset aggregering

Denne tilnærmingen bruker PL/pgSQL i PostgreSQL for dynamisk og iterativ rad-for-rad-behandling.

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-løsning med Node.js og SQL-integrasjon

Denne backend-løsningen bruker Node.js til å behandle SQL-data dynamisk, og inkluderer feilhåndtering og modulære funksjoner.

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();

Ofte stilte spørsmål om SQL Time-Series Aggregation

1. Hva er hensikten med LEAD() og LAG() i SQL?
2. De LEAD() funksjon henter verdien fra neste rad, mens LAG() henter verdien fra forrige rad. De brukes til å identifisere overganger eller endringer i rader, for eksempel sporing av endringer i ordre_id.
3. Hvordan bruker jeg GROUP BY for tidsseriedata?
4. Du kan bruke GROUP BY for å samle rader basert på en felles kolonne, som ordre_id, mens du bruker aggregerte funksjoner som SUM() eller MAX() å kombinere verdier på tvers av gruppen.
5. Hva er fordelene med WITH Vanlige tabelluttrykk (CTE)?
6. CTE-er forenkler spørringer ved å la deg definere midlertidige resultatsett som er enkle å lese og gjenbruke. For eksempel kan en CTE identifisere starten og slutten av en gruppe før den samles.
7. Kan jeg bruke rekursive søk for tidsserieaggregering?
8. Ja! Rekursive spørringer er nyttige for å koble sammen datarader som er avhengige av hverandre. For eksempel kan du "kjede" rader med overlappende tider for mer komplekse aggregeringer.
9. Hvordan sikrer jeg nøyaktighet når jeg håndterer overlappende tidsområder?
10. For å unngå dobbelttelling, bruk betinget logikk i søket ditt, for eksempel filtrering eller innstilling av grenser. Kombinere CASE setninger med vindusfunksjoner kan hjelpe til med å håndtere disse overlappingene.

Avslutt med SQL Aggregation Insights

Forstå hvordan man håndterer gjentatte ordre_id verdier i tidsseriedata er avgjørende for nøyaktig databehandling. Denne artikkelen fremhevet ulike teknikker som CTE-er og vindusfunksjoner for å forenkle komplekse søk og sikre meningsfulle resultater. Disse strategiene er avgjørende for scenarier som involverer overlappende eller fragmenterte ordrer.

Enten du bygger et produksjonsdashbord eller analyserer tidssensitive data, vil disse SQL-ferdighetene heve dine evner. Ved å kombinere modulær spørringsdesign med avanserte funksjoner sikrer du at løsningene dine er både effektive og vedlikeholdbare. Bruk disse metodene i prosjektene dine for å frigjøre det fulle potensialet til tidsseriedataanalyse! 😊