Ako pridať stĺpce v tabuľkách časových radov s číslami opakujúcich sa objednávok

Agregácia údajov časových radov s SQL pre čísla opakovaných objednávok

Toto riešenie využíva SQL na vytvorenie modulárneho dotazu, ktorý spracováva nejedinečné čísla objednávok s agregáciou časových sérií.

-- 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;

Použitie procedurálneho SQL s PL/pgSQL pre vlastnú agregáciu

Tento prístup využíva PL/pgSQL v PostgreSQL na dynamické a iteratívne spracovanie riadkov po riadkoch.

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

Riešenie Backend JavaScript s Node.js a integráciou SQL

Toto backendové riešenie používa Node.js na dynamické spracovanie údajov SQL, pričom zahŕňa spracovanie chýb a modulárne funkcie.

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();

Často kladené otázky o agregácii časových sérií SQL

1. Aký je účel LEAD() a LAG() v SQL?
2. The LEAD() funkcia načíta hodnotu z nasledujúceho riadku, zatiaľ čo LAG() načíta hodnotu z predchádzajúceho riadku. Používajú sa na identifikáciu prechodov alebo zmien v riadkoch, ako je napríklad sledovanie zmien v order_id.
3. Ako môžem použiť GROUP BY pre údaje z časových radov?
4. Môžete použiť GROUP BY agregovať riadky na základe spoločného stĺpca, napr order_idpri aplikácii agregovaných funkcií ako SUM() alebo MAX() kombinovať hodnoty v rámci skupiny.
5. Aké sú výhody WITH Bežné tabuľkové výrazy (CTE)?
6. CTE zjednodušujú dotazy tým, že vám umožňujú definovať dočasné sady výsledkov, ktoré sa dajú ľahko čítať a opakovane použiť. CTE môže napríklad identifikovať začiatok a koniec skupiny pred agregáciou.
7. Môžem použiť rekurzívne dotazy na agregáciu časových radov?
8. Áno! Rekurzívne dotazy sú užitočné na prepojenie dátových riadkov, ktoré na sebe závisia. Môžete napríklad „reťaziť“ riadky s prekrývajúcimi sa časmi pre zložitejšie agregácie.
9. Ako zabezpečím presnosť pri riešení prekrývajúcich sa časových rozsahov?
10. Ak sa chcete vyhnúť dvojitému započítaniu, použite vo svojom dotaze podmienenú logiku, ako je filtrovanie alebo nastavenie hraníc. Kombinovanie CASE príkazy s funkciami okna môžu pomôcť zvládnuť tieto prekrytia.

Zaoberáme sa SQL Agregation Insights

Pochopenie, ako zvládnuť opakované order_id hodnoty v časových radoch sú kľúčové pre presné spracovanie údajov. Tento článok zdôraznil rôzne techniky, ako sú CTE a funkcie okien na zjednodušenie zložitých dotazov a zabezpečenie zmysluplných výsledkov. Tieto stratégie sú nevyhnutné pre scenáre zahŕňajúce prekrývajúce sa alebo fragmentované objednávky.

Či už vytvárate produkčný dashboard alebo analyzujete časovo citlivé údaje, tieto zručnosti SQL pozdvihnú vaše schopnosti. Kombinácia modulárneho návrhu dotazov s pokročilými funkciami zaisťuje, že vaše riešenia sú efektívne a udržiavateľné. Použite tieto metódy vo svojich projektoch, aby ste odomkli plný potenciál analýzy údajov časových sérií! 😊