Како сабирати колоне у табелама временских серија са понављајућим бројевима налога

Обједињавање података временских серија са СКЛ-ом за поновљене бројеве налога

Ово решење користи СКЛ за креирање модуларног упита који рукује нејединственим бројевима налога са агрегацијом временских серија.

-- 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;

Коришћење процедуралног СКЛ-а са ПЛ/пгСКЛ-ом за прилагођену агрегацију

Овај приступ користи ПЛ/пгСКЛ у ПостгреСКЛ-у за динамичку и итеративну обраду ред по ред.

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

ЈаваСцрипт Бацкенд решење са Ноде.јс и СКЛ интеграцијом

Ово позадинско решење користи Ноде.јс за динамичку обраду СКЛ података, укључујући руковање грешкама и модуларне функције.

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();

Често постављана питања о СКЛ агрегацији временских серија

1. Шта је сврха LEAD() и LAG() у СКЛ-у?
2. Тхе LEAD() функција преузима вредност из следећег реда, док LAG() преузима вредност из претходног реда. Користе се за идентификацију прелаза или промена у редовима, као што је праћење промена у ордер_ид.
3. Како да користим GROUP BY за податке временске серије?
4. Можете користити GROUP BY да се агрегирају редови на основу заједничке колоне, нпр ордер_ид, док се примењују агрегатне функције као што је SUM() или MAX() да комбинују вредности широм групе.
5. Које су предности од WITH Заједнички табеларни изрази (ЦТЕ)?
6. ЦТЕ поједностављују упите тако што вам омогућавају да дефинишете привремене скупове резултата који се лако читају и поново користе. На пример, ЦТЕ може да идентификује почетак и крај групе пре агрегирања.
7. Могу ли да користим рекурзивне упите за агрегацију временских серија?
8. Да! Рекурзивни упити су корисни за повезивање редова података који зависе један од другог. На пример, можете да „ланчате“ редове са временима преклапања за сложеније агрегације.
9. Како да обезбедим тачност када се бавим временским распонима који се преклапају?
10. Да бисте избегли двоструко рачунање, користите условну логику у свом упиту, као што је филтрирање или постављање граница. Комбиновање CASE изрази са функцијама прозора могу помоћи у управљању овим преклапањима.

Завршетак увида у СКЛ агрегацију

Разумевање како поступати са поновљеним ордер_ид вредности у подацима временске серије је кључно за тачну обраду података. Овај чланак је истакао различите технике као што су ЦТЕ и функције прозора како би се поједноставили сложени упити и осигурали смислени резултати. Ове стратегије су од суштинског значаја за сценарије који укључују преклапање или фрагментисане налоге.

Без обзира да ли правите производну контролну таблу или анализирате временски осетљиве податке, ове СКЛ вештине ће подићи ваше могућности. Комбиновање модуларног дизајна упита са напредним функцијама осигурава да су ваша решења и ефикасна и да се могу одржавати. Примените ове методе у својим пројектима да бисте откључали пуни потенцијал анализе података временских серија! 😊