மீண்டும் மீண்டும் வரும் வரிசை எண்களுடன் காலவரிசை அட்டவணையில் நெடுவரிசைகளைச் சேர்ப்பது எப்படி

திரும்பத் திரும்ப வரும் வரிசை எண்களுடன் நேர-தொடர் ஒருங்கிணைப்பு மாஸ்டரிங்

SQL நேர-தொடர் தரவுகளுடன் பணிபுரிவது தந்திரமானதாக மாறும், குறிப்பாக மீண்டும் மீண்டும் வரிசை எண்களைக் கையாளும் போது. நீங்கள் உற்பத்தித் தரவை நிர்வகிக்கிறீர்கள் மற்றும் நேரமுத்திரைகளை ஒன்றுடன் ஒன்று சேர்க்கும் போது எண்ணிக்கையை ஒருங்கிணைக்க வேண்டும் எனில், விரும்பிய முடிவை அடைய துல்லியமான வினவல் அமைப்பு தேவை. 😅

ஒவ்வொரு வரிசையும் உற்பத்தி சுழற்சியைக் குறிக்கும் அட்டவணை உங்களிடம் இருப்பதாக கற்பனை செய்து பாருங்கள். தொடர்ச்சியான நேர வரம்புகளைக் கண்காணிக்கும் போது, ​​`ஆர்டர்_ஐடி` அடிப்படையில் மொத்த எண்ணிக்கையைச் செய்வதே உங்கள் பணி. `order_id` என்பது தனித்துவமாக இல்லாதபோது சவால் அதிகரிக்கிறது, தரவைச் சரியாகப் பிரித்துச் சுருக்கிக் கூறுவது அவசியமாகும்.

இந்தச் சிக்கலைத் திறம்படத் தீர்க்கும் வினவலை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பதை இந்தக் கட்டுரையில் ஆராய்வோம். ஒரு சிக்கலான SQL சூழ்நிலையை உடைப்பதன் மூலம், நேரத் தொடர் திரட்டலில் தனித்துவமான மற்றும் தனித்துவமான அடையாளங்காட்டிகளைக் கையாள படிப்படியான நுட்பங்களைக் கற்றுக்கொள்வீர்கள். 🛠️

நீங்கள் உற்பத்தி பணிப்பாய்வுகளைச் சரிசெய்தாலும் அல்லது உங்கள் SQL நிபுணத்துவத்தை மேம்படுத்தினாலும், உங்களுக்குத் தேவையான முடிவுகளைப் பெறுவதற்கான நடைமுறைக் கருவிகள் மற்றும் உத்திகளை இந்த வழிகாட்டி உங்களுக்கு வழங்கும். இந்த ஒருங்கிணைப்பு புதிரை ஒன்றாகத் தீர்ப்பதில் முழுக்கு போடுவோம்!

சிக்கலான நேர-தொடர் தரவுகளுக்கான SQL திரட்டலைப் புரிந்துகொள்வது

நேரத் தொடர் தரவுகளின் சூழலில் எங்கே ஆர்டர்_ஐடி மதிப்புகள் மீண்டும் மீண்டும் வருகின்றன, திரட்டல் சிக்கல்களைத் தீர்க்க மேம்பட்ட SQL அம்சங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக, `LAG()` மற்றும் `LEAD()` செயல்பாடுகள் முந்தைய அல்லது அடுத்த வரிசை மதிப்புகளைக் குறிப்பிடுவதன் மூலம் வரிசைகளுக்கு இடையே உள்ள மாற்றங்களைக் கண்காணிக்க உதவுகின்றன. ஒரு புதிய குழு எப்போது தொடங்குகிறது என்பதை தீர்மானிக்க இது அனுமதிக்கிறது. ஆர்டர்கள் பெரும்பாலும் ஒன்றுடன் ஒன்று உற்பத்தி தரவு போன்ற காட்சிகளில் இந்த கட்டளைகள் குறிப்பாக உதவியாக இருக்கும். பல நேர வரம்புகளைக் கொண்ட ஆர்டர்களுக்கான மொத்தங்களைக் கணக்கிட முயற்சிப்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள் - இந்த அமைப்பு அந்த செயல்முறையை நிர்வகிக்கிறது. 😊

பயன்பாடு பொதுவான அட்டவணை வெளிப்பாடுகள் (CTEகள்) சிக்கலான வினவல்களை சிறிய, அதிக செரிமான பகுதிகளாக உடைப்பதன் மூலம் எளிதாக்குகிறது. `WITH` உட்பிரிவு ஒரு தற்காலிக முடிவுத் தொகுப்பை வரையறுக்கிறது, அதை அடுத்தடுத்த வினவல்களில் குறிப்பிடலாம். எங்களின் எடுத்துக்காட்டில், ஒரு புதிய `ஆர்டர்_ஐடி' எங்கிருந்து தொடங்குகிறது என்பதைக் கண்டறிந்து அதற்கேற்ப வரிசைகளைக் குழுவாக்க உதவுகிறது. இது நீளமான, உள்ளமைக்கப்பட்ட துணை வினவல்களை எழுத வேண்டிய தேவையைத் தவிர்க்கிறது, புதியவர்களுக்குக் கூட SQL ஐ எளிதாகப் படிக்கவும் பராமரிக்கவும் செய்கிறது.

நடைமுறை SQL எடுத்துக்காட்டில், PL/pgSQL ஆனது வரிசை-வரிசை செயலாக்கத்தை மாறும் வகையில் கையாள பயன்படுத்தப்படுகிறது. இடைநிலை கணக்கீடுகள் பாதுகாக்கப்படுவதை உறுதிசெய்யும் வகையில், ஒரு தற்காலிக அட்டவணை ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட முடிவுகளைச் சேமிக்கிறது. தரவு முரண்பாடுகள் அல்லது இடைவெளிகளுக்கு கூடுதல் கைமுறை கையாளுதல் தேவைப்படும்போது இது மிகவும் சிக்கலான நிகழ்வுகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும். நிஜ-உலக உற்பத்தி காட்சிகள் பெரும்பாலும் சரிசெய்தல்களை உள்ளடக்கியது, மேலும் மட்டு, மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய குறியீட்டைக் கொண்டிருப்பது டெவலப்பர்களுக்கு இதுபோன்ற சிக்கல்களை விரைவாகத் தீர்க்க உதவுகிறது. 🛠️

கடைசியாக, Node.js பின்தளத்தில் ஸ்கிரிப்ட் SQL ஐ எவ்வாறு செயலியாக பயன்பாடுகளில் ஒருங்கிணைக்க முடியும் என்பதை விளக்குகிறது. `pg` போன்ற நூலகங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் தரவுத்தளங்களுடன் அளவிடக்கூடிய முறையில் தொடர்பு கொள்ளலாம். நிகழ்நேரத் தரவைச் செயலாக்கி காண்பிக்கும் இணையப் பயன்பாடுகளுக்கு இந்த அணுகுமுறை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, உற்பத்திப் புள்ளிவிவரங்களைக் காட்டும் டாஷ்போர்டு இந்த வினவல்களை திரைக்குப் பின்னால் செயல்படுத்தி, புதுப்பித்த நுண்ணறிவுகளை வழங்கும். இந்த வளைந்து கொடுக்கும் தன்மை, தீர்வு சக்தி வாய்ந்தது மட்டுமல்ல, வெவ்வேறு சூழல்களுக்கும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கும் ஏற்றதாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

-- 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 உடன் நேர-தொடர் தரவுகளை ஒருங்கிணைப்பதற்கான மேம்பட்ட நுட்பங்கள்

உடன் பணிபுரியும் போது நேரத் தொடர் தரவு, குறிப்பாக தரவுத்தளங்களில் ஆர்டர்_ஐடி தனித்தன்மை வாய்ந்தது அல்ல, திரட்டல் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கு ஆக்கப்பூர்வமான நுட்பங்கள் தேவை. நிலையான SQL வினவல்களுக்கு அப்பால், சாளர செயல்பாடுகள், சுழல்நிலை வினவல்கள் மற்றும் நிபந்தனை ஒருங்கிணைப்புகள் போன்ற மேம்பட்ட செயல்பாடுகள் இத்தகைய சிக்கல்களைக் கையாளும் சக்திவாய்ந்த கருவிகளாகும். இந்த அணுகுமுறைகள், உள்ளீட்டு அமைப்பு தரமற்றதாக இருந்தாலும், தரவைத் திறம்பட குழுவாக்கவும், பகுப்பாய்வு செய்யவும் மற்றும் செயலாக்கவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. இந்த நுட்பங்களுக்கான பொதுவான பயன்பாடு, உற்பத்தி கண்காணிப்பு அமைப்புகளில் ஆர்டர்கள் பல வரிசைகளாக உடைக்கப்படுகின்றன, ஒவ்வொன்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட நேர இடைவெளியைக் குறிக்கும்.

எடுத்துக்காட்டாக, சுழல்நிலை வினவல்கள் மிகவும் சிக்கலான நிகழ்வுகளைத் தீர்க்கப் பயன்படுத்தப்படலாம், அங்கு தரவு பல வரிசைகளில் மீண்டும் மீண்டும் இணைக்கப்பட வேண்டும். ஆர்டர்கள் காலப்போக்கில் துண்டு துண்டாக இருக்கும்போது அல்லது தரவு இடைவெளிகளை நிரப்ப வேண்டியிருக்கும் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். சுழல்நிலை வினவல்கள் டெவலப்பர்கள் தரவை தர்க்கரீதியாக "நடக்க" அனுமதிக்கின்றன, படிப்படியாக முடிவுகளை உருவாக்குகின்றன. கூடுதலாக, சாளர செயல்பாடுகளில் `பார்டிஷன் பை`ஐப் பயன்படுத்துவது, எங்களின் முந்தைய உதாரணங்களில் காணப்பட்டது, பகுப்பாய்வுக்கான தரவுப் பகுதிகளைத் தனிமைப்படுத்த உதவுகிறது, ஒன்றுடன் ஒன்று காட்சிகளில் தவறான திரட்டல்களின் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது.

இறுதியாக, நேர முத்திரைகள் போன்ற தரவு வகைகளின் நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு கையாள்வது என்பது நேரத் தொடர் SQL இல் முக்கியமானது. வேறுபாடுகளைக் கணக்கிடுவது, வரம்புகளைப் பிரித்தெடுப்பது அல்லது மேலெழுதல்களை நிர்வகிப்பது எப்படி என்பதைத் தெரிந்துகொள்வது, உங்கள் திரட்டல்கள் துல்லியமாகவும் அர்த்தமுள்ளதாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒன்றுடன் ஒன்று ஆர்டர்களுக்கான எண்ணிக்கையைச் சுருக்கும்போது, ​​எந்த நேர வரம்பும் இருமுறை எண்ணப்படாமல் இருப்பதை உறுதிசெய்ய, சிறப்பு தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்தலாம். துல்லியமான நேர-உணர்திறன் தரவை நம்பியிருக்கும் வணிகங்களுக்கான நம்பகமான டாஷ்போர்டுகள் அல்லது அறிக்கைகளை உருவாக்க இந்த நுட்பங்கள் இன்றியமையாதவை. 🚀