పునరావృతమయ్యే ఆర్డర్ సంఖ్యలతో కాలమ్-సిరీస్ పట్టికలలో నిలువు వరుసలను ఎలా జోడించాలి

పునరావృత ఆర్డర్ నంబర్‌ల కోసం SQLతో సమయ శ్రేణి డేటాను సమగ్రపరచడం

ఈ పరిష్కారం సమయ-శ్రేణి అగ్రిగేషన్‌తో నాన్-యూనిక్ ఆర్డర్ నంబర్‌లను నిర్వహించడానికి మాడ్యులర్ ప్రశ్నను సృష్టించడానికి SQLని ఉపయోగిస్తుంది.

-- 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;

కస్టమ్ అగ్రిగేషన్ కోసం PL/pgSQLతో విధానపరమైన SQLని ఉపయోగించడం

ఈ విధానం పోస్ట్‌గ్రెస్‌ఎస్‌క్యూఎల్‌లో PL/pgSQLని డైనమిక్ మరియు పునరుత్పాదక రో-బై-రో ప్రాసెసింగ్ కోసం ఉపయోగిస్తుంది.

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

Node.js మరియు SQL ఇంటిగ్రేషన్‌తో జావాస్క్రిప్ట్ బ్యాకెండ్ సొల్యూషన్

ఈ బ్యాకెండ్ సొల్యూషన్ SQL డేటాను డైనమిక్‌గా ప్రాసెస్ చేయడానికి Node.jsని ఉపయోగిస్తుంది, ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు మాడ్యులర్ ఫంక్షన్‌లను కలుపుతుంది.

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 టైమ్-సిరీస్ అగ్రిగేషన్ గురించి తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

1. ప్రయోజనం ఏమిటి LEAD() మరియు LAG() SQLలో?
2. ది LEAD() ఫంక్షన్ తదుపరి అడ్డు వరుస నుండి విలువను పొందుతుంది LAG() మునుపటి అడ్డు వరుస నుండి విలువను తిరిగి పొందుతుంది. మార్పులను గుర్తించడానికి లేదా అడ్డు వరుసలలో మార్పులను గుర్తించడానికి అవి ఉపయోగించబడతాయి, ఉదాహరణకు మార్పులను ట్రాక్ చేయడం వంటివి ఆర్డర్_ఐడి.
3. నేను ఎలా ఉపయోగించగలను GROUP BY సమయ శ్రేణి డేటా కోసం?
4. మీరు ఉపయోగించవచ్చు GROUP BY ఒక సాధారణ నిలువు వరుస ఆధారంగా వరుసలను సమగ్రపరచడానికి ఆర్డర్_ఐడి, వంటి మొత్తం ఫంక్షన్‌లను వర్తింపజేసేటప్పుడు SUM() లేదా MAX() సమూహం అంతటా విలువలను కలపడానికి.
5. ప్రయోజనాలు ఏమిటి WITH సాధారణ పట్టిక వ్యక్తీకరణలు (CTEలు)?
6. CTEలు సులభంగా చదవడానికి మరియు తిరిగి ఉపయోగించగల తాత్కాలిక ఫలితాల సెట్‌లను నిర్వచించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించడం ద్వారా ప్రశ్నలను సులభతరం చేస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఒక CTE ఒక సమూహం యొక్క ప్రారంభం మరియు ముగింపును సమగ్రపరచడానికి ముందు గుర్తించగలదు.
7. నేను టైమ్-సిరీస్ అగ్రిగేషన్ కోసం పునరావృత ప్రశ్నలను ఉపయోగించవచ్చా?
8. అవును! ఒకదానిపై మరొకటి ఆధారపడి ఉండే డేటా అడ్డు వరుసలను లింక్ చేయడానికి పునరావృత ప్రశ్నలు ఉపయోగపడతాయి. ఉదాహరణకు, మీరు మరింత సంక్లిష్టమైన అగ్రిగేషన్‌ల కోసం అతివ్యాప్తి సమయాలతో అడ్డు వరుసలను "గొలుసు" చేయవచ్చు.
9. అతివ్యాప్తి చెందుతున్న సమయ పరిధులతో వ్యవహరించేటప్పుడు నేను ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా నిర్ధారించగలను?
10. డబుల్-కౌంటింగ్‌ను నివారించడానికి, ఫిల్టరింగ్ లేదా సరిహద్దులను సెట్ చేయడం వంటి మీ ప్రశ్నలో షరతులతో కూడిన తర్కాన్ని ఉపయోగించండి. కలపడం CASE విండో ఫంక్షన్‌లతో కూడిన స్టేట్‌మెంట్‌లు ఈ అతివ్యాప్తులను నిర్వహించడంలో సహాయపడతాయి.

SQL అగ్రిగేషన్ అంతర్దృష్టులతో చుట్టబడుతోంది

పునరావృతంగా ఎలా నిర్వహించాలో అర్థం చేసుకోవడం ఆర్డర్_ఐడి ఖచ్చితమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం సమయ శ్రేణి డేటాలోని విలువలు కీలకం. సంక్లిష్ట ప్రశ్నలను సరళీకృతం చేయడానికి మరియు అర్థవంతమైన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి CTEలు మరియు విండో ఫంక్షన్‌ల వంటి వివిధ సాంకేతికతలను ఈ కథనం హైలైట్ చేసింది. అతివ్యాప్తి లేదా విచ్ఛిన్నమైన ఆర్డర్‌లతో కూడిన దృశ్యాలకు ఈ వ్యూహాలు అవసరం.

మీరు ప్రొడక్షన్ డ్యాష్‌బోర్డ్‌ని నిర్మిస్తున్నా లేదా టైమ్ సెన్సిటివ్ డేటాను విశ్లేషిస్తున్నా, ఈ SQL నైపుణ్యాలు మీ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరుస్తాయి. మాడ్యులర్ క్వెరీ డిజైన్‌ను అధునాతన ఫంక్షన్‌లతో కలపడం వలన మీ పరిష్కారాలు సమర్థవంతంగా మరియు నిర్వహించదగినవిగా ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది. సమయ శ్రేణి డేటా విశ్లేషణ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి మీ ప్రాజెక్ట్‌లలో ఈ పద్ధతులను వర్తింపజేయండి! 😊