Як додати стовпці в таблиці часових рядів із повторюваними порядковими номерами

Агрегування даних часових рядів за допомогою SQL для повторюваних порядкових номерів

У цьому рішенні використовується SQL для створення модульного запиту, що обробляє неунікальні номери замовлення з агрегацією часових рядів.

-- 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;

Використання процедурного SQL з PL/pgSQL для спеціальної агрегації

Цей підхід використовує PL/pgSQL у PostgreSQL для динамічної та ітераційної обробки рядок за рядком.

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

Бекенд-рішення JavaScript із інтеграцією Node.js та SQL

Це серверне рішення використовує Node.js для динамічної обробки даних SQL, включаючи обробку помилок і модульні функції.

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();

Часті запитання про агрегацію часових рядів SQL

1. Яка мета LEAD() і LAG() в SQL?
2. The LEAD() функція отримує значення з наступного рядка, тоді як LAG() отримує значення з попереднього рядка. Вони використовуються для визначення переходів або змін у рядках, наприклад для відстеження змін order_id.
3. Як я використовую GROUP BY для даних часових рядів?
4. Ви можете використовувати GROUP BY для агрегування рядків на основі спільного стовпця, наприклад order_id, застосовуючи такі агрегатні функції, як SUM() або MAX() щоб поєднати цінності в групі.
5. Які переваги WITH Загальні табличні вирази (CTE)?
6. CTE спрощують запити, дозволяючи визначати тимчасові набори результатів, які легко читати та повторно використовувати. Наприклад, CTE може визначити початок і кінець групи перед агрегацією.
7. Чи можу я використовувати рекурсивні запити для агрегації часових рядів?
8. так! Рекурсивні запити корисні для зв’язування рядків даних, які залежать один від одного. Наприклад, ви можете «з’єднати» рядки з перекриттям часів для більш складних агрегацій.
9. Як забезпечити точність при роботі з часовими діапазонами, що збігаються?
10. Щоб уникнути подвійного підрахунку, використовуйте умовну логіку у своєму запиті, наприклад фільтрацію або встановлення меж. Комбінування CASE оператори з віконними функціями можуть допомогти керувати цими перекриттями.

Підсумок з SQL Aggregation Insights

Розуміння того, як поводитися з повторами order_id значення в даних часових рядів має вирішальне значення для точної обробки даних. У цій статті висвітлено різні методи, такі як CTE та віконні функції, щоб спростити складні запити та забезпечити значущі результати. Ці стратегії мають важливе значення для сценаріїв, що включають накладання або фрагментовані замовлення.

Незалежно від того, створюєте ви робочу інформаційну панель чи аналізуєте чутливі до часу дані, ці навички SQL розширять ваші можливості. Поєднання модульного дизайну запитів із розширеними функціями гарантує, що ваші рішення є ефективними та доступними для обслуговування. Застосовуйте ці методи у своїх проектах, щоб розкрити весь потенціал аналізу часових рядів даних! 😊