টাইম-সিরিজ সারণিতে

Mia Chevalier

রবিবার, ২৯ ডিসেম্বর, ২০২৪ ৬:০৯:০০ PM

বারবার অর্ডার নম্বর সহ টাইম-সিরিজ অ্যাগ্রিগেশন আয়ত্ত করা

SQL টাইম-সিরিজ ডেটা নিয়ে কাজ করা কঠিন হয়ে উঠতে পারে, বিশেষ করে যখন বারবার অর্ডার নম্বর নিয়ে কাজ করা হয়। আপনি যদি উৎপাদন ডেটা পরিচালনা করেন এবং ওভারল্যাপিং টাইমস্ট্যাম্পগুলি বিবেচনা করার সময় মোট গণনা করতে চান, পছন্দসই ফলাফল অর্জনের জন্য একটি সুনির্দিষ্ট ক্যোয়ারী কাঠামো প্রয়োজন। 😅

কল্পনা করুন আপনার কাছে একটি টেবিল রয়েছে যেখানে প্রতিটি সারি একটি উত্পাদন চক্রকে উপস্থাপন করে। আপনার কাজ হল ক্রমাগত সময় ব্যাপ্তির ট্র্যাক রাখার সময় `order_id` এর উপর ভিত্তি করে গণনার যোগফল। চ্যালেঞ্জ বাড়ে যখন `order_id` অনন্য না হয়, এটিকে সঠিকভাবে ডেটা সেগমেন্ট এবং সংক্ষিপ্ত করার প্রয়োজন হয়।

এই নিবন্ধে, আমরা কীভাবে একটি প্রশ্ন তৈরি করব যা এই সমস্যাটিকে কার্যকরভাবে সমাধান করবে তা অন্বেষণ করব। একটি জটিল SQL দৃশ্যকল্প ভেঙে, আপনি সময়-সিরিজ একত্রিতকরণে অনন্য এবং অ-অনন্য শনাক্তকারী পরিচালনা করার জন্য ধাপে ধাপে কৌশল শিখবেন। 🛠️

আপনি উত্পাদন কর্মপ্রবাহের সমস্যা সমাধান করছেন বা আপনার SQL দক্ষতা বাড়াচ্ছেন, এই নির্দেশিকা আপনাকে আপনার প্রয়োজনীয় ফলাফল পেতে ব্যবহারিক সরঞ্জাম এবং কৌশল প্রদান করবে। আসুন একসাথে এই একত্রীকরণ ধাঁধা সমাধানে ডুব দেওয়া যাক!

আদেশ	ব্যবহারের উদাহরণ
LAG()	এই উইন্ডো ফাংশনটি একটি নির্দিষ্ট ক্রমের উপর ভিত্তি করে, একই ফলাফল সেটের মধ্যে পূর্ববর্তী সারি থেকে একটি কলামের মান পুনরুদ্ধার করে। অর্ডার_আইডিতে পরিবর্তন সনাক্ত করতে এখানে ব্যবহার করা হয়েছে।
LEAD()	একটি উইন্ডো ফাংশন যা ফলাফল সেটের পরবর্তী সারি থেকে একটি কলামের মান নিয়ে আসে। এটি ক্যোয়ারীতে অর্ডার_আইডি মানের মধ্যে ট্রানজিশন ট্র্যাক করতে সাহায্য করে।
ROW_NUMBER()	ফলাফল সেটে প্রতিটি সারির জন্য একটি অনন্য ক্রমিক সংখ্যা তৈরি করে, প্রায়ই ডেটাকে সেগমেন্টে গোষ্ঠীভুক্ত করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমনটি ক্যোয়ারীতে দেখানো হয়েছে।
CASE	SQL এ শর্তসাপেক্ষ যুক্তি প্রয়োগ করতে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণে, এটি একটি অনন্য গ্রুপিং পতাকা নির্ধারণ করে যখন একটি নতুন অর্ডার_আইডি প্রদর্শিত হয়।
WITH (Common Table Expression)	একটি অস্থায়ী ফলাফল সেট সংজ্ঞায়িত করে যা মূল প্রশ্নের মধ্যে উল্লেখ করা যেতে পারে। এটি সারিগুলির মধ্যে রূপান্তরের জন্য যুক্তিকে সরল করে।
CREATE TEMP TABLE	মধ্যবর্তী ফলাফল সঞ্চয় করার জন্য একটি অস্থায়ী টেবিল তৈরি করে। PL/pgSQL উদাহরণে আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য সমষ্টিগত ডেটা ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।
FOR ... LOOP	PL/pgSQL-এ একটি পদ্ধতিগত লুপ নির্মাণ। গতিশীলভাবে ডেটা প্রক্রিয়া করতে উত্পাদন টেবিলের সারিগুলির মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করে।
client.query()	Node.js এর pg লাইব্রেরির জন্য নির্দিষ্ট। একটি PostgreSQL ডাটাবেসে একটি SQL কোয়েরি চালায় এবং গতিশীলভাবে ফলাফল পুনরুদ্ধার করে।
DO $$ ... END $$	একটি সংরক্ষিত পদ্ধতি তৈরি না করেই PL/pgSQL স্ক্রিপ্টের মতো পদ্ধতিগত কোডের একটি ব্লক কার্যকর করতে PostgreSQL-এ ব্যবহৃত হয়।
GROUP BY with aggregation	SUM, MIN, এবং MAX এর মত সমষ্টিগত মানগুলি গণনা করার সময় একই order_id সহ সারিগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করে ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে ব্যবহৃত হয়৷

জটিল সময়-সিরিজ ডেটার জন্য এসকিউএল অ্যাগ্রিগেশন বোঝা

সময়-সিরিজের তথ্যের পরিপ্রেক্ষিতে যেখানে অর্ডার_আইডি মানগুলি পুনরাবৃত্তি করা হয়, সমষ্টিগত সমস্যা সমাধানের জন্য উন্নত SQL বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করা প্রয়োজন৷ উদাহরণস্বরূপ, `LAG()` এবং `LEAD()` ফাংশন পূর্ববর্তী বা পরবর্তী সারির মান উল্লেখ করে সারিগুলির মধ্যে স্থানান্তর ট্র্যাক করতে সহায়তা করে। এটি আমাদের নির্ধারণ করতে দেয় যখন একটি নতুন গ্রুপ শুরু হয়। এই কমান্ডগুলি উত্পাদন ডেটার মতো পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে সহায়ক যেখানে অর্ডারগুলি প্রায়শই ওভারল্যাপ হয়। একাধিক টাইম রেঞ্জ জুড়ে থাকা অর্ডারগুলির জন্য মোট গণনা করার চেষ্টা করার কথা কল্পনা করুন—এই সেটআপটি সেই প্রক্রিয়াটিকে পরিচালনাযোগ্য করে তোলে। 😊

এর ব্যবহার কমন টেবিল এক্সপ্রেশন (CTEs) জটিল প্রশ্নগুলিকে ছোট, আরও হজমযোগ্য অংশে বিভক্ত করে সহজ করে। `WITH` ধারাটি একটি অস্থায়ী ফলাফল সেটকে সংজ্ঞায়িত করে যা পরবর্তী প্রশ্নে উল্লেখ করা যেতে পারে। আমাদের উদাহরণে, এটি একটি নতুন `order_id` কোথা থেকে শুরু হয় তা শনাক্ত করতে সাহায্য করে এবং সেই অনুযায়ী সারিগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করে৷ এটি দীর্ঘ, নেস্টেড সাবকোয়ারি লেখার প্রয়োজনীয়তা এড়ায়, এমনকি নতুনদের জন্য এসকিউএল পড়া এবং বজায় রাখা সহজ করে তোলে।

পদ্ধতিগত SQL উদাহরণে, PL/pgSQL সারি-বাই-সারি প্রক্রিয়াকরণ গতিশীলভাবে পরিচালনা করার জন্য নিযুক্ত করা হয়। একটি অস্থায়ী সারণী সমষ্টিগত ফলাফল সঞ্চয় করে, যাতে মধ্যবর্তী গণনাগুলি সংরক্ষিত থাকে। এটি আরও জটিল ক্ষেত্রে উপকারী, যেমন যখন ডেটা অসঙ্গতি বা ফাঁকগুলির জন্য অতিরিক্ত ম্যানুয়াল পরিচালনার প্রয়োজন হয়। রিয়েল-ওয়ার্ল্ড প্রোডাকশন পরিস্থিতিতে প্রায়ই সামঞ্জস্য জড়িত থাকে এবং মডুলার, পুনঃব্যবহারযোগ্য কোড থাকা ডেভেলপারদের এই ধরনের সমস্যাগুলি দ্রুত সমাধান করতে সক্ষম করে। 🛠️

সবশেষে, Node.js ব্যাকএন্ড স্ক্রিপ্ট দেখায় কিভাবে এসকিউএলকে গতিশীলভাবে অ্যাপ্লিকেশানে একত্রিত করা যায়। `pg` এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে, ডেভেলপাররা ডাটাবেসের সাথে স্কেলযোগ্য পদ্ধতিতে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে। এই পদ্ধতিটি বিশেষত ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযোগী যেগুলি রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং প্রদর্শন করে। উদাহরণস্বরূপ, উৎপাদন পরিসংখ্যান দেখানো একটি ড্যাশবোর্ড পর্দার আড়ালে এই প্রশ্নগুলি সম্পাদন করতে পারে এবং আপ-টু-ডেট অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। এই নমনীয়তা নিশ্চিত করে যে সমাধানটি কেবল শক্তিশালী নয় বরং বিভিন্ন পরিবেশ এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রেও অভিযোজিত।

বারবার অর্ডার নম্বরের জন্য SQL সহ সময়-সিরিজ ডেটা একত্রিত করা

এই সমাধানটি সময়-সিরিজ একত্রিতকরণের সাথে অ-অনন্য অর্ডার নম্বর পরিচালনা করে একটি মডুলার কোয়েরি তৈরি করতে SQL ব্যবহার করে।

-- 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;

কাস্টম একত্রিতকরণের জন্য PL/pgSQL এর সাথে পদ্ধতিগত SQL ব্যবহার করা

এই পদ্ধতিটি গতিশীল এবং পুনরাবৃত্তিমূলক সারি-বাই-সারি প্রক্রিয়াকরণের জন্য PostgreSQL-এ PL/pgSQL ব্যবহার করে।

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 এবং SQL ইন্টিগ্রেশন সহ JavaScript ব্যাকএন্ড সলিউশন

এই ব্যাকএন্ড সমাধানটি গতিশীলভাবে এসকিউএল ডেটা প্রক্রিয়া করতে Node.js ব্যবহার করে, ত্রুটি হ্যান্ডলিং এবং মডুলার ফাংশন অন্তর্ভুক্ত করে।

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 এর সাথে সময়-সিরিজ ডেটা একত্রিত করার জন্য উন্নত কৌশল

সাথে কাজ করার সময় সময়-সিরিজ ডেটা, বিশেষ করে ডাটাবেসে যেখানে অর্ডার_আইডি অনন্য নয়, সমষ্টিগত সমস্যা সমাধানের জন্য সৃজনশীল কৌশল প্রয়োজন। স্ট্যান্ডার্ড এসকিউএল কোয়েরির বাইরে, উইন্ডো ফাংশন, রিকার্সিভ কোয়েরি এবং শর্তসাপেক্ষ একত্রিতকরণের মতো উন্নত ফাংশনগুলি এই ধরনের জটিলতাগুলি পরিচালনা করার জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম। এই পন্থাগুলি আপনাকে ইনপুট কাঠামো অ-মানক হলেও দক্ষতার সাথে ডেটা গোষ্ঠী, বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয়। এই কৌশলগুলির জন্য একটি সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে উত্পাদন ট্র্যাকিং সিস্টেম যেখানে অর্ডারগুলি একাধিক সারিতে বিভক্ত হয়, প্রতিটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের ব্যবধানকে উপস্থাপন করে।

পুনরাবৃত্ত প্রশ্নগুলি, উদাহরণস্বরূপ, আরও জটিল ক্ষেত্রে সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে ডেটা একাধিক সারি জুড়ে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে লিঙ্ক করার প্রয়োজন হতে পারে। এটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন সময়ের সাথে অর্ডারগুলি খণ্ডিত হয় বা যখন ডেটার ফাঁক পূরণ করা প্রয়োজন। পুনরাবৃত্ত প্রশ্নগুলি বিকাশকারীদেরকে যৌক্তিকভাবে ডেটার মাধ্যমে "হাঁটতে" অনুমতি দেয়, ধাপে ধাপে ফলাফল তৈরি করে। অতিরিক্তভাবে, উইন্ডো ফাংশনে `পার্টিশন বাই` ব্যবহার করে, যেমন আমাদের আগের উদাহরণে দেখা গেছে, বিশ্লেষণের জন্য ডেটা সেগমেন্টকে বিচ্ছিন্ন করতে সাহায্য করে, ওভারল্যাপিং পরিস্থিতিতে ভুল সমষ্টির ঝুঁকি কমায়।

পরিশেষে, টাইমস্ট্যাম্পের মতো ডেটা প্রকারের সূক্ষ্মতা বোঝা এবং কীভাবে সেগুলিকে ম্যানিপুলেট করা যায় তা টাইম-সিরিজ এসকিউএল-এ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কীভাবে পার্থক্য গণনা করতে হয়, ব্যাপ্তি বের করতে হয় বা ওভারল্যাপগুলি পরিচালনা করতে হয় তা নিশ্চিত করে আপনার সমষ্টিগুলি সঠিক এবং অর্থপূর্ণ। উদাহরণ স্বরূপ, যখন ওভারল্যাপিং অর্ডারের জন্য সারসংকলন গণনা করা হয়, তখন আপনি বিশেষ যুক্তি ব্যবহার করতে পারেন যাতে নিশ্চিত করা যায় যে কোনো সময়সীমা দ্বিগুণ-গণনা করা হয় না। সঠিক সময়-সংবেদনশীল ডেটার উপর নির্ভর করে এমন ব্যবসার জন্য নির্ভরযোগ্য ড্যাশবোর্ড বা রিপোর্ট তৈরি করার জন্য এই কৌশলগুলি গুরুত্বপূর্ণ। 🚀

SQL টাইম-সিরিজ অ্যাগ্রিগেশন সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

উদ্দেশ্য কি LEAD() এবং LAG() এসকিউএল-এ?
দ LEAD() ফাংশন পরবর্তী সারি থেকে মান আনে, যখন LAG() পূর্ববর্তী সারি থেকে মান পুনরুদ্ধার করে। এগুলি স্থানান্তর বা সারিগুলির পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন ট্র্যাকিং পরিবর্তনগুলি অর্ডার_আইডি.
কিভাবে ব্যবহার করব GROUP BY সময়-সিরিজ ডেটার জন্য?
আপনি ব্যবহার করতে পারেন GROUP BY একটি সাধারণ কলামের উপর ভিত্তি করে একত্রিত সারি, যেমন অর্ডার_আইডি, যেমন সমষ্টিগত ফাংশন প্রয়োগ করার সময় SUM() বা MAX() গ্রুপ জুড়ে মান একত্রিত করতে.
কি কি সুবিধা আছে WITH কমন টেবিল এক্সপ্রেশন (CTEs)?
CTE গুলি আপনাকে অস্থায়ী ফলাফল সেটগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার অনুমতি দিয়ে প্রশ্নগুলিকে সহজ করে যা পড়তে এবং পুনরায় ব্যবহার করা সহজ। উদাহরণস্বরূপ, একটি CTE একত্রিত করার আগে একটি গ্রুপের শুরু এবং শেষ সনাক্ত করতে পারে।
আমি কি সময়-সিরিজ একত্রিত করার জন্য পুনরাবৃত্তিমূলক প্রশ্ন ব্যবহার করতে পারি?
হ্যাঁ! পুনরাবৃত্ত প্রশ্নগুলি একে অপরের উপর নির্ভর করে এমন ডেটা সারি লিঙ্ক করার জন্য দরকারী। উদাহরণস্বরূপ, আপনি আরও জটিল সমষ্টির জন্য ওভারল্যাপিং সময়ের সাথে সারি "চেইন" করতে পারেন।
ওভারল্যাপিং টাইম রেঞ্জের সাথে কাজ করার সময় আমি কীভাবে নির্ভুলতা নিশ্চিত করব?
দ্বিগুণ গণনা এড়াতে, আপনার ক্যোয়ারীতে শর্তযুক্ত যুক্তি ব্যবহার করুন, যেমন ফিল্টারিং বা সীমানা নির্ধারণ করা। কম্বিনিং CASE উইন্ডো ফাংশন সহ বিবৃতি এই ওভারল্যাপগুলি পরিচালনা করতে সাহায্য করতে পারে।

এসকিউএল অ্যাগ্রিগেশন ইনসাইটের সাথে মোড়ানো

বারবার কীভাবে সামলাতে হয় তা বোঝা অর্ডার_আইডি সঠিক তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য টাইম-সিরিজ ডেটার মান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই নিবন্ধটি জটিল প্রশ্নগুলিকে সহজ করতে এবং অর্থপূর্ণ ফলাফল নিশ্চিত করতে CTE এবং উইন্ডো ফাংশনের মতো বিভিন্ন কৌশল হাইলাইট করেছে। এই কৌশলগুলি ওভারল্যাপিং বা খণ্ডিত অর্ডার জড়িত পরিস্থিতিতে জন্য অপরিহার্য।

আপনি একটি প্রোডাকশন ড্যাশবোর্ড তৈরি করছেন বা সময়-সংবেদনশীল ডেটা বিশ্লেষণ করছেন না কেন, এই SQL দক্ষতাগুলি আপনার ক্ষমতাকে উন্নত করবে। উন্নত ফাংশনগুলির সাথে মডুলার ক্যোয়ারী ডিজাইনের সমন্বয় নিশ্চিত করে যে আপনার সমাধানগুলি দক্ষ এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য। সময়-সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করতে আপনার প্রকল্পগুলিতে এই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করুন! 😊

এসকিউএল টাইম-সিরিজ অ্যাগ্রিগেশনের জন্য উৎস এবং রেফারেন্স

SQL উইন্ডো ফাংশন এবং PostgreSQL অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন থেকে একত্রিত উদাহরণ দ্বারা অনুপ্রাণিত বিষয়বস্তু। আরো বিস্তারিত জানার জন্য, দেখুন PostgreSQL উইন্ডো ফাংশন ডকুমেন্টেশন .
বাস্তব-বিশ্ব ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডাটাবেস ডিজাইন এবং বিশ্লেষণ নির্দেশিকা থেকে অভিযোজিত এসকিউএল শ্যাক , SQL অন্তর্দৃষ্টি জন্য একটি চমৎকার সম্পদ.
টাইম-সিরিজ ডেটা পরিচালনার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি টিউটোরিয়ালগুলি থেকে নেওয়া হয়েছিল GeeksforGeeks , প্রোগ্রামিং এবং SQL মৌলিক বিষয়ের জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম।

টাইম-সিরিজ সারণিতে কলাম যোগ করার পদ্ধতি পুনরাবৃত্তির ক্রম সংখ্যা সহ