時系列テーブルの列を繰り返し順序番号で合計する方法

SQL を使用して時系列データを集計して繰り返しの注文番号を取得する

このソリューションでは、SQL を使用して、時系列集計で非一意の注文番号を処理するモジュラー クエリを作成します。

-- 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;

PL/pgSQL でのプロシージャル SQL を使用したカスタム集計

このアプローチでは、動的かつ反復的な行ごとの処理に PostgreSQL の PL/pgSQL を使用します。

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 と SQL を統合した JavaScript バックエンド ソリューション

このバックエンド ソリューションは、Node.js を使用して SQL データを動的に処理し、エラー処理とモジュール関数を組み込んでいます。

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 時系列集計に関するよくある質問

1. 目的は何ですか LEAD() そして LAG() SQLで？
2. の LEAD() 関数は次の行から値をフェッチしますが、 LAG() 前の行から値を取得します。これらは、行の変化の追跡など、行の遷移や変更を識別するために使用されます。 注文ID。
3. どうやって使うのですか GROUP BY 時系列データの場合は?
4. 使用できます GROUP BY 共通の列に基づいて行を集計するには、次のようにします。 注文IDのような集計関数を適用しながら、 SUM() または MAX() グループ全体の値を結合します。
5. メリットは何ですか WITH 共通テーブル式 (CTE)?
6. CTE を使用すると、読みやすく再利用しやすい一時的な結果セットを定義できるため、クエリが簡素化されます。たとえば、CTE は、集約する前にグループの開始と終了を識別できます。
7. 時系列集計に再帰クエリを使用できますか?
8. はい！再帰クエリは、相互に依存するデータ行をリンクするのに役立ちます。たとえば、より複雑な集計を行うために、時間が重複する行を「チェーン」することができます。
9. 重複する時間範囲を扱う場合、精度を確保するにはどうすればよいですか?
10. 二重カウントを避けるには、フィルタリングや境界の設定など、クエリで条件付きロジックを使用します。組み合わせる CASE ウィンドウ関数を使用したステートメントは、これらの重複を管理するのに役立ちます。

SQL 集約に関する洞察のまとめ

繰り返しの処理方法を理解する 注文ID 時系列データの値は、正確なデータ処理にとって非常に重要です。この記事では、複雑なクエリを簡素化し、有意義な結果を保証するための CTE やウィンドウ関数などのさまざまなテクニックに焦点を当てました。これらの戦略は、重複または断片化した注文が含まれるシナリオに不可欠です。

運用ダッシュボードを構築している場合でも、時間に敏感なデータを分析している場合でも、これらの SQL スキルが能力を高めます。モジュール式のクエリ設計と高度な機能を組み合わせることで、ソリューションの効率性と保守性の両方が保証されます。これらのメソッドをプロジェクトに適用して、時系列データ分析の可能性を最大限に引き出します。 😊