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データベースのタイム スライスが必要なタイム スライスよりも大きい場合に、データからタイム スライスをクエリする方法。最終結果は積み上げ棒グラフの描画に使用されます。

サンプルデータ:

START_TS (int)| END_TS (int) | DATA (int) | GROUP
-----------------------------------
0       | 179      | 2000  | G1
180     | 499      | 1000  | G2
500     | 699      | 1000  | G1
845 ...

タイムスライスを 100 の「単位」として使用した出力が必要でした。End_ts は出力には必要ありませんが、計算を理解するのに役立ちます。

START_TS |  END_TS  | DATA (equation = amount in that time slice) | GROUP
-------------------------------------------------------
0       |    99   | (2000 / 180) * 100 =  1111 | G1
100     |   199   | (2000 / 180) *  80 =   889 | G1
100     |   199   | (1000 / 320) *  20 =    63 | G2
200     |   299   | (1000 / 320) * 100 =   313 | G2 
300     |   399   | (1000 / 320) * 100 =   313 | G2
400     |   499   | (1000 / 320) * 100 =   313 | G2

ここから時系列を出すとこんな感じ。

SELECT (startts/100)*100, ...
FROM TABLE
    FULL JOIN
        ( SELECT startts from generate_series(0,700,100) startts ) s1
    USING (startts)
GROUP BY  startts/100

したがって、このようなものになります（グループ化なし）

 STARTTS | ENDTS | DATA | GROUP
   0     | 179      | 2000   | G1
   100   |      
   180   | 499      | 1000   | G2
   200   |
   300   |
   400   | 
   500   | 699      | 1000   | G1
   600   |
   700

しかし、DATA を 2 つ以上の生成された行 (タイム スライス行) に分割して、タイム スライスで計算するにはどうすればよいでしょうか。

** これは基本的に機能しますが、大きなデータセットでは実際には機能しません。1-100M 行のような行。

これを実行するためのクエリと、タイム スライスが重複しない値を集計するための追加のクエリを次に示します。

SELECT (start_ts/100)*100 as start_ts, sum(part) as data, cgroup
FROM (
SELECT *, ( data * (overlap_end-overlap_start + 1 ) / ( end_ts - tts + 1 ) ) as part
FROM 
    (
    SELECT (case when s1.start_ts > t.start_ts then s1.start_ts else t.start_ts end) as overlap_start,
        (case when s1.start_ts+100 < t.end_ts then s1.start_ts+100-1 else t.end_ts end) as overlap_end,
        t.start_ts as tts, s1.start_ts as start_ts, t.end_ts, cgroup, data
    FROM (SELECT start_ts from generate_series(0,800,100) start_ts ) s1 
        LEFT OUTER JOIN test t on t.start_ts < s1.start_ts+100 and t.end_ts >= s1.start_ts
    ) t
) t2
GROUP BY start_ts/100, cgroup
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2 に答える 2

1

必要なのは、異なるタイムスロットをシーケンスで定義されたビンに分割することです。次のクエリは、結合条件を変更し、2 つの間のオーバーラップを計算することでこれを行います。

SELECT (startts/100)*100, ...
from (select (case when s1.starts > t.start_ts then s1.starts else t.start_t2 end) as overlap_start,
             (case when s1.starts+100 < t.end_ts then s1.starts+100-1 else t.end_ts end) as overlap_end,
             ts.*
      FROM (SELECT startts from generate_series(0,700,100) startts ) s1 left outer join
           TABLE t
           on t.startts < s1.starts+100 and
              t.end_ts >= s1.starts
     ) t
于 2013-01-07T16:59:11.843 に答える
0

SQLフィドル。わかりやすくするために、各ステップで計算されたすべての列を示しています。

with data_avg as (
    select start_ts, end_ts, "data" * 1.0 / ((end_ts + 1) - start_ts) data_avg
    from test
), gs as (
    select start_ts, start_ts + 99 end_ts
    from generate_series(
        (select min(start_ts) from test),
        (select max(end_ts) from test),
        100
    ) gs(start_ts)
)
select 
    t_start, t_end,
    gs_start, gs_end,
    cgroup,
    s."start", s."end",
    da.start_ts da_start, da.end_ts da_end
    ,round((s."end" - s."start" + 1) * da.data_avg) "data"
from (
    select
        t.start_ts t_start, t.end_ts t_end,
        gs.start_ts gs_start, gs.end_ts gs_end,
        cgroup,
        greatest(t.start_ts, gs.start_ts) "start", least(t.end_ts, gs.end_ts) "end"
    from
        test t
        inner join
        gs on
            gs.start_ts between t.start_ts and t.end_ts
            or
            gs.end_ts between t.start_ts and t.end_ts
    ) s
    inner join
    data_avg da on
        da.start_ts between t_start and t_end
        and
        da.end_ts between t_start and t_end
order by s."start"

結果：

 t_start | t_end | gs_start | gs_end | cgroup | start | end | da_start | da_end | data 
---------+-------+----------+--------+--------+-------+-----+----------+--------+------
       0 |   179 |        0 |     99 | G1     |     0 |  99 |        0 |    179 | 1111
       0 |   179 |      100 |    199 | G1     |   100 | 179 |        0 |    179 |  889
     180 |   499 |      100 |    199 | G2     |   180 | 199 |      180 |    499 |   63
     180 |   499 |      200 |    299 | G2     |   200 | 299 |      180 |    499 |  313
     180 |   499 |      300 |    399 | G2     |   300 | 399 |      180 |    499 |  313
     180 |   499 |      400 |    499 | G2     |   400 | 499 |      180 |    499 |  313
     500 |   699 |      500 |    599 | G1     |   500 | 599 |      500 |    699 |  500
     500 |   699 |      600 |    699 | G1     |   600 | 699 |      500 |    699 |  500
于 2013-01-08T13:38:30.103 に答える