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以下のクエリは、結果firstを 4 つの等間隔の日付ビンにグループ化しthe_value、各ビンの平均を集計します。

WITH first as(
SELECT
    extract(EPOCH FROM foo.t_date) as the_date,
    foo_val as the_value
FROM bar
INNER JOIN foo
ON
    foo.user_id = bar.x_id
    and
    foo.user_name = 'xxxx'
)
SELECT bin, round(sum(bin_sum) OVER w /sum(bin_ct) OVER w, 2) AS running_avg
FROM  (
   SELECT width_bucket(first.the_date
                     , x.min_epoch, x.max_epoch, x.bins) AS bin
        , sum(first.the_value) AS bin_sum
        , count(*)   AS bin_ct
   FROM   first
       , (SELECT MIN(first.the_date) AS min_epoch
               , MAX(first.the_date) AS max_epoch
               , 4 AS bins
          FROM  first
         ) x
   GROUP  BY 1
   ) sub
WINDOW w AS (ORDER BY bin)
ORDER  BY 1;

the_value各ビンで最低の 20 の平均のみを計算できるようにしたいと思います。ここ Stackoverflow の他の投稿から、これが可能であり、おそらくORDER BY the_valueそれrank()が最善の方法であることがわかりました。しかし、私の苦労は、これを実装するために現在のクエリをどこで変更する必要があるかわからないということです。

任意の洞察をいただければ幸いです。

Postgres バージョン 9.3

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1 に答える 1

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row_number()各ビンで使用します。
最初に行番号を計算してから、次のステップでrn適用します。WHERE rn < 21

WITH first AS (
   SELECT extract(EPOCH FROM foo.t_date) AS the_date
        , foo_val AS the_value
   FROM bar
   JOIN foo ON foo.user_id = bar.x_id
           AND foo.user_name = 'xxxx'
   )
, x AS (
   SELECT MIN(the_date) AS min_epoch
        , MAX(the_date) AS max_epoch
   FROM  first
   )
, y AS (
   SELECT width_bucket(f.the_date, x.min_epoch, x.max_epoch, 4) AS bin, *
   FROM   first f, x
   )
, z AS (
   SELECT row_number() OVER (PARTITION BY bin ORDER BY the_value) AS rn, *
   FROM   y
   )
SELECT bin, round(sum(bin_sum) OVER w / sum(bin_ct) OVER w, 2) AS running_avg
FROM  (
   SELECT bin
        , sum(the_value) AS bin_sum
        , count(*)       AS bin_ct
   FROM   z
   WHERE  rn < 21   -- max 20 lowest values
   GROUP  BY 1
   ) sub
WINDOW w AS (ORDER BY bin)
ORDER  BY 1;

CTEyとz混同される可能性があります。同様にfirstとx混同される可能性があります。
しかし、その方が明確です。

テストデータがないため、テストされていません。

于 2014-07-31T15:20:45.633 に答える