【发布时间】:2019-02-18 13:00:17
【问题描述】:
免责声明:显示的问题比我最初预期的要普遍得多。下面的示例取自另一个问题的解决方案。但现在我正在使用这个示例来解决更多问题 - 主要与时间序列相关(查看右侧栏中的“链接”部分)。
所以我首先尝试更一般地解释这个问题:
我使用的是 PostgreSQL,但我确信这个问题也存在于支持 DBMS 的其他窗口函数(MS SQL Server、Oracle 等)中。
Window functions 可用于通过公共属性或值将某些值组合在一起。例如,您可以按日期对行进行分组。然后,您可以计算每个日期内的最大值或平均值或计算行数等。
这可以通过定义PARTITION 来实现。按日期分组适用于PARTITION BY date_column。现在你想做一个需要在你的组中特殊顺序的操作(计算行号或总结一列)。这可以通过PARTITON BY date_column ORDER BY an_attribute_column 完成。
现在考虑更精细的时间序列分辨率。如果您没有日期但有时间戳怎么办。然后你不能再按时间列分组。但是,按添加顺序分析数据可能很重要(也许时间戳是数据集的创建时间)。然后您意识到一些连续的行具有相同的值,并且您希望按此共同值对数据进行分组。但线索是行有不同的时间戳。
这里的问题是你不能做PARTITION BY value_column。因为PARTITION BY 强制先排序。因此,您的表格将在分组之前按value_column 排序,不再按时间戳排序。这会产生您意想不到的结果。
更笼统地说:问题是即使有序列不是创建的分区的一部分,也要确保特殊排序。
示例:
我有下表:
ts val
100000 50
130100 30050
160100 60050
190200 100
220200 30100
250200 30100
300000 300
500000 100
550000 1000
600000 1000
650000 2000
700000 2000
720000 2000
750000 300
我遇到的问题是我必须对列val 的所有绑定值进行分组。但我想通过ts 保留订单。为此,我想为每个 val 组添加一个具有唯一 ID 的列
预期结果:
ts val group
100000 50 1
130100 30050 2
160100 60050 3
190200 100 4
220200 30100 5 \ same group
250200 30100 5 /
300000 300 6
500000 100 7
550000 1000 8 \ same group
600000 1000 8 /
650000 2000 9 \
700000 2000 9 | same group
720000 2000 9 /
750000 300 10
第一次尝试是使用 rank 窗口函数,它可以正常完成这项工作:
SELECT
*,
rank() OVER (PARTITION BY val ORDER BY ts)
FROM
test
但在这种情况下,这不起作用,因为PARTITION BY 子句首先按其分区列(在本例中为val)然后按其ORDER BY 列对表进行排序。所以订单是val, ts,而不是ts 的预期订单。所以结果当然不是预期的。
ts val rank
100000 50 1
190200 100 1
500000 100 2
300000 300 1
750000 300 2
550000 1000 1
600000 1000 2
650000 2000 1
700000 2000 2
720000 2000 3
130100 30050 1
220200 30100 1
250200 30100 2
160100 60050 1
问题是:如何通过ts获取关于订单的组ID?
编辑:我在下面添加了一个自己的解决方案,但我对此感到非常不舒服。好像太复杂了。 我想知道是否有更好的方法来实现这个结果。
【问题讨论】:
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没关系,我老了。
标签: sql postgresql window-functions