随着时间的推移 COUNT 和 GROUP BY答案

【问题标题】：COUNT and GROUP BY over time随着时间的推移 COUNT 和 GROUP BY
【发布时间】：2011-10-15 11:06:45
【问题描述】：

我需要在 PostgreSQL 中按天、周、月等创建销售报告。我有以下表格设置：

tbl_products:
    id INT
    name VARCHAR

tbl_purchase_order:
    id INT
    order_timestamp TIMESTAMP

tbl_purchase_order_items:
    id INT
    product_id INT (FK to tbl_products.id)
    order_id (FK to tbl_purchase_order.id)

我需要创建一个 SQL 查询，该查询返回给定产品在给定时间范围内的购买次数。也就是说，我需要查询给定产品 ID 在特定月份、日期、年份等中出现在采购订单项目中的次数。在较早的问题中，我学习了如何使用 date_trunc() 将我的 TIMESTAMP 列截断为我关心的时间段。现在我面临如何正确执行 COUNT 和 GROUP BY 的问题。

我使用 COUNT(XXX) 和 GROUP BY XXX 的各种组合尝试了几个查询，但似乎从来没有想出我期望的结果。有人可以指导我如何构建此查询吗？我更像是一名 Java 开发人员，所以我仍在加快 SQL 查询的速度。感谢您提供的任何帮助。

【问题讨论】：

标签： sql postgresql count group-by

【解决方案1】：

每年计数：

SELECT oi.product_id, 
       extract(year from po.order_timestamp) as order_year
       count(*)
FROM purchase_order_items oi
   JOIN purchase_order po ON po.id = oi.order_id
GROUP BY extract(year from po.order_timestamp)

每月计数器：

SELECT oi.product_id, 
       extract(month from po.order_timestamp) as order_month
       extract(year from po.order_timestamp) as order_year
       count(*)
FROM purchase_order_items oi
   JOIN purchase_order po ON po.id = oi.order_id
GROUP BY extract(year from po.order_timestamp), 
         extract(month from po.order_timestamp)

【讨论】：

那么为什么要使用 extract() 并分解日期组件，而不是使用 date_trunc() 并以 '2011-06-01' 结尾？这样做有好处吗？行为是否不同？
@Shadowman：部分是因为这是我的习惯，部分是因为只获取年份，date_trunc() 无法胜任。

【解决方案2】：

查看 postgres 日期时间函数 http://www.postgresql.org/docs/8.1/static/functions-datetime.html

我建议您使用提取功能，将年、月和日拆分为结果集中的离散列，然后根据您的要求进行分组。

【讨论】：

我为什么要分开日期组件？为什么我不能使用 date_trunc() 方法来获取我正在寻找的月份或年份？我只是好奇会有什么不同。