在postgresql中，如何计算跨重复分区的顺序运行？答案

【问题标题】：In postgresql, how to count runs in a sequence across repeating partitions?在postgresql中，如何计算跨重复分区的顺序运行？
【发布时间】：2018-08-10 03:35:37
【问题描述】：

我有一个用户完成了一系列事件。我想记录他们完成每个事件的次数和顺序。

所以对于下表user_events：

name  eventname  time    
Ted   a          12:01
Ted   b          12:02
Ted   b          12:03
Ted   b          12:04
Ted   c          12:05
Ted   b          12:06
Ted   b          12:07
Ted   c          12:08
Ted   b          12:09
Ted   b          12:11
Ted   b          12:12

我应该得到：

name  eventname  event_sequence_number  time_started  frequency
Ted   a          1                      12:01         1
Ted   b          2                      12:02         3
Ted   c          3                      12:05         1
Ted   b          4                      12:06         2
Ted   c          5                      12:08         1
Ted   b          6                      12:09         3

我一直在尝试使用 rank()、dense_rank()、row_number() 和 lag()，但无法将它们放在一起。有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： sql postgresql sequence aggregation gaps-and-islands

【解决方案1】：

试试这个。它使用 Tabibitosan 方法（分组序列范围）：Toolbox

SQL Fiddle

PostgreSQL 9.6 架构设置：

CREATE TABLE user_events
    (user_name varchar(3), eventname varchar(1), event_time time)
;

INSERT INTO user_events
    (user_name, eventname, event_time)
VALUES
    ('Ted', 'a', '12:01'),
    ('Ted', 'b', '12:02'),
    ('Ted', 'b', '12:03'),
    ('Ted', 'b', '12:04'),
    ('Ted', 'c', '12:05'),
    ('Ted', 'b', '12:06'),
    ('Ted', 'b', '12:07'),
    ('Ted', 'c', '12:08'),
    ('Ted', 'b', '12:09'),
    ('Ted', 'b', '12:11'),
    ('Ted', 'b', '12:12')
;

查询 1：

SELECT t.user_name
    ,t.eventname
    ,row_number() OVER (
        ORDER BY MIN(event_time)
        ) AS event_sequence_number
    ,MIN(event_time) AS time_started
    ,COUNT(*) as frequency
FROM (
    SELECT user_name
        ,eventname
        ,event_time
        ,row_number() OVER (
            ORDER BY event_time
            ) - row_number() OVER (
            PARTITION BY eventname ORDER BY event_time
                ,eventname
            )  seq
    FROM user_events
    ) t
GROUP BY user_name
    ,eventname
    ,seq
ORDER BY time_started

Results：

| user_name | eventname | event_sequence_number | time_started | frequency |
|-----------|-----------|-----------------------|--------------|-----------|
|       Ted |         a |                     1 |     12:01:00 |         1 |
|       Ted |         b |                     2 |     12:02:00 |         3 |
|       Ted |         c |                     3 |     12:05:00 |         1 |
|       Ted |         b |                     4 |     12:06:00 |         2 |
|       Ted |         c |                     5 |     12:08:00 |         1 |
|       Ted |         b |                     6 |     12:09:00 |         3 |

【讨论】：

一段漂亮的代码——我最终创造了类似的东西。对于通过聚合数百万在线用户行为创建更清晰的路径分析非常有用。