在 PostgreSQL 中查找具有多个用户和重叠时间范围的时间戳中的差距

Question

这是本网站上一篇文章的延续：Finding Gaps in Timestamps for Multiple Users in PostgreSQL

我正在使用一个数据集，其中包含过去 5 年中多个办公室的入住和退房时间。我被要求从事的项目之一是计算每个房间在不同时间范围（每天、每周、每月等）内忙碌和空置的时间，假设设定的营业时间（早上 7 点 30 分到下午 5 点）。 与我上一篇文章不同，存在时间范围重叠的情况。一天的数据集样本如下所示：

room_id     check_in                check_out
"Room D"    "2014-07-18 12:23:00"   "2014-07-18 12:54:00"
"Room D"    "2014-07-19 09:16:00"   "2014-07-19 10:30:00"
"Room D"    "2014-07-19 09:10:00"   "2014-07-19 10:30:00"
"Room D"    "2014-07-18 08:45:00"   "2014-07-18 22:40:00"
"Room 5"    "2014-07-19 10:20:00"   "2014-07-19 12:20:00"
"Room 5"    "2014-07-18 07:59:00"   "2014-07-18 09:00:00"
"Room 5"    "2014-07-18 09:04:00"   "2014-07-18 14:00:00"
"Room 5"    "2014-07-18 07:59:00"   "2014-07-18 10:00:00"

在我之前的帖子中，我非常有帮助地获得了这段代码的 sn-p，它完美适用于所有没有重叠的实例，正如作者所指出的：

select date_trunc('day', start_dt), room_id,
       sum( least(extract(epoch from end_dt), v.epoch2) - 
            greatest(extract(epoch from start_dt), epoch1)
          ) as busy_seconds,
       (epoch2 - epoch1 -
        sum( least(extract(epoch from end_dt), v.epoch2) - 
             greatest(extract(epoch from start_dt), epoch1)
           )
       ) as free_seconds
from rooms r cross join
     (values (extract(epoch from date_trunc('day', start_dt) + interval '7 hours 30 minutes'),
              extract(epoch from date_trunc('day', start_dt) + interval '17 hour')
             )
     ) v(epoch1, epoch2)                  
group by date_trunc('day', start_dt), room_id

但是，在挖掘我们的数据后，重叠时间范围的实例比我预期的要多。这是我想从上面的示例数据中检索的目标输出：

target_day      room_id         busy_time         Free Time
2014-07-18      Room D          8.25              1.25
2014-07-19      Room 4          1.33              8.17
2014-07-18      Room 5          8                 1.5
2014-07-19      Room 5          2                 7.5

我现在正在学习 PostgreSQL，所以这个问题有点超出我的想象。任何帮助或指导将不胜感激！

Answer 1

要处理间隙，我建议先将它们组合起来——比如使用 CTE。下面的逻辑是：

• 查看给定行之前的最长结束日期（对于同一房间和同一时间。
• 在前一个最大结束日期和开始日期之间存在差距时进行累积求和。
• 使用它按 room_id 聚合以计算新的开始和结束时间。

这应该可行，但您可以在将逻辑应用于其他查询之前验证 CTE（唯一的更改是引用 CTE 而不是基表）。

作为查询：

with r as (
      select room_id, min(start_dt) as start_dt, max(end_dt) as end_ddt
      from (select r.*,
                   count(*) over (filter where prev_end_dt < start_dt) over (partition by room_id date_trunc('day', start_dt) order by start_dt) as grp
            from (select r.*,
                         max(end_dt) over (partition by room_id, date_trunc('day', start_dt) rows between unbounded preceding and 1 preceding) as prev_end_dt
                  from rooms r
                 ) r
           ) r
      group by room_id, grp
     )
select date_trunc('day', start_dt), room_id,
       sum( least(extract(epoch from end_dt), v.epoch2) - 
            greatest(extract(epoch from start_dt), epoch1)
          ) as busy_seconds,
       (epoch2 - epoch1 -
        sum( least(extract(epoch from end_dt), v.epoch2) - 
             greatest(extract(epoch from start_dt), epoch1)
           )
       ) as free_seconds
from r cross join
     (values (extract(epoch from date_trunc('day', start_dt) + interval '7 hours 30 minutes'),
              extract(epoch from date_trunc('day', start_dt) + interval '17 hour')
             )
     ) v(epoch1, epoch2)                  
group by date_trunc('day', start_dt), room_id