如何在 Postgres 中创建一个循环遍历数据的表答案

【问题标题】：How to create a table that loops over data in Postgres如何在 Postgres 中创建一个循环遍历数据的表
【发布时间】：2019-10-15 09:35:20
【问题描述】：

我想创建一个表，该表返回给定一周内的前 10 个聚合 cons_name，并且每天重复。

因此，对于 2019 年 5 月 29 日，它将以 2019 年 5 月 22 日的总和拉到前 10 名 cons_name。

然后，对于 2019 年 5 月 28 日，前 10 名 cons_name 的总和回到 2019 年 5 月 21 日。

从 7 天到 2018 年 12 月 1 日的前 10 名表格。

我可以将简单的代码追溯到 7 天，但是我尝试过 Windows 无济于事。

SELECT cons_name,
       pricedate,
       sum(shadow)
FROM spp.rtbinds
WHERE pricedate >= current_date - 7
GROUP BY cons_name, shadow, pricedate
ORDER BY shadow asc
LIMIT 10

这个查询生成下面的输出

cons_name       pricedate               sum
"TEMP17_24078"  "2019-05-28 00:00:00"   "-1473.29723333333"
"TEMP17_24078"  "2019-05-28 00:00:00"   "-1383.56638333333"
"TMP175_24736"  "2019-05-23 00:00:00"   "-1378.40504166667"
"TMP159_24149"  "2019-05-23 00:00:00"   "-1328.847675"
"TMP397_24836"  "2019-05-23 00:00:00"   "-1221.19560833333"
"TEMP17_24078"  "2019-05-28 00:00:00"   "-1214.9914"
"TMP175_24736"  "2019-05-23 00:00:00"   "-1123.83254166667"
"TEMP72_22893"  "2019-05-29 00:00:00"   "-1105.93840833333"
"TMP164_23704"  "2019-05-24 00:00:00"   "-1053.051375"
"TMP175_24736"  "2019-05-27 00:00:00"   "-1043.52104166667"

我想要一个表格和函数，它返回一周前每天前 10 名的表格。

【问题讨论】：

一些具有预期输出的示例数据会有所帮助。

标签： sql postgresql

【解决方案1】：

使用窗口函数可以让您走上正轨，但您应该在documentation 中进一步阅读有关可能性的信息。

这里有多个问题需要解决：

数据中的空白（缺少 pricedate）无法让我们获得正确的行数 (7) 来计算总和
对于计算本身，我们需要所有数据行，因此不能使用WHERE 子句来限制可见天
为了每天选择前 10 名，我们必须为每个分区生成一个行号，因为 LIMIT 子句不能应用于每个组

这就是我想出以下 CTE 的原因：

CTE days：生成无间隙日期系列并标记可见天数
CTE daily：LEFT JOIN 生成日期的数据并生成每日总和（并处理 NULL 条目）
CTE calc：产生累计和
CTE 编号：生成每天重置的行号
选择实际可见的行并将它们限制为最大。每天 10 个

因此对于特定的一周（2019-05-26 - 2019-06-01），查询将如下所示：

WITH
    days (c_day, c_visible, c_lookback) as (
        SELECT gen::date, (CASE WHEN gen::date < '2019-05-26' THEN false ELSE true END), gen::date - 6
        FROM generate_series('2019-05-26'::date - 6, '2019-06-01'::date, '1 day'::interval) AS gen
    ),
    daily (cons_name, pricedate, shadow_sum) AS (
        SELECT
            r.cons_name,
            r.pricedate::date,
            coalesce(sum(r.shadow), 0)
        FROM days
        LEFT JOIN spp.rtbinds AS r ON (r.pricedate::date = days.c_day)
        GROUP BY 1, 2
    ),
    calc (cons_name, pricedate, shadow_sum) AS (
        SELECT
            cons_name,
            pricedate,
            sum(shadow_sum) OVER (PARTITION BY cons_name ORDER BY pricedate ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW)
        FROM daily
    ),
    numbered (cons_name, pricedate, shadow_sum, position) AS (
        SELECT
            calc.cons_name,
            calc.pricedate,
            calc.shadow_sum,
            ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY calc.pricedate ORDER BY calc.shadow_sum DESC)
        FROM calc
    )
SELECT
    days.c_lookback,
    numbered.cons_name,
    numbered.shadow_sum
FROM numbered
INNER JOIN days ON (days.c_day = numbered.pricedate AND days.c_visible)
WHERE numbered.position < 11
ORDER BY numbered.pricedate DESC, numbered.shadow_sum DESC;

生成测试数据的在线示例：https://dbfiddle.uk/?rdbms=postgres_11&fiddle=a83a52e33ffea3783207e6b403bc226a

示例输出：

 c_lookback |  cons_name   |    shadow_sum    
------------+--------------+------------------
 2019-05-26 | TMP400_27000 | 4578.04474575352
 2019-05-26 | TMP700_25000 | 4366.56857151864
 2019-05-26 | TMP200_24000 | 3901.50325547671
 2019-05-26 | TMP400_24000 | 3849.39595793188
 2019-05-26 | TMP700_28000 | 3763.51693260809
 2019-05-26 | TMP600_26000 | 3751.72016620729
 2019-05-26 | TMP500_28000 | 3610.75970225036
 2019-05-26 | TMP300_26000 | 3598.36888491176
 2019-05-26 | TMP600_27000 | 3583.89777677553
 2019-05-26 | TMP300_21000 | 3556.60386707587
 2019-05-25 | TMP400_27000 | 4687.20302128047
 2019-05-25 | TMP200_24000 | 4453.61603102228
 2019-05-25 | TMP700_25000 | 4319.10566615313
 2019-05-25 | TMP400_24000 | 4039.01832416654
 2019-05-25 | TMP600_27000 | 3986.68667223025
 2019-05-25 | TMP600_26000 | 3879.92447655788
 2019-05-25 | TMP700_28000 | 3632.56970774056
 2019-05-25 | TMP800_25000 |  3604.1630071504
 2019-05-25 | TMP600_28000 | 3572.50801157858
 2019-05-25 | TMP500_27000 | 3536.57885829499
 2019-05-24 | TMP400_27000 | 5034.53660146287
 2019-05-24 | TMP200_24000 | 4646.08844632655
 2019-05-24 | TMP600_26000 |  4377.5741555281
 2019-05-24 | TMP700_25000 | 4321.11906399066
 2019-05-24 | TMP400_24000 | 4071.37184911687
 2019-05-24 | TMP600_25000 | 3795.00857752701
 2019-05-24 | TMP700_26000 |  3518.6449117614
 2019-05-24 | TMP600_24000 | 3368.15348120732
 2019-05-24 | TMP200_25000 | 3305.84444172308
 2019-05-24 | TMP500_28000 | 3162.57388606668
 2019-05-23 | TMP400_27000 | 4057.08620966971
 2019-05-23 | TMP700_26000 | 4024.11812392669
...

【讨论】：

谢谢，这肯定有帮助。如何在特定日期运行查询？说，“2019-02-07”
提供了一个更好的查询版本，它允许您在第一个 CTE 中设置 from - to 日期，其余的会被调整自动地。对于单日计算，只需将所有日期常量设置为该日期。
谢谢！我收到一个错误错误：列“r.priceate”必须出现在 GROUP BY 子句中或用于聚合函数第 7 行：SELECT r.cons_name, r.priceate, sum(r.shadow)
对不起，o型。将第二列添加到GROUP BY' in CTE daily`。
所以代码生成的东西很棒，但是有没有办法让它每天循环并列出每天的前 10 名，然后创建一个列是 7 天“回顾”日期？有道理？因此，我们所拥有的 2019-06-01 是回溯日期，并且生成的任何 cons_name 总和都将具有“2019-06-01”而不是价格日期。除此之外，还有一个从 2018 年 12 月 1 日开始循环的列表。我知道更多曲线球！