使用 Postgres 按月汇总列值和分组日期

Question

我的 Postgres DB 中有一个表，看起来像这样：

date          duration
2018-05-10      10
2018-05-12      15
2018-06-01      10
2018-06-02      20
2019-01-01      5
2019-01-02      15
2019-04-01      10

我希望将每个月的值相加，并按年、月和月数将它们分组为如下所示：

year    month    month_number   monthly_sum
2018    May         5              25
2018    June        6              30
2019    Jan         1              20
2019    Apr         4              10

最后得到如下查询：

SELECT 
  to_char(date_trunc('month', date), 'YYYY') AS year,
  to_char(date_trunc('month', date), 'Mon') AS month,
  to_char(date_trunc('month', date), 'MM') AS month_number,
  sum(duration) AS monthly_sum
FROM timesheet 
GROUP BY year, month, month_number

它工作得很好，我的问题是：这个查询被认为是坏的吗？如果我喜欢.. 100k 行，它会影响性能吗？我听说使用 to_char 不如 date_trunc，这是我在这里试图避免的，我只是将 date_trunc 包裹在一个 to_char 中。 另外，GROUP BY 子句中包含三个值，它会影响什么吗？

Answer 1

查询还不错，但是可以简化一下。

SELECT to_char(date_trunc('month', date), 'YYYY') AS year,
       to_char(date_trunc('month', date), 'Mon') AS month,
       to_char(date_trunc('month', date), 'MM') AS month_number,
       sum(duration) AS monthly_sum
FROM timesheet 
GROUP BY date_trunc('month', date);

从性能的角度来看，较短的GROUP BY 键对性能的影响很小，但我不会担心。

Answer 2

使用函数并相应地使用它们进行分组可能会降低性能。为此目的，最好使用带有适当索引的Calendar 表，这样您就不需要在每个表上处理此类问题。

Check This 和 this (Calendar Table)

Answer 3

由于您的查询没有任何过滤条件，它总是读取表的所有行：这是对性能的主要影响。如果你有过滤条件，你可能会更好地拥有正确的索引。

话虽如此，您提取年份和月份的方式可能会略有改进，正如此处的其他答案所示，但这对查询的性能影响不大。

总之，在没有过滤条件的情况下，您的查询接近最优。