从 sql 中动态选择阈值答案

【问题标题】：select thresholds dynamically from sql从 sql 中动态选择阈值
【发布时间】：2015-03-13 08:03:52
【问题描述】：

我有一系列关于不同商家搜索查询的数据。我有一个 python 脚本，它首先根据 1000、100 等计数（查询）实例从 qsql 中的主表创建头部、躯干和尾部查询集。

由于我的脚本运行的商家数量可能有/没有满足该阈值的查询，因此脚本不会记录始终生成的“head.csv”“torso.csv”..tail.csv。如何通过尊重上述逻辑将查询分为头部、躯干和尾部组。

我还尝试使用 ntile 以百分位数 (33, 33, 33) 来划分组，但是如果商人的尾巴很长，那会使头部和躯干都倾斜。

当前：

# head
select  trim(query) as query, count(*) 
from my_merchant_table
-- other conditions & date range 
GROUP BY trim(query)
having count(*) >=1000 

#torso
select  trim(query) as query, count(*) 
from my_merchant_table
-- other conditions & date range 
GROUP BY trim(query)
having count(*) <1000  and count(*) >=100 

#tail
select  trim(query) as query, count(*) 
from my_merchant_table
-- other conditions & date range 
GROUP BY trim(query)
having count(*) <100 

# using ntile - but note that I have percentiles of "3" , 33.#% each, which introduces the skew
select trim(query), count(*) as query_count,
       ntile(3) over(order by query_count desc) AS group_ntile
     from my_merchant_table
    group by trim(query)
     order by query_count desc  limit 100;

理想情况下，解决方案可以建立在此之上 -:

select trim(query), count(*) as query_count,
       ntile(100) over(order by query_count desc) AS group_ntile
     from my_merchant_table
      -- other conditions & date range 
    group by trim(query)
     order by query_count desc

这给了，

btrim   query_count group_ntile
q0  1277    1
q1  495 1
q2  357 1
q3  246 1
# so on till group_ntile =100 , while the query_count reduces.

问题：逻辑的最佳方式是什么，使整体逻辑商家不可知/不对配置进行硬编码？

注意：我在 Redshift 中获取数据，该解决方案应该特别兼容 postgres 8.0 和 redshift。

【问题讨论】：

这不是代码编写服务。请添加一些基础工作。
您要求定义合理的头尾组，但没有告诉我们您的特殊应用中的合理是什么意思。使用数据的分位数当然是一种方法。另一种方法是将躯干组定义为mean +/- x*std。还有一千种其他方法。所以，在这里问之前，你必须问自己：你想达到什么目标？

标签： postgresql amazon-redshift

【解决方案1】：

我想你从某种编程语言调用它的查询来处理信息。我在这方面的建议是获取所有记录并对其应用过滤器。考虑一下，如果您查询对数据有多个操作的数据库，这将导致应用程序的响应时间受到影响。

【讨论】：

【解决方案2】：

假设主要挑战是从值列表创建“图块”，这里有一些示例代码。它需要加拿大的 13 个省并将其分成所需数量的组。它使用省份名称，但数字也可以。

SELECT * FROM Provinces ORDER BY province;  -- To see what we are working with
+---------------------------+
| province                  |
+---------------------------+
| Alberta                   |
| British Columbia          |
| Manitoba                  |
| New Brunswick             |
| Newfoundland and Labrador |
| Northwest Territories     |
| Nova Scotia               |
| Nunavut                   |
| Ontario                   |
| Prince Edward Island      |
| Quebec                    |
| Saskatchewan              |
| Yukon                     |
+---------------------------+
13 rows in set (0.00 sec)

现在是代码：

SELECT @n := COUNT(*),   -- Find total count (13)
       @j := 0.5,        -- 'trust me'
       @tiles := 3       -- The number of groupings
    FROM Provinces;

SELECT group_start
    FROM (
        SELECT
            IF((@j * @tiles) % @n < @tiles, province, NULL) AS group_start,
            @j := @j + 1
        FROM Provinces
        ORDER BY province
         ) x
    WHERE group_start IS NOT NULL;

+---------------------------+
| group_start               |
+---------------------------+
| Alberta                   |
| Newfoundland and Labrador |
| Prince Edward Island      |
+---------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

@tiles 设置为 4：

+---------------+
| group_start   |
+---------------+
| Alberta       |
| New Brunswick |
| Nova Scotia   |
| Quebec        |
+---------------+
4 rows in set (0.00 sec)

相当高效：1 次计算行数，1 次计算，1 次过滤掉非中断值。

【讨论】：