使用 TimescaleDB 计算具有大整数时间间隔的平均值答案

【问题标题】：Calculating average with biginteger time intervals using TimescaleDB使用 TimescaleDB 计算具有大整数时间间隔的平均值
【发布时间】：2020-10-14 11:10:25
【问题描述】：

我有一个包含以下字段的架构：

       Name of row          |   Type    
  --------------------------+--------
  name                      | string
  value1                    | numeric
  timestamp                 | bigint

这些行包含具有名称、数值和 bigint 值的条目，以纳秒为单位存储 unix 时间戳。使用 TimescaleDB，我想使用 time_buckets_gapfill 来检索数据。鉴于时间戳存储在 bigint 中，这非常麻烦。

我想获取以下时间间隔的汇总数据：5 分钟、小时、日、周、月、季度、年。我已经设法使用普通的time_buckets 使其工作，但现在我也想填补空白。我现在使用以下查询：

SELECT COALESCE(COUNT(*), 0), COALESCE(SUM(value1), 0), time_bucket_gapfill('5 min', date_trunc('quarter', to_timestamp(timestamp/1000000000)), to_timestamp(1599100000), to_timestamp(1599300000)) AS bucket
FROM playground
WHERE name = 'test' AND timestamp >= 1599100000000000000 AND timestamp <= 1599300000000000000
GROUP BY bucket
ORDER BY bucket ASC

这会正确返回值，但不会填充空格。如果我将查询修改为

time_bucket_gapfill('5 min', 
                    date_trunc('quarter', 
                               to_timestamp(timestamp/1000000000), 
                               to_timestamp(1599100000), 
                               to_timestamp(1599200000))

我会正确获取第一个条目，然后每 5 分钟清空一次。我怎样才能让它工作？谢谢！

Here 是一个数据库小提琴，但它不工作，因为它不支持 TimeScaleDB。上面的查询返回以下内容：

  coalesce |       coalesce       |         avg_val
------------------------+-------------------------
     3     |          300         |  2020-07-01 00:00:00+00
     0     |           0          |  2020-09-03 02:25:00+00   
     0     |           0          |  2020-09-03 02:30:00+00

【问题讨论】：

请编辑您的问题并添加示例数据和所需的输出

标签： sql postgresql aggregate timescaledb

【解决方案1】：

您应该在 time_bucket_gapfill 中使用与表中的数据类型匹配的数据类型。以下查询应为您提供所需的内容：

SELECT
  COALESCE(count(*), 0),
  COALESCE(SUM(value1), 0),
  time_bucket_gapfill(300E9::BIGINT, timestamp) AS bucket
FROM
  t
WHERE
  name = 'example'
  AND timestamp >= 1599100000000000000
  AND timestamp < 1599200000000000000
GROUP BY
  bucket;

【讨论】：

感谢您的回复。我想按不同的时间间隔进行填空，例如：5 分钟、小时、周、月、季度、年。我怎么能在这里？

【解决方案2】：

我已经设法通过建立 Sven 的答案来解决它。它首先使用他的函数来填补空白，然后调用 date_trunc 消除多余的行。

WITH gapfill AS (
    SELECT 
        COALESCE(count(*), 0) as count, 
        COALESCE(SUM(value1), 0) as sum,
        time_bucket_gapfill(300E9::BIGINT, timestamp) as bucket
    FROM
        playground
    WHERE
        name = 'test'
        AND timestamp >= 1599100000000000000
        AND timestamp < 1599300000000000000
    GROUP BY
        bucket
)
SELECT
    SUM(count),
    SUM(sum),
    date_trunc('quarter', to_timestamp(bucket/1000000000)) as truncated
FROM 
    gapfill
GROUP BY truncated
ORDER BY truncated ASC

【讨论】：