postgreSql分組統(tǒng)計數(shù)據(jù)的實現(xiàn)代碼

更新時間：2020年12月29日 15:54:44 作者：Scoful

這篇文章給大家介紹postgreSql的監(jiān)控記錄表里多條不同時間的數(shù)據(jù)，只取最新的數(shù)據(jù)，并分組統(tǒng)計，本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友參考下吧

1. 背景

比如氣象臺的氣溫監(jiān)控，每半小時上報一條數(shù)據(jù)，有很多個地方的氣溫監(jiān)控，這樣數(shù)據(jù)表里就會有很多地方的不同時間的氣溫數(shù)據(jù)

2. 需求：

每次查詢只查最新的氣溫數(shù)據(jù)按照不同的溫度區(qū)間來分組查出，比如：高溫有多少地方，正常有多少地方，低溫有多少地方

3. 構(gòu)建數(shù)據(jù)

3.1 創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)：

-- DROP TABLE public.t_temperature

CREATE TABLE public.t_temperature (
	id int4 NOT NULL GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
	place_name varchar NOT NULL,
	value float8 NOT NULL,
	up_time timestamp NOT NULL,
	CONSTRAINT t_temperature_pk PRIMARY KEY (id)
);

-- Permissions

ALTER TABLE public.t_temperature OWNER TO postgres;
GRANT ALL ON TABLE public.t_temperature TO postgres;

3.2 造數(shù)據(jù)

INSERT INTO public.t_temperature (place_name,value,up_time) VALUES 
('廣州',35,'2020-07-12 15:00:00.000')
,('廣州',35.9,'2020-07-12 15:30:00.000')
,('深圳',30,'2020-07-12 15:30:00.000')
,('深圳',31,'2020-07-12 16:30:00.000')
,('三亞',23,'2020-07-12 16:30:00.000')
,('三亞',21,'2020-07-12 17:30:00.000')
,('北極',-1,'2020-07-12 17:30:00.000')
,('北極',-10,'2020-07-12 19:30:00.000')
;

4. 需求實現(xiàn)

4.1 需求1的SQL語句

利用了postgreSql的一個函數(shù)：ROW_NUMBER() OVER( [ PRITITION BY col1] ORDER BY col2[ DESC ] )

select
	*
from
	(
	select
		tt.place_name,
		tt.value,
		tt.up_time,
		row_number() over ( partition by tt.place_name
	order by
		tt.up_time desc) as row_num
	from
		t_temperature tt) aaa
where
	aaa.row_num = 1

效果如下，查出的都是最新的數(shù)據(jù)：

在這里插入圖片描述

4.2 需求2的SQL語句

利用了一個case when then else end 用法來統(tǒng)計數(shù)量

select
	dd.place_name,
	sum(case when dd.value <= 0 then 1 else 0 end) as 低溫天氣,
	sum(case when dd.value > 0 and dd.value < 25 then 1 else 0 end) as 正常天氣,
	sum(case when dd.value >= 25 then 1 else 0 end) as 高溫天氣
from
	t_temperature dd
group by
	dd.place_name

效果如下，因為沒有過濾每個地方的最新數(shù)據(jù)，查出的是所有數(shù)據(jù)：

在這里插入圖片描述

用需求1的結(jié)果來查詢統(tǒng)計：

select
	dd.place_name,
	sum(case when dd.value <= 0 then 1 else 0 end) as 低溫天氣,
	sum(case when dd.value > 0 and dd.value < 25 then 1 else 0 end) as 正常天氣,
	sum(case when dd.value >= 25 then 1 else 0 end) as 高溫天氣
from
	(
	select
		*
	from
		(
		select
			tt.place_name,
			tt.value,
			tt.up_time,
			row_number() over ( partition by tt.place_name
		order by
			tt.up_time desc) as row_num
		from
			t_temperature tt) aaa
	where
		aaa.row_num = 1) dd
group by
	dd.place_name

效果如下：

在這里插入圖片描述