postgreSql分组统计数据的实现代码
1. 背景
比如气象台的气温监控，每半小时上报一条数据，有很多个地方的气温监控，这样数据表里就会有很多地方的不同时间的气温数据
2. 需求：
每次查询只查最新的气温数据按照不同的温度区间来分组查出，比如：高温有多少地方，正常有多少地方，低温有多少地方
3. 构建数据
3.1 创建表结构：
— 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 造数据
INSERT INTO public.t_temperature (place_name,value,up_time) VALUES
(‘广州’,35,’2020-07-12 15:00:00.000′)
,(‘广州’,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′)
,(‘三亚’,23,’2020-07-12 16:30:00.000′)
,(‘三亚’,21,’2020-07-12 17:30:00.000′)
,(‘北极’,-1,’2020-07-12 17:30:00.000′)
,(‘北极’,-10,’2020-07-12 19:30:00.000′)
;
4. 需求实现
4.1 需求1的SQL语句
利用了postgreSql的一个函数：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，查出的都是最新的数据：
4.2 需求2的SQL语句
利用了一个case when then else end 用法来统计数量
select
dd.place_name,
sum(case when dd.value <= 0 then 1 else 0 end) as 低温天气,
sum(case when dd.value > 0 and dd.value < 25 then 1 else 0 end) as 正常天气,
sum(case when dd.value >= 25 then 1 else 0 end) as 高温天气
from
t_temperature dd
group by
dd.place_name
效果如下，因为没有过滤每个地方的最新数据，查出的是所有数据：
用需求1的结果来查询统计：
select
dd.place_name,
sum(case when dd.value <= 0 then 1 else 0 end) as 低温天气,
sum(case when dd.value > 0 and dd.value < 25 then 1 else 0 end) as 正常天气,
sum(case when dd.value >= 25 then 1 else 0 end) as 高温天气
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：
假如再嵌套一个sum统计，就能查出低温天气，正常天气，高温天气分别合计数量是多少了。
over，enjoy！
到此这篇关于postgreSql分组统计数据的文章就介绍到这了,更多相关postgreSql分组数据内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
