Postgres Window Function 和Group By Exception：解決Sum 聚合問題
在資料分析的背景下，經(jīng)常需要聚合特定時間範(fàn)圍內(nèi)的值，以深入了解趨勢和模式。雖然 PostgreSQL 的聚合函數(shù)（如 SUM()）是強大的工具，但與視窗函數(shù)結(jié)合使用時有時會導(dǎo)致意外結(jié)果。本文解決了 GROUP BY 子句中使用視窗函數(shù)時遇到的常見問題，提供了確保準(zhǔn)確聚合的解決方案。
如提供的查詢所示，目標(biāo)是計算某個項目的累積利潤或損失隨著時間的推移，用戶。最初，查詢利用視窗函數(shù)來計算支出和買入的總和。然而，由於一場賽事中存在多個不同賠率的遊戲，導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。
解決這個問題的關(guān)鍵在於正確使用視窗函數(shù)和聚合函數(shù)。預(yù)設(shè)情況下，視窗函數(shù)會聚合 ORDER BY 子句定義的行範(fàn)圍內(nèi)的值，同時保留結(jié)果集中的各個行。但是，當(dāng)與 GROUP BY 子句結(jié)合使用時，請務(wù)必記住分組操作是在應(yīng)用視窗函數(shù)之後執(zhí)行的。在這種情況下，如果沒有 sp.payout 和 s.buyin 的 GROUP BY 子句，聚合視窗會包含跨多個事件的行，導(dǎo)致?lián)p益計算不正確。
為了解決這個問題，可以使用聚合函數(shù)，例如SUM() 可以在視窗函數(shù)中使用以實現(xiàn)所需的聚合。這種組合允許對每個事件內(nèi)的值進行求和，有效避免多個事件導(dǎo)致的雙重或三次計數(shù)。
以下修改後的查詢合併了這些原則：
SELECT p.name, e.event_id, e.date,
sum(sum(sp.payout)) OVER w - sum(sum(s.buyin)) OVER w AS "Profit/Loss"
FROM player AS p
JOIN result AS r ON r.player_id = p.player_id
JOIN game AS g ON g.game_id = r.game_id
JOIN event AS e ON e.event_id = g.event_id
JOIN structure AS s ON s.structure_id = g.structure_id
JOIN structure_payout AS sp ON sp.structure_id = g.structure_id
AND sp.position = r.position
WHERE p.player_id = 17
GROUP BY e.event_id
WINDOW w AS (ORDER BY e.date, e.event_id)
ORDER BY e.date, e.event_id;
在此查詢：
- 視窗函數(shù)中的聚合函數(shù)：視窗函數(shù) OVER 中的外部 sum() 函數(shù)會聚合每個事件中的 sp.payout 和 s.buyin 值。這可以有效地計算每個事件的總支出和買入額。
- Group By：GROUP BY 子句僅用於 e.event_id 以根據(jù)事件對結(jié)果進行分組，確保對每個唯一事件執(zhí)行聚合。
- 視窗函數(shù)子句：WINDOW w AS (ORDER BY e.date、e.event_id) 定義視窗函數(shù)操作的行範(fàn)圍。在這種情況下，視窗由事件日期 (e.date) 和事件 ID (e.event_id) 定義。這確保了無論日期如何，都會在每個不同事件中執(zhí)行聚合。
透過這種修改後的方法，查詢可以準(zhǔn)確計算每個事件的累積利潤或損失，從而提供更精確的情況隨著時間的推移，用戶表現(xiàn)。
以上是如何正確使用 PostgreSQL 視窗函數(shù)和 GROUP BY 來避免求和聚合錯誤？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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