PostgreSQL에서 동적 시간 간격 내에서 이벤트를 효율적으로 계산하는 방법은 무엇입니까?
시간 간격으로 이벤트를 효율적으로 계산하는 방법
소개
애플리케이션은 종종 특정 내의 이벤트 계산과 같이 이벤트 기반 데이터에서 통찰력을 추출해야 합니다. 시간 간격. 이 작업은 간격 크기가 동적으로 변할 때 문제를 제기합니다.
문제 설명
타임스탬프가 지정된 이벤트가 있는 데이터 테이블에는 이벤트를 주간, 일일 등 임의의 시간 간격으로 그룹화하는 동적 SQL 쿼리가 필요합니다. 매시간 또는 심지어 15분 간격.
솔루션
Postgres 14 또는 최신
Postgres 버전 14 및以降의 경우 date_bin() 함수가 간단한 솔루션을 제공합니다. 데이터가 포함된 시간대당 하나의 행을 검색하려면 다음 쿼리를 사용하세요.
SELECT date_bin('15 min', e.ts, '2018-05-01') AS start_time , count(e.ts) AS events FROM event e GROUP BY 1 ORDER BY 1;
특정 날짜 이후의 모든 시간 슬롯을 가져오려면 다음과 같이 쿼리를 조정하세요.
SELECT start_time, COALESCE(events, 0) AS events FROM ( SELECT generate_series(timestamp '2018-05-01', max(ts), interval '15 min') FROM event ) g(start_time) LEFT JOIN ( SELECT date_bin('15 min', e.ts, '2018-05-01'), count(e.ts) FROM event e WHERE e.ts >= '2018-05-01' -- filter early (optional) GROUP BY 1 ) e(start_time, events) USING (start_time) ORDER BY 1;
Postgres 13 이상
이전 Postgres 버전의 경우 다음 쿼리가 가능합니다. 사용됨:
WITH grid AS ( SELECT start_time , lead(start_time, 1, 'infinity') OVER (ORDER BY start_time) AS end_time FROM ( SELECT generate_series(min(ts), max(ts), interval '17 min') AS start_time FROM event ) sub ) SELECT start_time, count(e.ts) AS events FROM grid g LEFT JOIN event e ON e.ts >= g.start_time AND e.ts < g.end_time GROUP BY start_time ORDER BY start_time;
이 쿼리는 각 시간 슬롯에 대해 하나의 행을 제공하며 이벤트가 없는 슬롯의 개수는 0입니다.
최적화
간격 데이터 사전 저장 이벤트 테이블은 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 테이블 크기를 두 배로 늘립니다. 절충안을 수용할 수 있으면 상당한 속도 향상을 제공할 수 있습니다.
추가 고려 사항
- 상한 및 하한 시간 경계를 올바르게 처리합니다.
- to_char를 사용합니다. () 함수를 사용하여 표시 목적으로 타임스탬프 형식을 지정합니다.
- generate_series() 함수를 사용하여 전체 타임스탬프를 생성합니다. 시간대 설정.
위 내용은 PostgreSQL에서 동적 시간 간격 내에서 이벤트를 효율적으로 계산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.
