我在PostgreSQL 13中有一个表,它看起来如下(为了这个问题而修改):
SELECT * FROM visits.visitors_log;
visitor_id | day | source
--------------+------------------------+----------
9 | 2019-12-30 12:10:10-05 | Twitter
7 | 2019-12-14 22:10:26-04 | Netflix
5 | 2019-12-13 15:21:04-05 | Netflix
9 | 2019-12-22 23:34:47-05 | Twitter
7 | 2019-12-22 00:10:26-04 | Netflix
9 | 2019-12-22 13:20:42-04 | Twitter
在将时间转换到另一个时区之后,我想计算2019年到12-22年来自特定来源的访问量的百分比。
涉及四个步骤:
我编写了这段代码,它可以工作,但似乎是重复的,而且不太干净:
SELECT (SELECT COUNT(*) FROM (SELECT visitor_id, source, day AT TIME ZONE 'PST' FROM visits.visitors_log WHERE day::date = '2019-12-22') AS a
WHERE day::date = '2019-12-22' AND source = 'Netflix') * 100.0
/
(SELECT COUNT(*) FROM (SELECT visitor_id, source, day AT TIME ZONE 'PST' FROM visits.visitors_log WHERE day::date = '2019-12-22') AS b
WHERE day::date = '2019-12-22')
AS visitors_percentage;
有人能提出一个更清晰的方法来回答这个问题吗?
发布于 2021-09-02 01:49:39
嗯嗯。。。可以使用窗口函数计算总计:
SELECT source, COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER () as visitors_percentage
FROM visits.visitors_log
WHERE (day AT TIME ZONE 'PST')::date = '2019-12-22'
GROUP BY SOURCE
发布于 2021-09-02 02:27:49
使用聚合FILTER
子句:
SELECT count(*) FILTER (WHERE source = 'Netflix') * 100.0
/ count(*) AS visitors_percentage
FROM visits.visitors_log
WHERE day >= timestamp '2019-12-22' AT TIME ZONE 'PST'
AND day < timestamp '2019-12-23' AT TIME ZONE 'PST';
请参见:
我重新定义了WHERE
条件,因此它是"sargable“,并且可以在(day)
上使用索引。在列上有表达式的谓词不能使用普通索引。因此,我将包含的下界和排他的上限(给定时区的日边界)的计算移到了WHERE
子句中表达式的右侧。
对大表的性能有很大的影响。
如果您经常使用该查询,请考虑为其设置一个函数:
CREATE OR REPLACE FUNCTION my_func(_source text, _day date, _tz text)
RETURNS numeric
LANGUAGE sql IMMUTABLE PARALLEL SAFE AS
$func$
SELECT round(count(*) FILTER (WHERE source = _source) * 100.0 / count(*), 2) AS visitors_percentage
FROM visits.visitors_log
WHERE day >= _day::timestamp AT TIME ZONE _tz
AND day < (_day + 1)::timestamp AT TIME ZONE _tz;
$func$;
呼叫:
SELECT my_func('Netflix', '2019-12-22', 'PST');
我加入了round()
,这是一个完全可选的添加。
db<>fiddle https://dbfiddle.uk/?rdbms=postgres_13&fiddle=30b5ecfcbdf9c8ed8a86a67cfb9ec81d
旁白:"day“是timestamp with time zone
列的一个相当具有误导性的名称。
https://stackoverflow.com/questions/69023066
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