Wie verwende ich PostgreSQL-Fensterfunktionen und GROUP BY richtig, um Fehler bei der Summenaggregation zu vermeiden?

Postgres-Fensterfunktion und Gruppierung nach Ausnahme: Lösung des Problems der Summenaggregation

Im Zusammenhang mit der Datenanalyse ist häufig eine Aggregation erforderlich Werte über einen bestimmten Zeitraum hinweg, um Erkenntnisse über Trends und Muster zu gewinnen. Obwohl die Aggregatfunktionen von PostgreSQL wie SUM() leistungsstarke Werkzeuge sind, können sie in Kombination mit Fensterfunktionen manchmal zu unerwarteten Ergebnissen führen. Dieser Artikel befasst sich mit einem häufigen Problem, das bei der Verwendung von Fensterfunktionen innerhalb einer GROUP BY-Klausel auftritt, und bietet eine Lösung, die eine genaue Aggregation gewährleistet.

Wie in der bereitgestellten Abfrage gezeigt, bestand das Ziel darin, den kumulierten Gewinn oder Verlust für a zu berechnen Benutzer im Laufe der Zeit. Ursprünglich nutzte die Abfrage Fensterfunktionen, um die Summe der Auszahlungen und Buy-Ins zu berechnen. Aufgrund der Anwesenheit mehrerer Spiele innerhalb einer Veranstaltung mit unterschiedlichen Auszahlungen waren die Ergebnisse jedoch ungenau.

Der Schlüssel zur Lösung dieses Problems liegt in der richtigen Verwendung von Fensterfunktionen und Aggregatfunktionen. Standardmäßig aggregieren Fensterfunktionen Werte innerhalb eines durch die ORDER BY-Klausel definierten Zeilenbereichs, während einzelne Zeilen im Ergebnissatz erhalten bleiben. Bei Verwendung in Verbindung mit der GROUP BY-Klausel ist jedoch zu beachten, dass der Gruppierungsvorgang nach Anwendung der Fensterfunktion ausgeführt wird. In diesem Fall umfasste das Aggregationsfenster ohne GROUP BY-Klauseln für sp.payout und s.buyin Zeilen über mehrere Ereignisse hinweg, was zu einer falschen Gewinn- oder Verlustberechnung führte.

Um dieses Problem zu beheben, wurden Aggregatfunktionen wie z SUM() kann innerhalb von Fensterfunktionen verwendet werden, um die gewünschte Aggregation zu erreichen. Diese Kombination ermöglicht die Summierung von Werten innerhalb jedes Ereignisses und vermeidet so effektiv die durch mehrere Ereignisse verursachte Doppel- oder Dreifachzählung.

Die folgende überarbeitete Abfrage berücksichtigt diese Prinzipien:

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;

In diese Abfrage:

1. Aggregationsfunktionen innerhalb von Fensterfunktionen: Die äußeren sum()-Funktionen innerhalb der Fensterfunktion OVER w aggregieren die sp.payout- und s.buyin-Werte innerhalb jedes Ereignisses. Dadurch werden effektiv die Gesamtauszahlungen und Buy-Ins pro Event berechnet.
2. Gruppieren nach: Die GROUP BY-Klausel wird nur für e.event_id verwendet, um die Ergebnisse basierend auf dem Event zu gruppieren und so sicherzustellen Die Aggregation wird für jedes einzelne Ereignis durchgeführt.
3. Fensterfunktionsklausel: Das WINDOW w AS (ORDER BY e.date, e.event_id) definiert den Zeilenbereich, innerhalb dessen die Fensterfunktionen ausgeführt werden. In diesem Fall wird das Fenster sowohl durch das Ereignisdatum (e.date) als auch durch die Ereignis-ID (e.event_id) definiert. Dadurch wird sichergestellt, dass die Aggregation innerhalb jedes einzelnen Ereignisses durchgeführt wird, unabhängig vom Datum.

Mit diesem überarbeiteten Ansatz berechnet die Abfrage den kumulierten Gewinn oder Verlust für jedes Ereignis genau und liefert so ein genaueres Bild davon Benutzerleistung im Laufe der Zeit.

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