
本文详解如何通过 sql 实现按月份与 site_id 分组,计算每个站点每月的用电量极差(最大值减最小值),并正确关联站点映射表,避免聚合遗漏或结果合并错误。
本文详解如何通过 sql 实现按月份与 site_id 分组,计算每个站点每月的用电量极差(最大值减最小值),并正确关联站点映射表,避免聚合遗漏或结果合并错误。
在实际能源监控或物联网数据分析场景中,常需按时间维度(如月)和设备/站点维度(如 site_id)统计关键指标——例如每月各站点的用电量波动范围,即 MAX(energy) - MIN(energy)。原始查询未使用 GROUP BY,导致全量数据被压缩为单行结果,无法体现“每站每月”的粒度要求。
要达成目标输出(每行代表某站点在某月的极差及对应最大时间戳),需满足三个核心条件:
✅ 正确关联站点元数据(通过 site_map_pae 中 off_id = '3' 筛选有效站点);
✅ 按自然月(而非仅月份数字)分组,避免跨年混淆(推荐用 YEAR(timeIn), MONTH(timeIn) 而非仅 MONTH(timeIn));
✅ 同时返回极差值与该月最大 timeIn 对应的完整时间戳(而不仅是月份编号)。
以下是优化后的标准 SQL 查询:
SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY YEAR(t2.timeIn), MONTH(t2.timeIn), t1.site_id) AS id, MAX(t2.timeIn) AS timeIn, MAX(t2.energy) - MIN(t2.energy) AS result_energy, t1.site_id, CONCAT(YEAR(t2.timeIn), '-', LPAD(MONTH(t2.timeIn), 2, '0')) AS year_month FROM Electric.site_map_pae AS t1 INNER JOIN Electric.electric AS t2 ON t1.site_id = t2.site_id WHERE t1.off_id = '3' AND t2.timeIn >= '2022-01-01 00:00:00' AND t2.timeIn <p><strong>关键说明与注意事项:</strong> </p>
-
GROUP BY YEAR(t2.timeIn), MONTH(t2.timeIn), t1.site_id确保跨年度数据不混叠(如 2022-07 与 2023-07 分开计算); - 使用
MAX(t2.timeIn)直接获取该月最后一条记录的时间戳,符合示例中2022-07-09 18:37:23和2022-08-09 13:37:23的逻辑; - 移除
DISTINCT在MAX/MIN中是冗余的(聚合函数天然去重),且可能影响性能; -
ROW_NUMBER()生成连续序号id,便于结果对齐预期格式; - 时间范围建议使用
>=/替代 <code>BETWEEN,避免因毫秒精度引发边界遗漏(尤其在高频率采集场景)。
执行后,你将得到结构清晰的结果集:每行唯一标识一个站点在某自然月的能耗波动幅度,并附带该月最晚采集时刻。此模式可轻松扩展至按季度、按日聚合,或叠加其他维度(如设备类型、区域等),是构建能源看板的基础分析语句。










