Comment utiliser correctement les fonctions de fenêtre PostgreSQL et GROUP BY pour éviter les erreurs d'agrégation de somme ?

Fonction de fenêtre Postgres et exception de regroupement par exception : résoudre le problème d'agrégation de somme

Dans le contexte de l'analyse des données, il est souvent nécessaire d'agréger valeurs sur une plage de temps spécifique pour obtenir un aperçu des tendances et des modèles. Bien que les fonctions d'agrégation de PostgreSQL comme SUM() soient des outils puissants, elles peuvent parfois conduire à des résultats inattendus lorsqu'elles sont combinées avec des fonctions de fenêtre. Cet article aborde un problème courant rencontré lors de l'utilisation de fonctions de fenêtre dans une clause GROUP BY, en fournissant une solution qui garantit une agrégation précise.

Comme le démontre la requête fournie, l'objectif était de calculer le profit ou la perte cumulé d'un utilisateur au fil du temps. Initialement, la requête utilisait des fonctions de fenêtre pour calculer la somme des paiements et des buy-ins. Cependant, en raison de la présence de plusieurs jeux au sein d'un événement avec des gains variables, les résultats étaient inexacts.

La clé pour résoudre ce problème réside dans l'utilisation appropriée des fonctions de fenêtre et des fonctions d'agrégation. Par défaut, les fonctions de fenêtre regroupent les valeurs dans une plage de lignes définie par la clause ORDER BY, tout en préservant les lignes individuelles dans le jeu de résultats. Cependant, lorsqu'elle est utilisée conjointement avec la clause GROUP BY, il est important de se rappeler que l'opération de regroupement est effectuée après l'application de la fonction window. Dans ce cas, sans les clauses GROUP BY pour sp.payout et s.buyin, la fenêtre d'agrégation englobait des lignes sur plusieurs événements, conduisant à un calcul incorrect du profit ou de la perte.

Pour résoudre ce problème, agrégez les fonctions, telles que SUM(), peut être utilisé dans les fonctions de fenêtre pour obtenir l'agrégation souhaitée. Cette combinaison permet la sommation des valeurs au sein de chaque événement, évitant ainsi le double ou triple comptage provoqué par plusieurs événements.

La requête révisée suivante intègre ces principes :

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;

Dans cette requête :

1. Fonctions d'agrégation dans les fonctions de fenêtre : Les fonctions sum() externes dans la fonction de fenêtre OVER w agrègent les valeurs sp.payout et s.buyin au sein de chaque événement. Cela calcule efficacement le total des paiements et des buy-ins par événement.
2. Group By : la clause GROUP BY est utilisée uniquement sur e.event_id pour regrouper les résultats en fonction de l'événement, garantissant que l'agrégation est effectuée pour chaque événement unique.
3. Clause de fonction de fenêtre : La FENÊTRE w AS (ORDER BY e.date, e.event_id) définit la plage de lignes dans laquelle les fonctions de fenêtre fonctionnent. Dans ce cas, la fenêtre est définie à la fois par la date de l'événement (e.date) et par l'ID de l'événement (e.event_id). Cela garantit que l'agrégation est effectuée au sein de chaque événement distinct, quelle que soit la date.

Avec cette approche révisée, la requête calcule avec précision le profit ou la perte cumulé pour chaque événement, fournissant ainsi une image plus précise de performances des utilisateurs au fil du temps.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!