PostgreSQL ウィンドウ関数と GROUP BY を正しく使用して合計集計エラーを回避する方法

Postgres ウィンドウ関数と例外によるグループ化: 合計集計の問題の解決

データ分析のコンテキストでは、多くの場合、集計が必要になります。特定の時間範囲の値を取得して、傾向とパターンについての洞察を得ることができます。 SUM() などの PostgreSQL の集計関数は強力なツールですが、ウィンドウ関数と組み合わせると予期しない結果が生じる場合があります。この記事では、GROUP BY 句内でウィンドウ関数を使用するときに発生する一般的な問題に対処し、正確な集計を保証するソリューションを提供します。

提供されたクエリで示されているように、目標は、あるオブジェクトの累積損益を計算することでした。時間の経過とともにユーザー。当初、クエリはウィンドウ関数を利用してペイアウトとバイインの合計を計算していました。ただし、イベント内にペイアウトが異なる複数のゲームが存在するため、結果は不正確でした。

この問題を解決する鍵は、ウィンドウ関数と集計関数を適切に使用することにあります。デフォルトでは、ウィンドウ関数は、結果セット内の個々の行を保持しながら、ORDER BY 句で定義された行の範囲内の値を集計します。ただし、GROUP BY 句と組み合わせて使用​​する場合、グループ化操作はウィンドウ関数が適用された後に実行されることに注意してください。この場合、sp.payout と s.buyin の GROUP BY 句がないと、集計ウィンドウに複数のイベントにわたる行が含まれ、損益が正しく計算されませんでした。

これに対処するには、次のような集計関数を使用します。 SUM() は、ウィンドウ関数内で使用して、目的の集計を実現できます。この組み合わせにより、各イベント内の値の合計が可能になり、複数のイベントによって引き起こされる二重または三重のカウントを効果的に回避できます。

次の改訂されたクエリには、これらの原則が組み込まれています。

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このクエリ:

1. ウィンドウ関数内の集計関数: ウィンドウ関数 OVER w 内の外側の sum() 関数は、各イベント内の sp.payout 値と s.buyin 値を集計します。これにより、イベントごとの総ペイアウトとバイインが効果的に計算されます。
2. Group By: GROUP BY 句は、イベントに基づいて結果をグループ化するために e.event_id でのみ使用され、次のことが保証されます。集計は一意のイベントごとに実行されます。
3. Window Function Clause: WINDOW w AS (ORDER BY e.date, e.event_id) は、ウィンドウ関数が動作する行の範囲を定義します。この場合、ウィンドウはイベント日付 (e.date) とイベント ID (e.event_id) の両方によって定義されます。これにより、日付に関係なく、個別のイベントごとに集計が確実に実行されます。

この改訂されたアプローチにより、クエリは各イベントの累積損益を正確に計算し、より正確な全体像を提供します。長期にわたるユーザーのパフォーマンス。

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