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如何正確使用 PostgreSQL 視窗函數和 GROUP BY 來避免求和聚合錯誤?

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DDD原創
2025-01-06 11:35:42368瀏覽

How to Correctly Use PostgreSQL Window Functions and GROUP BY to Avoid Sum Aggregation Errors?

Postgres Window Function 和Group By Exception:解決Sum 聚合問題

在資料分析的背景下,經常需要聚合特定時間範圍內的值,以深入了解趨勢和模式。雖然 PostgreSQL 的聚合函數(如 SUM())是強大的工具,但與視窗函數結合使用時有時會導致意外結果。本文解決了 GROUP BY 子句中使用視窗函數時遇到的常見問題,提供了確保準確聚合的解決方案。

如提供的查詢所示,目標是計算某個項目的累積利潤或損失隨著時間的推移,用戶。最初,查詢利用視窗函數來計算支出和買入的總和。然而,由於一場賽事中存在多個不同賠率的遊戲,導致結果不準確。

解決這個問題的關鍵在於正確使用視窗函數和聚合函數。預設情況下,視窗函數會聚合 ORDER BY 子句定義的行範圍內的值,同時保留結果集中的各個行。但是,當與 GROUP BY 子句結合使用時,請務必記住分組操作是在應用視窗函數之後執行的。在這種情況下,如果沒有 sp.payout 和 s.buyin 的 GROUP BY 子句,聚合視窗會包含跨多個事件的行,導致損益計算不正確。

為了解決這個問題,可以使用聚合函數,例如SUM() 可以在視窗函數中使用以實現所需的聚合。這種組合允許對每個事件內的值進行求和,有效避免多個事件導致的雙重或三次計數。

以下修改後的查詢合併了這些原則:

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;

在此查詢:

  1. 視窗函數中的聚合函數:視窗函數 OVER 中的外部 sum() 函數會聚合每個事件中的 sp.payout 和 s.buyin 值。這可以有效地計算每個事件的總支出和買入額。
  2. Group By:GROUP BY 子句僅用於 e.event_id 以根據事件對結果進行分組,確保對每個唯一事件執行聚合。
  3. 視窗函數子句:WINDOW w AS (ORDER BY e.date、e.event_id) 定義視窗函數操作的行範圍。在這種情況下,視窗由事件日期 (e.date) 和事件 ID (e.event_id) 定義。這確保了無論日期如何,都會在每個不同事件中執行聚合。

透過這種修改後的方法,查詢可以準確計算每個事件的累積利潤或損失,從而提供更精確的情況隨著時間的推移,用戶表現。

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