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我的挑战是找到按时间戳相邻的行对,并仅保留值字段距离最小的那些对(差异的正值)
一张 table measurement
从具有时间戳和值的不同传感器收集数据。
id | sensor_id | timestamp | value
---+-----------+-----------+------
1 | 1 | 12:00:00 | 5
2 | 2 | 12:01:00 | 6
3 | 1 | 12:02:00 | 4
4 | 2 | 12:02:00 | 7
5 | 2 | 12:03:00 | 3
6 | 1 | 12:05:00 | 3
7 | 2 | 12:06:00 | 4
8 | 2 | 12:07:00 | 5
9 | 1 | 12:08:00 | 6
传感器的值从其时间戳一直有效,直到其下一条记录的时间戳(相同的 sensor_id)。
create table measurement (
id serial,
sensor_id integer,
timestamp timestamp,
value integer)
;
insert into measurement (sensor_id, timestamp, value)
values
(1, '2020-08-16 12:00:00', 5),
(2, '2020-08-16 12:01:00', 6),
(1, '2020-08-16 12:02:00', 4),
(2, '2020-08-16 12:02:00', 7),
(2, '2020-08-16 12:03:00', 3),
(1, '2020-08-16 12:05:00', 3),
(2, '2020-08-16 12:06:00', 4),
(2, '2020-08-16 12:07:00', 5),
(1, '2020-08-16 12:08:00', 6)
;
我的方法
select
*
from (
select
*,
row_number() over (partition by m1.timestamp order by m2.timestamp desc) rownum
from measurement m1
join measurement m2
on m1.sensor_id <> m2.sensor_id
and m1.timestamp >= m2.timestamp
--arbitrarily sensor_ids 1 and 2
where m1.sensor_id = 1
and m2.sensor_id = 2
) foo
where rownum = 1
union --vice versa
select
*
from (
select
*,
row_number() over (partition by m2.timestamp order by m1.timestamp desc) rownum
from measurement m1
join measurement m2
on m1.sensor_id <> m2.sensor_id
and m1.timestamp <= m2.timestamp
--arbitrarily sensor_ids 1 and 2
where m1.sensor_id = 1
and m2.sensor_id = 2
) foo
where rownum = 1
;
但这会返回一对
12:00:00
传感器 2 没有数据的地方(不是大问题)
最佳答案
第一步是计算每个时间戳的差异。一种方法使用横向连接和条件聚合:
select t.timestamp,
max(m.value) filter (where s.sensor_id = 1) as value_1,
max(m.value) filter (where s.sensor_id = 2) as value_2,
abs(max(m.value) filter (where s.sensor_id = 2) -
max(m.value) filter (where s.sensor_id = 1)
) as diff
from (values (1), (2)) s(sensor_id) cross join
(select distinct timestamp
from measurement
where sensor_id in (1, 2)
) t left join lateral
(select m.value
from measurement m
where m.sensor_id = s.sensor_id and
m.timestamp <= t.timestamp
order by m.timestamp desc
limit 1
) m
on 1=1
group by timestamp;
现在的问题是差异何时进入局部最小值。对于您的样本数据,局部最小值都是一个时间单位。这意味着您可以使用
lag()
和
lead()
找到他们:
with t as (
select t.timestamp,
max(m.value) filter (where s.sensor_id = 1) as value_1,
max(m.value) filter (where s.sensor_id = 2) as value_2,
abs(max(m.value) filter (where s.sensor_id = 2) -
max(m.value) filter (where s.sensor_id = 1)
) as diff
from (values (1), (2)) s(sensor_id) cross join
(select distinct timestamp
from measurement
where sensor_id in (1, 2)
) t left join lateral
(select m.value
from measurement m
where m.sensor_id = s.sensor_id and
m.timestamp <= t.timestamp
order by m.timestamp desc
limit 1
) m
on 1=1
group by timestamp
)
select *
from (select t.*,
lag(diff) over (order by timestamp) as prev_diff,
lead(diff) over (order by timestamp) as next_diff
from t
) t
where (diff < prev_diff or prev_diff is null) and
(diff < next_diff or next_diff is null);
这可能不是一个合理的假设。因此,在应用此逻辑之前过滤掉相邻的重复值:
select *
from (select t.*,
lag(diff) over (order by timestamp) as prev_diff,
lead(diff) over (order by timestamp) as next_diff
from (select t.*, lag(diff) over (order by timestamp) as test_for_dup
from t
) t
where test_for_dup is distinct from diff
) t
where (diff < prev_diff or prev_diff is null) and
(diff < next_diff or next_diff is null)
Here是一个db<> fiddle 。
关于SQL 查找具有下一个最佳时间戳匹配的行对,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63438715/
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