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这是我正在尝试做的一个简单示例:
CREATE TABLE daily_factors (
factor_date date,
factor_value numeric(3,1));
CREATE TABLE customer_date_ranges (
customer_id int,
date_from date,
date_to date);
INSERT INTO
daily_factors
SELECT
t.factor_date,
(random() * 10 + 30)::numeric(3,1)
FROM
generate_series(timestamp '20170101', timestamp '20210211', interval '1 day') AS t(factor_date);
WITH customer_id AS (
SELECT generate_series(1, 100000) AS customer_id),
date_from AS (
SELECT
customer_id,
(timestamp '20170101' + random() * (timestamp '20201231' - timestamp '20170101'))::date AS date_from
FROM
customer_id)
INSERT INTO
customer_date_ranges
SELECT
d.customer_id,
d.date_from,
(d.date_from::timestamp + random() * (timestamp '20210211' - d.date_from::timestamp))::date AS date_to
FROM
date_from d;
所以我基本上制作了两个表:
SELECT
cd.customer_id,
AVG(df.factor_value) AS average_value
FROM
customer_date_ranges cd
INNER JOIN daily_factors df ON df.factor_date BETWEEN cd.date_from AND cd.date_to
GROUP BY
cd.customer_id;
在日期范围内进行非对等连接永远不会很漂亮,但是有什么方法可以加快速度吗?
CREATE INDEX performance_idx ON daily_factors (factor_date);
它对执行时间的影响很小。当我在本地运行它时,我看到大约 32 秒没有索引,大约 28 秒有索引。
最佳答案
解决这个问题的经典方法是存储 factor_value 的运行总和,而不是(或除了)单个值。然后,您只需查找两个端点(实际上是末尾,一个在开始之前)的运行总和,然后取差值。当然,除以计数,把它变成一个平均值。我从来没有在数据库中做过这个,但没有理由不能在那里做。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!