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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章postgreSql分组统计数据的实现代码由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1. 背景 。
比如气象台的气温监控，每半小时上报一条数据，有很多个地方的气温监控，这样数据表里就会有很多地方的不同时间的气温数据 。
2. 需求:
每次查询只查最新的气温数据按照不同的温度区间来分组查出，比如：高温有多少地方，正常有多少地方，低温有多少地方 。
3. 构建数据 。
3.1 创建表结构:
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-- DROP TABLE public.t_temperature
CREATE
TABLE
public
.t_temperature (
id int4
NOT
NULL
GENERATED ALWAYS
AS
IDENTITY,
place_name
varchar
NOT
NULL
,
value float8
NOT
NULL
,
up_time
timestamp
NOT
NULL
,
CONSTRAINT
t_temperature_pk
PRIMARY
KEY
(id)
);
-- Permissions
ALTER
TABLE
public
.t_temperature OWNER
TO
postgres;
GRANT
ALL
ON
TABLE
public
.t_temperature
TO
postgres;
|
3.2 造数据 。
|
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|
INSERT
INTO
public
.t_temperature (place_name,value,up_time)
VALUES
(
'广州'
,35,
'2020-07-12 15:00:00.000'
)
,(
'广州'
,35.9,
'2020-07-12 15:30:00.000'
)
,(
'深圳'
,30,
'2020-07-12 15:30:00.000'
)
,(
'深圳'
,31,
'2020-07-12 16:30:00.000'
)
,(
'三亚'
,23,
'2020-07-12 16:30:00.000'
)
,(
'三亚'
,21,
'2020-07-12 17:30:00.000'
)
,(
'北极'
,-1,
'2020-07-12 17:30:00.000'
)
,(
'北极'
,-10,
'2020-07-12 19:30:00.000'
)
;
|
4. 需求实现 。
4.1 需求1的SQL语句 。
利用了postgreSql的一个函数：ROW_NUMBER() OVER( [ PRITITION BY col1] ORDER BY col2[ DESC ] ) 。
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|
select
*
from
(
select
tt.place_name,
tt.value,
tt.up_time,
row_number() over ( partition
by
tt.place_name
order
by
tt.up_time
desc
)
as
row_num
from
t_temperature tt) aaa
where
aaa.row_num = 1
|
效果如下，查出的都是最新的数据:
4.2 需求2的SQL语句 。
利用了一个case when then else end 用法来统计数量 。
|
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|
select
dd.place_name,
sum
(
case
when
dd.value <= 0
then
1
else
0
end
)
as
低温天气,
sum
(
case
when
dd.value > 0
and
dd.value < 25
then
1
else
0
end
)
as
正常天气,
sum
(
case
when
dd.value >= 25
then
1
else
0
end
)
as
高温天气
from
t_temperature dd
group
by
dd.place_name
|
效果如下，因为没有过滤每个地方的最新数据，查出的是所有数据:
用需求1的结果来查询统计:
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24
|
select
dd.place_name,
sum
(
case
when
dd.value <= 0
then
1
else
0
end
)
as
低温天气,
sum
(
case
when
dd.value > 0
and
dd.value < 25
then
1
else
0
end
)
as
正常天气,
sum
(
case
when
dd.value >= 25
then
1
else
0
end
)
as
高温天气
from
(
select
*
from
(
select
tt.place_name,
tt.value,
tt.up_time,
row_number() over ( partition
by
tt.place_name
order
by
tt.up_time
desc
)
as
row_num
from
t_temperature tt) aaa
where
aaa.row_num = 1) dd
group
by
dd.place_name
|
效果如下:
假如再嵌套一个sum统计，就能查出低温天气，正常天气，高温天气分别合计数量是多少了.
over，enjoy！ 。
到此这篇关于postgreSql分组统计数据的文章就介绍到这了,更多相关postgreSql分组数据内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/Scoful/article/details/107304259 。
最后此篇关于postgreSql分组统计数据的实现代码的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于postgreSql分组统计数据的实现代码的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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