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Question

以下のクエリは、firstの結果を4つの等間隔で4つの日付ビンにグループ化し、各ビン内のthe_valueの平均を集計します。

WITH first as(
SELECT
    extract(EPOCH FROM foo.t_date) as the_date,
    foo_val as the_value
FROM bar
INNER JOIN foo
ON
    foo.user_id = bar.x_id
    and
    foo.user_name = 'xxxx'
)
SELECT bin, round(sum(bin_sum) OVER w /sum(bin_ct) OVER w, 2) AS running_avg
FROM  (
   SELECT width_bucket(first.the_date
                     , x.min_epoch, x.max_epoch, x.bins) AS bin
        , sum(first.the_value) AS bin_sum
        , count(*)   AS bin_ct
   FROM   first
       , (SELECT MIN(first.the_date) AS min_epoch
               , MAX(first.the_date) AS max_epoch
               , 4 AS bins
          FROM  first
         ) x
   GROUP  BY 1
   ) sub
WINDOW w AS (ORDER BY bin)
ORDER  BY 1;

.

各ビンの20世紀のthe_valueの平均値を計算できるようにしたいと思います。ここでの他の投稿からStackOverflowでは、これが可能であり、おそらくORDER BY the_valueとrank()がそれについて行くのに最適な方法です。しかし、私の闘いは、私が現在のクエリがこれを実装するように変更されるべき場所がわからないということです。

任意の洞察が高くなるでしょう。

Postgresバージョン9.3

Answer 1

各ビンのrow_number()を使用します。
最初に行番号rnを計算してから、次のステップでWHERE rn < 21を適用します。

WITH first AS (
   SELECT extract(EPOCH FROM foo.t_date) AS the_date
        , foo_val AS the_value
   FROM bar
   JOIN foo ON foo.user_id = bar.x_id
           AND foo.user_name = 'xxxx'
   )
, x AS (
   SELECT MIN(the_date) AS min_epoch
        , MAX(the_date) AS max_epoch
   FROM  first
   )
, y AS (
   SELECT width_bucket(f.the_date, x.min_epoch, x.max_epoch, 4) AS bin, *
   FROM   first f, x
   )
, z AS (
   SELECT row_number() OVER (PARTITION BY bin ORDER BY the_value) AS rn, *
   FROM   y
   )
SELECT bin, round(sum(bin_sum) OVER w / sum(bin_ct) OVER w, 2) AS running_avg
FROM  (
   SELECT bin
        , sum(the_value) AS bin_sum
        , count(*)       AS bin_ct
   FROM   z
   WHERE  rn < 21   -- max 20 lowest values
   GROUP  BY 1
   ) sub
WINDOW w AS (ORDER BY bin)
ORDER  BY 1;

.

CTES yおよびzはコンフルティングすることができます。同様にfirstおよびxを融合させることができます。
しかし、それはそのようにしてより明確です。

テストデータがないため、

未テスト。