Hola Ruben, pudieras usar una CTE (WITH) para obtener un resumen como
todos tu valores agrupados por lo que planteas, es decir tendrías un
max, avg,min por detalle de día:
select extract (MONTH..),extract (WEEK..),extract (DOY..),cliente,max()
as maximodia ,avg() as promediodia,min() as minimomodia from tabla where
current_date-fecha<=365*group by 1,2,3,4
y luego obtener con las Funciones Ventanas los demás valores por el
PARTITION indicado:
select cliente, dia, mes, anio, maximodia, max (maximodia) OVER
(PARTITION by mes) ,max (maximoanio) OVER (PARTITION by anio),.........
FROM lo_del_WITH
Tal vez no es la solución, ando filosofando sin datos reales, pero te
puede dar una idea de como resolverlo.
Un ejemplo que me cree con 50 datos, que puede orientarte sobre lo que
puedes hacer:
create table tabla (fecha date, importe int, cliente int);
insert into tabla
SELECT current_date-'1 day'::INTERVAL * floor(random()*(100-1)+1) as fecha,
floor(random()*(100-1)+1) as importe,
floor(random()*(10-1)+1) as cliente
FROM generate_series(1,50) order by 3;
with subconsulta as (
select extract (MONTH from fecha) as mes ,extract (WEEK from fecha) as
semana,extract (DOY from fecha) as diaa,cliente,
max(importe) as maximodia ,avg(importe) as promediodia,min(importe) as
minimomodia from tabla
group by 1,2,3,4)
select cliente, diaa, mes, semana, maximodia, max (maximodia) OVER
(PARTITION by cliente,mes) as maximomes ,max (maximodia) OVER (PARTITION
by cliente,semana) as maximosemana FROM subconsulta
order by 1;
a lo mejor le puedes hacer un ajuste con tu caso,
saludos
El 14/10/15 a las 03:09, Ruben Fitó escribió:
Hola,
"puedes poner un juego de datos y la salida que esperas?"
Respondiendo a Anthony, en realidad no esperaba un formato de salida
concreto, solo me imaginaba algo como:
*Cliente_1*
*max_importe_dia | max_importe_semana |
max_importe_mes | min_importe_dia | min_importe_semana
| min_importe_mes*
10, 12, 10, 11,.. | 100, 97, 120, 80... | 500, 498, 375,
... | 2, 5, 10, 1, 1 | ...... |
..........
*Cliente_2*
.....
Cliente_3
.....
Cada columna contiene un array con los importes de los 365 dias
(max_importe_dia), 52 semanas(max_importe_semana), 12
meses(max_importe_mes), y así por cada cliente. En realidad no sé cómo
representarlo, porque seria una tabla de "3 dimensiones" (bromita).
;-D . Otro modo de verlo seria obtener todas las ventas agrupadas por
cliente, cosa que tendríamos un resultado enorme, y a partir de ahí ir
trabajando para in agrupando con subselects, arrays, when case, etc..
Pero ahí es donde tenemos el problema, una query gigantesca y de baja
optimización.
Por otro lado, referente a las respuestas de Raúl i Horacio, tenemos
un entorno OLTP, pero en este caso necesitamos analizar los datos de
la tabla para hacer unas pequeñas estadísticas en busca de fraudes,
inconsistencias, etc.. O sea, no hace falta que sea en tiempo real.
Ejecutamos la consulta con cron a la madrugada. Me parece genial la
idea de las vistas materializadas, pero no tenemos permiso(por ahora)
para realizar este tipo de operaciones, por lo que hemos de
solucionarlo sin vistas materializadas ni tablas auxiliares.
Podemos hacer hacer una query optimizada con WITH, PARTITION, u otro
método..?? Como lo ven??
Hemos pensado en un inicio en hacer un WITH con los diferentes SELECT
que necesitamos, pero creo que es recorrer la tabla nuevamente por
cada SELECT dentro del WITH con lo que triplicaremos el coste(eso creo).
Un saludo y gracias.
2015-10-13 17:12 GMT+02:00 Horacio Miranda <hmira...@gmail.com
<mailto:hmira...@gmail.com>>:
https://cajondesastreoracle.wordpress.com/2010/02/08/vistas-materializadas/
Mira esto, ignoro si en postgresql existe una vista materializada
log, de no existir, un crontab con lo que necesitas debiera servir.
PS: Me imagino que esto es para una base de datos tipo DW, no una
OLTP o me equivoco ?
On 10/14/2015 3:33 AM, raul andrez gutierrez alejo wrote:
Hola Ruben.
si no necesita los datos en tiempo real, puede utilizar 3 vistas
materializadas, cada una agrupada por dia
to_char(fecha,''YYYY-MM-DD')
,semana to_char(fecha,''YYYY-WW') o
to_char(fecha,''YYYY-MM-W') y mes
to_char(fecha,''YYYY-MM'), las vistas las puede actualizar con
un cron
cada madrugada o cada intervalo de tiempo de decida, así logra
un buen
rendimiento.
http://www.postgresql.org/docs/9.4/static/functions-formatting.html
El 13 de octubre de 2015, 9:21, Anthony Sotolongo
<asotolo...@gmail.com <mailto:asotolo...@gmail.com>
<mailto:asotolo...@gmail.com <mailto:asotolo...@gmail.com>>>
escribió:
Hola Ruben
El 13/10/15 a las 10:55, Ruben Fitó escribió:
Hola Lista,
Tengo una duda a ver si me la podrían resolver.
Tenemos una tabla bastante grande, donde almacenamos
ventas.
En esta tabla tenemos los campos *fecha*(timestamp),
*importe* y
*cliente*, entre otras pero que no son importantes.
*fecha | importe | cliente*
Lo que necesitamos son los (max, avg, min) de importe
y número de
ventas agrupado por cliente, día, semana y mes,
mirando desde
ahora hasta un año atrás, sin tener en cuenta el
periodo más cercano.
No se si entendi mal o no te explicaste correctamente, lo que
entiendo es algo como esto:
/select extract (MONTH..),extract (week..),extract (/
/DAY..),cliente,max,avg,min from tabla where
current_date-//*fecha<=365*//group by 1,2,3,4/
pero de seguro no es tan sencillo, jeje
puedes poner un juego de datos y la salida que esperas?
Saludos
Dicho de otro modo, necesitamos por cada día, semana y
mes el
(max, avg, min) de importe por cada cliente sin tener
en cuenta el
mes actual(para mes), el día actual(para día) o la semana
actual(para semana).
Hemos realizado una gigantesca query con sub-consultas
que no se
entiende nada, y el costo temporal es demasiado
elevado. Creo que
no es conveniente mostrarla ya que os dará más dolor
de cabeza que
otra cosa.
No sabemos qué puede ser más óptimo, usar with con
subconsultas,
usar PARTITION, u otras alternativas que no hemos pensado.
Nos da igual si nos retorna una tabla o arrays , o
tabla de
arrays, jejeje, simplemente que se pueda trabajar
fácilmente para
poder hacer comparaciones y poder discriminar con
algún parámetro.
Gracias de antemano.
--
*Ruben Fitó *
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