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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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
-- 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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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
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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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
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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1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
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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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 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！
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