Partitioning और window functions

PostgreSQL में Time Series Analysis

Jasmin Ludolf

Content Developer, DataCamp

Partitioning

बड़ी टेबल को छोटे subsets, या partitions में बाँटें
बड़े datasets पर काम करते समय उपयोगी
टाइम सीरीज़ डेटा:
- रोज़ नया डेटा आता है
- तारीख़ के रेंज से partition करें

एक बड़ी टेबल के दो subsets में बाँटने का चित्रण

A range

रेंज की सीमाएँ:
- निचला सिरा inclusive
- ऊपरी सिरा exclusive
रेंज का विकल्प: event या category से partition करें

Range 1 : 2000-2010

2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009

Range 2 : 2010-2020

2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020

Partition by

PARTITION BY RANGE

CREATE TABLE timetable (
    date_info DATE,
    train_id INTEGER,
    departure_time TIMESTAMP,
    arrival_time TIMESTAMP,
    delay INTEGER
) PARTITION BY RANGE (date_info);

Partition of

PARITION OF FOR VALUES FROM
timetable एक partitioned टेबल है, date_info पर RANGE method से partitioned

CREATE TABLE timetable_y2020 PARTITION OF timetable
    FOR VALUES FROM ('2020-01-01') to ('2020-12-31');

Window functions

नियमित SQL क्वेरी सरल करें
टेबल की हर पंक्ति के लिए एक मान लौटता है (दूसरी पंक्तियों पर निर्भर हो सकता है)

Window: पंक्तियों का सेट जिस पर फंक्शन चलता है
Window function: वही फंक्शन जो उस window पर चलता है
Aggregate functions तुलनात्मक होते हैं, पर परिणाम एक मान में group नहीं होता

Over clause

OVER क्लॉज़ बताता है कि यह window function है
उदाहरण: regional_timetable में date, times, id, delays, और region
यदि PARTITION BY नहीं है: window function पूरी टेबल को एक partition मानता है

SELECT region, train_id, delay, AVG(delay) OVER (PARTITION BY region)
FROM regional_timetable;

|region|train_id|   delay|     avg|
|------|--------|--------|--------|
| north|       6|00:00:05|00:00:05|
| north|       2|00:00:03|00:00:05|
| north|       5|00:00:07|00:00:05|
|  east|       1|00:00:10|00:00:21|
|  east|       3|00:00:32|00:00:21|
| south|       8|00:01:00|00:01:00|

अभ्यास करते हैं!

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