PostgreSql根据给的时间范围统计15分钟粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度工单

news2024/12/23 1:51:12

PostgreSql根据给的时间范围统计15分钟粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度工单

  • 说明
  • 实现
    • 15分钟粒度工单统计
    • 小时粒度工单统计
    • 天粒度工单统计
    • 周粒度工单统计
    • 月粒度工单统计

说明

项目有个需求是统计故障工单每15分钟、每小时、每天、每周和每月共有多少工单。
这里先做个笔记，怕以后忘记怎么使用。
如果不知道generate_series()函数用法，可以参考我的这篇博客进行了解：数据库(postgresql和mysql)统计一个范围内的日期，没有当天日期的数据统计补0

实现

这里只统计2022-10-27那一天的数据，可以看到这天一共有160条数据。

在这里插入图片描述
然后我们根据时间分组看看，每个时间段都有多少数据，可以看到我们表中的时间格式是yyyy-MM-dd HH24:mi:ss这种年月日时分秒的格式。数据库表里面create_time类型为timestamp。
在这里插入图片描述

15分钟粒度工单统计

在实际开发中，我们就只需要传一个开始时间和结束时间这2个参数就行。
代码中只有2个参数，一个#{startTime}代表开始时间，一个#{endTime}代表结束时间，代码里面传给mybatis的时间类型为String字符串，格式为yyyy-MM-dd或者yyyy-MM-dd HH24:mi:ss都行，因为这里有用cast将时间格式转为timestamp(yyyy-MM-dd HH24:mi:ss)这种类型。

原mybatis中sql代码:

select '故障' type,c.date,
coalesce(d.order_num,0) order_num,
coalesce(d.archived_num,0) archived_num,
coalesce(d.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(d.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(d.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(d.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM-dd HH24:mi:00') date
from generate_series(cast(#{startTime} as timestamp),cast(#{endTime} as timestamp),'15 minute') t) c
left join
(select to_char(b.starttime,'yyyy-MM-dd HH24:mi:00') date,
count(distinct a.ticket_id) order_num,
count(distinct case when a.ticket_status ='已归档' then a.ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' and a.is_time_out !='是' and a.timeout_soon =true then a.ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when a.is_time_out !='是' then a.ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' then a.ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' and a.is_time_out ='是' then a.ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general a
left join
(select t as starttime ,t +'15 minute' as endtime
from generate_series(cast(#{startTime} as timestamp),cast(#{endTime} as timestamp),'15 minute') t
) b on a.create_time >=b.starttime and a.create_time <b.endtime
where a.curr_flag=true
and a.create_time>=cast(#{startTime} as timestamp) and a.create_time<cast(#{endTime} as timestamp)+interval '15 minute'
group by b.starttime
order by b.starttime) d on c.date=d.date

sql实际执行结果:
这里将ticket_id前的distinct去重删除是为了给你们方便比对统计结果是不是160条。

select '故障' type,c.date,
coalesce(d.order_num,0) order_num,
coalesce(d.archived_num,0) archived_num,
coalesce(d.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(d.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(d.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(d.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM-dd HH24:mi:00') date
from generate_series(cast('2022-10-27 00:00:00' as timestamp),cast('2022-10-27 23:45:00' as timestamp),'15 minute') t) c
left join
(select to_char(b.starttime,'yyyy-MM-dd HH24:mi:00') date,
count(a.ticket_id) order_num,
count(distinct case when a.ticket_status ='已归档' then a.ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' and a.is_time_out !='是' and a.timeout_soon =true then a.ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when a.is_time_out !='是' then a.ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' then a.ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' and a.is_time_out ='是' then a.ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general a
left join
(select t as starttime ,t +'15 minute' as endtime
from generate_series(cast('2022-10-27 00:00:00' as timestamp),cast('2022-10-27 23:45:00' as timestamp),'15 minute') t
) b on a.create_time >=b.starttime and a.create_time <b.endtime
where a.curr_flag=true
and a.create_time>=cast('2022-10-27 00:00:00' as timestamp) and a.create_time<cast('2022-10-27 23:45:00' as timestamp)+interval '15 minute'
group by b.starttime
order by b.starttime) d on c.date=d.date

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
统计结果看order_num工单数量可以看到[2022-10-27 00:30:00,2022-10-27 00:45:00)这个前闭后开区间共有156条数据。将create_time>=2022-10-27 00:30:00 and create_time<2022-10-27 00:45:00这个时间段的数据全部汇聚统计到了2022-10-27 00:30:00这个时间段。
同理[2022-10-27 15:00:00,2022-10-27 15:15:00)这个区间一条数据。
[2022-10-27 17:15:00,2022-10-27 17:30:00)这个区间一条数据。
[2022-10-27 17:45:00,2022-10-27 18:00:00)这个区间一条数据。
[2022-10-27 23:45:00,2022-10-28 00:00:00)这个区间一条数据。
一共160条数据，全部符合范围匹配。

小时粒度工单统计

在实际开发中，也是只需要传一个开始时间和结束时间这2个参数就行

原mybatis中sql代码(比15分钟粒度sql要简单一些):

<![CDATA[]]> 这个符合是mybatis中不编译的意思，不加这个的话>和<或者其他特殊符号提交给gitlab后会转义成字符，如:>变为& gt;这种形式。

符号

select '故障' type,a.date||':00:00' date,
coalesce(b.order_num,0) order_num,
coalesce(b.archived_num,0) archived_num,
coalesce(b.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(b.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(b.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(b.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM-dd HH24') date
from generate_series(cast(#{startTime} as timestamp),cast(#{endTime} as timestamp),'1 hour') t) a
left join
(select to_char(create_time,'yyyy-MM-dd HH24') date,
count(distinct ticket_id) order_num,
count(distinct case when ticket_status ='已归档' then ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out !='是' and timeout_soon =true then ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when is_time_out !='是' then ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' then ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out ='是' then ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general
where curr_flag=true
<![CDATA[and create_time>=cast(#{startTime} as timestamp) and create_time<cast(#{endTime} as timestamp)+interval '1 hour' ]]>
group by date) b on a.date=b.date

sql实际执行结果:
这里将ticket_id前的distinct去重删除是为了给你们方便比对统计结果是不是160条。

select '故障' type,a.date,
coalesce(b.order_num,0) order_num,
coalesce(b.archived_num,0) archived_num,
coalesce(b.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(b.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(b.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(b.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM-dd HH24:00:00') date
from generate_series(cast('2022-10-27 00:00:00' as timestamp),cast('2022-10-27 23:00:00' as timestamp),'1 hour') t) a
left join
(select to_char(create_time,'yyyy-MM-dd HH24:00:00') date,
count(ticket_id) order_num,
count(distinct case when ticket_status ='已归档' then ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out !='是' and timeout_soon =true then ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when is_time_out !='是' then ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' then ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out ='是' then ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general
where curr_flag=true
and create_time>=cast('2022-10-27 00:00:00' as timestamp) and create_time<cast('2022-10-27 23:00:00' as timestamp)+interval '1 hour'
group by date) b on a.date=b.date

在这里插入图片描述
统计结果符合预期。

天粒度工单统计

在实际开发中，也是只需要传一个开始时间和结束时间这2个参数就行。

原mybatis中sql代码:
sql写法和小时粒度一样，唯一区别就是时间格式不一样

select '故障' type,a.date,
coalesce(b.order_num,0) order_num,
coalesce(b.archived_num,0) archived_num,
coalesce(b.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(b.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(b.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(b.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM-dd') date
from generate_series(cast(#{condition.startTime} as timestamp),cast(#{condition.endTime} as timestamp),'1 day') t) a
left join
(select to_char(create_time,'yyyy-MM-dd') date,
count(distinct ticket_id) order_num,
count(distinct case when ticket_status ='已归档' then ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out !='是' and timeout_soon =true then ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when is_time_out !='是' then ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' then ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out ='是' then ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general
where curr_flag=true
<![CDATA[and create_time>=cast(#{condition.startTime} as timestamp) and create_time<cast(#{condition.endTime} as timestamp)+interval '1 day' ]]>
group by date) b on a.date=b.date

sql实际执行结果:
这里将ticket_id前的distinct去重删除是为了给你们方便比对统计结果是不是160条。

select '故障' type,a.date,
coalesce(b.order_num,0) order_num,
coalesce(b.archived_num,0) archived_num,
coalesce(b.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(b.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(b.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(b.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM-dd') date
from generate_series(cast('2022-10-01 00:00:00' as timestamp),cast('2022-10-31 00:00:00' as timestamp),'1 day') t) a
left join
(select to_char(create_time,'yyyy-MM-dd') date,
count(ticket_id) order_num,
count(distinct case when ticket_status ='已归档' then ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out !='是' and timeout_soon =true then ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when is_time_out !='是' then ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' then ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out ='是' then ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general
where curr_flag=true
and create_time>=cast('2022-10-01 00:00:00' as timestamp) and create_time<=cast('2022-10-31 00:00:00' as timestamp)
group by date) b on a.date=b.date

在这里插入图片描述
统计结果符合预期。

周粒度工单统计

在实际开发中，也是只需要传一个开始时间和结束时间这2个参数就行。

原mybatis中sql代码:
sql写法和15分钟粒度一样

select '故障' type,c.date,
coalesce(d.order_num,0) order_num,
coalesce(d.archived_num,0) archived_num,
coalesce(d.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(d.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(d.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(d.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM-dd') date
from generate_series(cast(#{startTime} as timestamp),cast(#{endTime} as timestamp),'1 week') t) c
left join
(select to_char(b.starttime,'yyyy-MM-dd') date,
count(distinct a.ticket_id) order_num,
count(distinct case when a.ticket_status ='已归档' then a.ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' and a.is_time_out !='是' and a.timeout_soon =true then a.ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when a.is_time_out !='是' then a.ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' then a.ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' and a.is_time_out ='是' then a.ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general a
left join
(select t as starttime ,t +'1 week' as endtime
from generate_series(cast(#{startTime} as timestamp),cast(#{endTime} as timestamp),'1 week') t
) b on <![CDATA[ a.create_time >=b.starttime and a.create_time <b.endtime ]]>
where a.curr_flag=true
<![CDATA[and a.create_time>=cast(#{startTime} as timestamp) and a.create_time<cast(#{endTime} as timestamp)+interval '1 week' ]]>
group by b.starttime
order by b.starttime) d on c.date=d.date

sql实际执行结果:
这里将ticket_id前的distinct去重删除是为了给你们方便比对统计结果是不是160条。

select '故障' type,c.date,
coalesce(d.order_num,0) order_num,
coalesce(d.archived_num,0) archived_num,
coalesce(d.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(d.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(d.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(d.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM-dd') date
from generate_series(cast('2022-08-01 00:00:00' as timestamp),cast('2022-10-31 00:00:00' as timestamp),'1 week') t) c
left join
(select to_char(b.starttime,'yyyy-MM-dd') date,
count(a.ticket_id) order_num,
count(distinct case when a.ticket_status ='已归档' then a.ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' and a.is_time_out !='是' and a.timeout_soon =true then a.ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when a.is_time_out !='是' then a.ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' then a.ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when a.ticket_status !='已归档' and a.is_time_out ='是' then a.ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general a
left join
(select t as starttime ,t +'1 week' as endtime
from generate_series(cast('2022-08-01 00:00:00' as timestamp),cast('2022-10-31 00:00:00' as timestamp),'1 week') t
) b on a.create_time >=b.starttime and a.create_time <b.endtime
where a.curr_flag=true
and a.create_time>=cast('2022-08-01 00:00:00' as timestamp) and a.create_time<cast('2022-10-31 00:00:00' as timestamp)+interval '1 week'
group by b.starttime
order by b.starttime) d on c.date=d.date

在这里插入图片描述
可以看到这里是统计每周一到周日这7天的工单。2022-10-24刚好是周一，2022-10-31也是周一。结果也是符合预期。
在这里插入图片描述

月粒度工单统计

在实际开发中，也是只需要传一个开始时间和结束时间这2个参数就行。

原mybatis中sql代码:
sql写法和小时粒度、天粒度一样。

select '故障' type,a.date,
coalesce(b.order_num,0) order_num,
coalesce(b.archived_num,0) archived_num,
coalesce(b.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(b.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(b.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(b.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM') date
from generate_series(cast(#{condition.startTime} as timestamp),cast(#{condition.endTime} as timestamp),'1 month') t) a
left join
(select to_char(create_time,'yyyy-MM') date,
count(distinct ticket_id) order_num,
count(distinct case when ticket_status ='已归档' then ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out !='是' and timeout_soon =true then ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when is_time_out !='是' then ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' then ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out ='是' then ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general
where curr_flag=true
and create_time>=cast(#{condition.startTime} as timestamp) and create_time<cast(#{condition.endTime} as timestamp)+interval '1 month' ]]>
group by date) b on a.date=b.date

sql实际执行结果:
这里将ticket_id前的distinct去重删除是为了给你们方便比对统计结果是不是160条。

select '故障' type,a.date,
coalesce(b.order_num,0) order_num,
coalesce(b.archived_num,0) archived_num,
coalesce(b.timeout_soon_num,0) timeout_soon_num,
coalesce(b.no_timeout_num,0) no_timeout_num,
coalesce(b.order_inprogress,0) order_inprogress,
coalesce(b.order_overtime,0) order_overtime
from
(select to_char(t,'yyyy-MM') date
from generate_series(cast('2022-01-01 00:00:00' as timestamp),cast('2022-12-01 00:00:00' as timestamp),'1 month') t) a
left join
(select to_char(create_time,'yyyy-MM') date,
count(ticket_id) order_num,
count(distinct case when ticket_status ='已归档' then ticket_id end) archived_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out !='是' and timeout_soon =true then ticket_id end) timeout_soon_num,
count(distinct case when is_time_out !='是' then ticket_id end) no_timeout_num,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' then ticket_id end) order_inprogress,
count(distinct case when ticket_status !='已归档' and is_time_out ='是' then ticket_id end) order_overtime
from rnodbv3.v_m_cm5g_ticket_alarm_general
where curr_flag=true
and create_time>=cast('2022-01-01 00:00:00' as timestamp) and create_time<cast('2022-12-01 00:00:00' as timestamp)+interval '1 month'
group by date) b on a.date=b.date

在这里插入图片描述
可以看到这里是统计每月1号到月底的工单。结果也是符合预期。
在这里插入图片描述
好了，我得分享到这里就结束了。

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作者简介&#xff1a;一名云计算网络运维人员、每天分享网络与运维的技术与干货。 座右铭&#xff1a;低头赶路&#xff0c;敬事如仪 个人主页&#xff1a;网络豆的主页​​​​​ 目录 前言 一.云计算部署形式 1.私有云 &#xff08;1&#xff09;私有云优点 &#x…
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计划

计划

img { margin: auto; display: block } 优化器的作用是什么&#xff1f;例举一下神经网络中常用的优化器&#xff1f; 优化器作用&#xff1a;求出让损失函数最小化的参数。 常用优化器&#xff1a; 1、Adam 关联所有样本的梯度&#xff0c;便于求解全局最优解&#xff0c;始终…
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有公网IP，如何设置端口映射实现访问？

有公网IP，如何设置端口映射实现访问？

很多中小型公司或个人会根据自身需求自建服务器&#xff0c;或者将自己内网的服务、应用发布到外网&#xff0c;实现异地访问&#xff0c;如远程桌面、网站、数据库、公司的管理系统、FTP、管家婆、监控系统等等。 没接触过的人可能会觉得这个很难&#xff0c;实际上使用快解析…
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国内镜像+JDK下载地址+IDEA专业安装版和免安装版下载地址

国内镜像+JDK下载地址+IDEA专业安装版和免安装版下载地址

一、OracleJDK下载地址 JDK版本Oracle JDK新增特性官网原版下载地址JDK 1.0-已下线JDK 1.1-已下线JDK 1.2-已下线JDK 1.3-已下线JDK 1.4-已下线JDK 5.0自动装箱、泛型、枚举、增强的for循环、注解等已下线JDK 6JDBC 4.0、Pluggable Annotation Processing API、JAX-WS、StAX等…
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Redis底层学习（六）—存储类型-ZSet篇

Redis底层学习（六）—存储类型-ZSet篇

这里写目录标题 结构特点具体服务器操作命令底层结构应用场景 结构特点 适⽤场景&#xff1a;存储不重复且有序需求的数据&#xff0c;⽐如&#xff1a;学⽣的⾼考成绩。 它的内部采⽤“ 跳跃列表 ”实现&#xff0c;根据score进⾏排序 具体服务器操作命令 添加元素到zset中…
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RedditVideoMakerBot 视频制作机器人自动生成视频搭建教程

RedditVideoMakerBot 视频制作机器人自动生成视频搭建教程

https://github.com/elebumm/RedditVideoMakerBot搭建教程 RedditVideoMakerBot视频制作机器人 有些在抖音、快手上的视频获得了数百万的观看次数&#xff0c;你仔细分析他们的视频&#xff0c;他们唯一做的原创事情收集材料、然后拼接在一起。尤其是一些新闻类的视频&#xff…
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深度学习-RepVGGNet

深度学习-RepVGGNet

文章目录 前言一、RepVgg简介二、为什么训练时采用多分支结构三、为什么推理时使用单分支结构四、结构重参数化1、融合Conv2d和BN 前言 看yolonas代码&#xff0c;发现有QARepVgg网络&#xff0c;完全不懂&#xff0c;所以来补课&#xff0c;先看了RepVGG 这篇文章主要来自于霹…
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模六十计数器（三）

模六十计数器（三）

文章目录 前言一、代码模板二、Verilog程序1、顶层模块2、计数模块3、显示模块 三、Testbench程序四、仿真波形五、实测结果总结 前言 又隔了将近一年&#xff0c;学习明德扬编程规范&#xff0c;重新编写模六十计数器程序&#xff0c;使其符合规范&#xff0c;并采用模板化与…
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阿秀去面腾讯了（社招两年面试经验）

阿秀去面腾讯了（社招两年面试经验）

作者&#xff1a;阿秀 校招八股文学习网站&#xff1a;https://interviewguide.cn 小伙伴们大家好&#xff0c;我是阿秀。 前段时间说了自己换工作的事&#xff1a;阿秀离职了&#xff0c;虽然最后选择去了外企&#xff0c;但在换工作期间也看了不少机会&#xff0c;基本国内的…
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独立开发变现周刊（第89期）：一个 AI 小工具，两个月内赚7.3万美元

独立开发变现周刊（第89期）：一个 AI 小工具，两个月内赚7.3万美元

分享独立开发、产品变现相关内容&#xff0c;每周五发布。 目录 1、privateGPT: 可以和本地文档进行交互的聊天机器人2、chatbutler: 无代码可视化创建聊天机器人3、CommaFeed&#xff1a;可以自托管RSS阅读器开源项目4、roop: 一键深度换脸5、deeplearning: 吴恩达在推特上宣布…
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