postgresql - postgres 工作日频率按小时

Question

我想生成如下所示的报告(是 Google Analytics App for Android 的屏幕截图)

我有一天发生 10-15 次的事件，我希望看到每个工作日从头开始按小时分组的频率。

我只需要使用一个名为“created_at”的 DateTime(时间戳)字段(是一个 Rails 项目)

我如何在 PostgreSQL 中执行此操作？

谢谢

Answer 1

已经提供的答案都是正确的，但为了多样化这里使用了'tablefunc ' 对结果进行交叉制表的扩展，使其看起来与您的样本完全一致。

在使用它之前，您必须创建 tablefunc 扩展(在 postgresql 的 contrib 包中可用):

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS tablefunc;

这里是查询，假设输入数据在表 t 的列 created_at 中:

SELECT * FROM CROSSTAB($$SELECT h.hour AS hour_of_day,
    dow.day AS day, 
    COUNT(t.created_at)::INT
FROM (values('Mon'),('Tue'),('Wed'),('Thu'),('Fri'),('Sat'),('Sun')) AS dow(day)
CROSS JOIN generate_series(0,23) as h(hour)
LEFT JOIN t ON to_char(t.created_at, 'Dy')=dow.day AND extract(hour from t.created_at)=h.hour
GROUP BY dow.day,h.hour
ORDER BY h.hour,dow.day$$) AS d(Hour int, "Mon" int,"Tue" int,"Wed" int,"Thu" int,"Fri" int,"Sat" int,"Sun" int);

注意事项:

• 查询将日期集与小时集 00-23 交叉连接，这样即使给定单元格的输入表中没有数据，输出中的所有单元格也都存在
• 交叉表函数将 SQL 查询作为输入并对结果进行交叉制表，生成记录集
• 由于我不完全清楚的原因，我不得不从计数中转换返回值(我猜它返回为 BIGINT？)
• 您(不幸的是)必须通过 AS 子句拼出结果中的列名，如图所示

结果如下:

 hour | Mon | Tue | Wed | Thu | Fri | Sat | Sun
------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----
    0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
    1 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
    2 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
    3 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
    4 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
    5 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
    6 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
    7 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
    8 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
    9 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   10 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   1
   11 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   12 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   13 |   0 |   0 |   0 |   1 |   0 |   0 |   0
   14 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   15 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   16 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   17 |   0 |   0 |   1 |   0 |   0 |   0 |   0
   18 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   19 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   20 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   21 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   22 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0 |   0
   23 |   0 |   0 |   0 |   0 |   1 |   0 |   0
(24 rows)

这是从这个示例数据生成的:

         created_at
----------------------------
 2014-06-12 23:06:03.746884
 2014-01-15 10:00:00
 2014-05-25 13:00:00
 2014-03-01 17:00:00
(4 rows)