Mode Blog (Magyar)

az időbélyegek nagyon egyszerű okból elengedhetetlenek az üzleti elemzéshez: elmondják, mikor történnek a dolgok. Képzelje el, hogy megpróbálja kiszűrni az adatok trendjeit, például a havi webes forgalmat, a negyedéves bevételeket vagy a napi rendelési mennyiséget anélkül, hogy tudná, mikor történtek események. Rémálom lenne.

A PostgreSQL számos dátumfüggvényt kínál az időbélyegek manipulálásához. Külön a hasznos, a homályos, megosztjuk how-tos a leggyakrabban használt Postgres dátum funkciók, üzleti lehetőség, ahol jól jönnek.,

A leggyakrabban használt Postgres dátum funkciók, üzleti lehetőség, ahol ők jól jön:

• Kerekítés időbélyegek a DATE_TRUNC
• a Megállapítás események relatív, hogy a jelen idő a MOST() pedig CURRENT_DATE
• Leválasztó óra-a-nap mint nap-a héten KIVONAT
• Számító eltelt idő, a KOR

tettünk az adatokat az egyes példa áll rendelkezésre a Mód Nyilvános Raktár. Próbálja ki az egyes dátumfunkciókat módban, miközben ezeken a példákon keresztül dolgozik. Regisztráljon egy fiókot Mode Studio és nyisson meg egy új jelentést kezdeni.,

az időbélyegek kerekítése a DATE_TRUNC

a DATE_TRUNC függvény egy időbélyeg értéket egy meghatározott intervallumra kerekít, amely lehetővé teszi az események számlálását. Lehet kerek egy időbélyeg, hogy a következő egység idő:

• mikroszekundum
• milliszekundum
• második
• perc
• óra
• napot
• heti
• hónap
• negyedév
• év
• évtized
• század
• millenium

A DATE_TRUNC szintaxis néz ki: DATE_TRUNC('interval',timestamp).,

például SELECT DATE_TRUNC('day','2015-04-12 14:44:18') 2015-04-12 00:00:00eredményt ad vissza.

a DATE_TRUNC részletesebb magyarázatáért (valamint egy nyomtatható hivatkozásért, amelyet az asztalánál tarthat!), nézd meg ezt a bejegyzést.

hogyan változott a webes forgalom az idő múlásával?

próbálja ki aDATE_TRUNC a táblázat modeanalytics lekérdezésével.web_events, amely tartalmazza a weboldal látogatásainak mintadokumentumait, beleértve a occurred_at oszlopot. A látogatás hónapját a DATE_TRUNCsegítségével izolálhatja.,

ahhoz, hogy csatornánként havonta visszaadja a látogatások számát, adja hozzá a channel oszlopot és a COUNT SELECT nyilatkozatot, majd a month és channel. (Mivel a hónap és a csatorna az első két érték a SELECT nyilatkozatban, akkor GROUP BY 1,2), mint ez:

végül használja a az eredmények időrendben (hónaponként) és betűrendben (csatornánként) rendezéséhez.,

módban vonaldiagramot készíthet a lekérdezési eredmények megjelenítéséhez.

Mode Analytics

Események keresése a jelen időhöz képest a NOW() és CURRENT_DATE

The NOW() date függvény az aktuális időbélyeget adja vissza UTC-ben (ha az időzóna nincs megadva). A NOW() intervallumokat kivonhatja az utolsó órában, az utolsó napon, az utolsó héten stb.

Running SELECT NOW() at 9:00am UTC on October 11th, 2016 would result in 2016-10-11 09:00:00.,

a CURRENT_DATE függvény csak az aktuális dátumot adja vissza, nem a teljes időbélyeget. Futás SELECT CURRENT_DATE 9:00-kor UTC október 11-én, 2016-ban visszatérne 2016-10-11.

milyen megrendeléseket helyeztek el az elmúlt 12 órában?

a táblázat demo.a megrendelések az összes megrendelés mintadokumentumait tartalmazzák, beleértve a occurred_at időbélyeg oszlopot UTC-ben.,

az utolsó 12 órában elhelyezett megrendelések megkereséséhez használjon egy WHERE záradékot, hogy csak azokat a megrendeléseket adja vissza, amelyeket a (>=) az aktuális időbélyeg (NOW()) mínusz 12 órás intervallum.,

SELECT * FROM demo.orders WHERE occurred_at >= NOW() - interval '12 hour'

Üzemmód Analytics

amellett, hogy a hour, akkor használja az alábbi időközönként:

• mikroszekundum
• milliszekundum
• második
• perc
• óra
• napot
• heti
• hónap
• év
• évtized
• század
• millenniumi

Azt is kombinálni a különböző időközönként ugyanaz a kifejezés, mint ez:
interval '4 hours 3 minutes'

Mi a parancsot helyezték tegnap?,

ugyanazt a táblázatot használhatja a tegnapi megrendelések megtalálásához a DATE_TRUNC és CURRENT_DATE funkciók kombinálásával.

Kezdje aDATE_TRUNC függvény használatával, hogy kerekítse aoccurred_at értékeket nappal (mivel tudni akarjuk, hogy történt-e valami tegnap). Ezután használjon egy WHERE záradékot, hogy csak olyan értékeket adjon vissza, ahol a occurred_at nap megegyezik az aktuális dátummal (a CURRENT_DATE függvény használatával) mínusz egy nap intervallum.,

SELECT * FROM demo.orders WHERE DATE_TRUNC('day',occurred_at) = CURRENT_DATE - interval '1 day'

Üzemmód Analytics

Leválasztó óra-a-nap mint nap-a héten KIVONAT

A EXTRACT dátum funkció lehetővé teszi, hogy különíteni almezők például évben vagy óra időbélyegek.

itt van a szintaxis: EXTRACT(subfield FROM timestamp). A EXTRACT(month FROM '2015-02-12') futtatása a 2eredményt adja vissza.

ne feledje, hogy míg az alábbi példa az almező órájára (a nap órájára) összpontosít, sok más alterület áll rendelkezésére, a millennium to microsecond., A rendelkezésre álló alterületek átfogó listáját itt tekintheti meg.

hány megrendelést helyeznek el a nap minden órájában?

előfordulhat, hogy egy teljesítési központot működtető vállalat több alkalmazottat szeretne alkalmazni, amikor a megrendelések nagy része megérkezik. Annak megállapításához, hogy a megrendelések mikor kerülnek a nap folyamán, használhatja a EXTRACT függvényt és a hour almezőt, hogy elkülönítse a napi órát (0-tól 23-ig), amelyben a megrendelés történt.,

SELECT EXTRACT(hour from occurred_at) AS hour FROM demo.orders

használja a COUNT függvényt a rendelésekhez, majd GROUP BY óra. (Mivel az óra az első érték a SELECTnyilatkozatában, akkorGROUP BY 1).

SELECT EXTRACT(hour from occurred_at) AS hour, COUNT(*) AS orders FROM demo.orders GROUP BY 1

végül az eredmények egymás utáni rendezéséhez használja aORDER BY 1.

SELECT EXTRACT(hour from occurred_at) AS hour, COUNT(*) AS orders FROM demo.orders GROUP BY 1 ORDER BY 1

és itt vannak az eredmények! Úgy tűnik, segíthet, ha néhány pluszmunkás korán reggel és ebédidőben dolgozik.,

Mode Analytics

mi az átlagos napi rendelési mennyiség?

a megrendelések átlagos mennyiségének hétköznap történő meghatározásához használja a EXTRACT és a dow almezőt a hét napjának (0-6-tól, ahol 0 vasárnap van) elkülönítéséhez, amelyben a sorrend történt.

SELECT EXTRACT(dow from occurred_at) AS dow FROM demo.orders

ezután kerekítse a rendelési időbélyeget naponta DATE_TRUNC., A COUNT

SELECT EXTRACT(dow from occurred_at) AS dow, DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day, COUNT(id) AS orders FROM demo.orders GROUP BY 1,2

SELECT name, AGE(created) AS account_age FROM modeanalytics.customer_accounts