Phenquestions
В процессе обработки и анализа данных гистограммы помогают отображать частотное распределение и легко получать информацию. Мы рассмотрим несколько различных методов получения частотного распределения в PostgreSQL. Чтобы построить гистограмму в PostgreSQL, вы можете использовать различные команды PostgreSQL Histogram. Мы объясним каждый отдельно.
Сначала убедитесь, что в вашей компьютерной системе установлены оболочка командной строки PostgreSQL и pgAdmin4. Теперь откройте оболочку командной строки PostgreSQL, чтобы начать работу с гистограммами. Он немедленно попросит вас ввести имя сервера, на котором вы хотите работать. По умолчанию выбран сервер localhost. Если вы не введете один при переходе к следующему параметру, он продолжит работу со значением по умолчанию. После этого вам будет предложено ввести имя базы данных, номер порта и имя пользователя для работы. Если вы его не предоставите, он продолжит использовать значение по умолчанию. Как вы можете видеть на изображении, добавленном ниже, мы будем работать над «тестовой» базой данных. Наконец, введите свой пароль для конкретного пользователя и приготовьтесь.
Пример 01:
У нас должны быть некоторые таблицы и данные в нашей базе данных, над которыми мы будем работать. Итак, мы создали таблицу product в базе данных test, чтобы сохранить записи о продажах различных товаров. Эта таблица занимает два столбца. Один - «order_date», чтобы сохранить дату, когда заказ был выполнен, а другой - «p_sold», чтобы сохранить общее количество продаж на определенную дату. Попробуйте выполнить приведенный ниже запрос в своей командной оболочке, чтобы создать эту таблицу.
>> СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ продукта (order_date DATE, p_sold INT);
Сейчас таблица пуста, поэтому нам нужно добавить в нее несколько записей. Итак, попробуйте следующую команду INSERT в оболочке, чтобы сделать это.
>> ВСТАВИТЬ В ЗНАЧЕНИЯ продукта ('2021-03-01', 1250), ('2021-04-02', 555), ('2021-06-03', 500), ('2021-05-04' , 1000), ('2021-10-05', 890), ('2021-12-10', 1000), ('2021-01-06', 345), ('2021-11-07', 467 ), ('2021-02-08', 1250), ('2021-07-09', 789);
Теперь вы можете проверить, есть ли в таблице данные, используя команду SELECT, как указано ниже.
>> ВЫБРАТЬ * ИЗ продукта;
Использование пола и мусорного ведра:
Если вам нравятся бункеры гистограммы PostgreSQL с одинаковыми периодами (10-20, 20-30, 30-40 и т. Д.).), запустите команду SQL ниже. Мы оцениваем номер ячейки из приведенного ниже утверждения, разделив продажную стоимость на размер ячейки гистограммы, 10.
Преимущество этого подхода заключается в динамическом изменении бункеров при добавлении, удалении или изменении данных. Он также добавляет дополнительные ячейки для новых данных и / или удаляет ячейки, если их количество достигает нуля. В результате вы можете эффективно генерировать гистограммы в PostgreSQL.
Пол переключения (p_sold / 10) * 10 с полом (p_sold / 100) * 100 для увеличения размера бункера до 100.
Использование предложения WHERE:
Вы построите частотное распределение, используя объявление CASE, пока вы понимаете, какие ячейки гистограммы должны быть сгенерированы или как меняются размеры контейнера гистограммы. Для PostgreSQL ниже приведен еще один оператор гистограммы:
>> ВЫБЕРИТЕ '100-300' КАК price_between, COUNT (p_sold) AS COUNT FROM product WHERE p_sold BETWEEN 100 И 300 UNION (ВЫБЕРИТЕ '300-600' AS price_between, COUNT (p_sold) AS COUNT FROM product WHERE p_sold МЕЖДУ 300 И 600 ) UNION (ВЫБЕРИТЕ '600-900' КАК price_between, COUNT (p_sold) AS COUNT FROM product WHERE p_sold BETWEEN 600 И 900) UNION (ВЫБЕРИТЕ '900-1300' AS price_between, COUNT (p_sold) AS COUNT FROM product WHERE p_sold BETWEEN 900 И 1300);Выходные данные показывают распределение частот гистограммы для значений общего диапазона столбца p_sold и числа счетчиков. Цены варьируются от 300-600 до 900-1300, всего 4 отдельно. Для диапазона продаж 600-900 было 2 счета, а для диапазона 100-300 - 0 продаж.
Пример 02:
Рассмотрим еще один пример для иллюстрации гистограмм в PostgreSQL. Мы создали таблицу "студент", используя приведенную ниже команду в оболочке. В этой таблице будет храниться информация о студентах и количестве неудач, которые у них есть.
>> СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ ученика (std_id INT, fail_count INT);
В таблице должны быть какие-то данные. Итак, мы выполнили команду INSERT INTO, чтобы добавить данные в таблицу «student» как:
>> ВСТАВИТЬ В ЦЕННОСТИ учащихся (111, 30), (112, 60), (113, 90), (114, 3), (115, 120), (116, 150), (117, 180), (118) , 210), (119, 5), (120, 300), (121, 380), (122, 470), (123, 530), (124, 9), (125, 550), (126, 50 ), (127, 40), (128, 8);
Теперь таблица заполнена огромным количеством данных в соответствии с отображаемым выводом. Он имеет случайные значения для std_id и fail_count студентов.
>> ВЫБРАТЬ * ОТ студента;
Когда вы пытаетесь выполнить простой запрос для сбора общего количества сбоев, которое имеет один учащийся, вы получите следующий результат. В выходных данных отображается только отдельное количество неудачных попыток каждого студента один раз из метода count, используемого в столбце std_id. Это выглядит не очень удовлетворительно.
>> ВЫБЕРИТЕ Fail_count, COUNT (std_id) ИЗ ГРУППЫ учащихся ПО 1 ORDER BY 1;
В этом случае мы снова будем использовать метод пола для аналогичных периодов или диапазонов. Итак, выполните в командной оболочке указанный ниже запрос. Запрос делит Fail_count учащихся на 100.00, а затем применяет функцию пола для создания корзины размером 100. Затем он суммирует общее количество студентов, проживающих в этом конкретном диапазоне.
Заключение:
Мы можем сгенерировать гистограмму с PostgreSQL, используя любой из методов, упомянутых ранее, в зависимости от требований. Вы можете изменить сегменты гистограммы на любой желаемый диапазон; равномерные интервалы не требуются. На протяжении этого урока мы пытались объяснить лучшие примеры, чтобы прояснить вашу концепцию создания гистограмм в PostgreSQL. Надеюсь, следуя любому из этих примеров, вы сможете легко создать гистограмму для своих данных в PostgreSQL.
