如何使用 TimescaleDB 修复时间序列?
How can I fix timeseries with TimescaleDB?
我有这样的数据:
Month_event | No_people | Cost
2017-03-01 | 78 | 120000
2017-01-01 | 67 | 220000
2017-07-01 | 121 | 320000
2017-04-01 | 70 | 100000
我通常在我的代码中做的是在 Postgresql 中使用 SQL 查询(窗口化)来添加时间序列中的缺失值(复制前一个月的值):
Month_event | No_people | Cost
2017-01-01 | 67 | 220000
2017-02-01 | 67 | 220000
2017-03-01 | 78 | 120000
2017-04-01 | 70 | 100000
2017-05-01 | 70 | 100000
2017-06-01 | 70 | 100000
2017-07-01 | 121 | 320000
这是我常用的查询:
WITH
calendar AS (
SELECT interval_date::date FROM generate_series('2005-01-01'::date, (select release_month from mtd), '1 month'::interval) interval_date
),
m AS (
SELECT *, LEAD(monthly_event) OVER (ORDER BY monthly_event) AS next_date
FROM my_data
)
SELECT *
FROM calendar c
JOIN m
ON c.interval_date BETWEEN m.monthly_date AND
(CASE WHEN m.next_date IS NULL THEN date_trunc('month', current_date) ELSE m.next_date - '1 month'::interval END);
作为 Postgres 扩展,我想我可以在 TimescaleDB 上重复使用相同的查询。
我想知道是否有更好的 TimescaleDB 解决方案,因为我无法从文档中找到它。
TimescaleDB 1.2 中有一些新功能,请参阅:https://blog.timescale.com/sql-functions-for-time-series-analysis/ 填充间隙的功能应该可以更轻松地满足您的需求。
我有这样的数据:
Month_event | No_people | Cost
2017-03-01 | 78 | 120000
2017-01-01 | 67 | 220000
2017-07-01 | 121 | 320000
2017-04-01 | 70 | 100000
我通常在我的代码中做的是在 Postgresql 中使用 SQL 查询(窗口化)来添加时间序列中的缺失值(复制前一个月的值):
Month_event | No_people | Cost
2017-01-01 | 67 | 220000
2017-02-01 | 67 | 220000
2017-03-01 | 78 | 120000
2017-04-01 | 70 | 100000
2017-05-01 | 70 | 100000
2017-06-01 | 70 | 100000
2017-07-01 | 121 | 320000
这是我常用的查询:
WITH
calendar AS (
SELECT interval_date::date FROM generate_series('2005-01-01'::date, (select release_month from mtd), '1 month'::interval) interval_date
),
m AS (
SELECT *, LEAD(monthly_event) OVER (ORDER BY monthly_event) AS next_date
FROM my_data
)
SELECT *
FROM calendar c
JOIN m
ON c.interval_date BETWEEN m.monthly_date AND
(CASE WHEN m.next_date IS NULL THEN date_trunc('month', current_date) ELSE m.next_date - '1 month'::interval END);
作为 Postgres 扩展,我想我可以在 TimescaleDB 上重复使用相同的查询。 我想知道是否有更好的 TimescaleDB 解决方案,因为我无法从文档中找到它。
TimescaleDB 1.2 中有一些新功能,请参阅:https://blog.timescale.com/sql-functions-for-time-series-analysis/ 填充间隙的功能应该可以更轻松地满足您的需求。