我的测量数据存储在以下结构中：
CREATE TABLE measurements( measured_at TIMESTAMPTZ,val INTEGER );
我已经知道使用了
(a)date_trunc(‘hour’，measured_at)
和
(b)generate_series
我可以通过以下方式汇总我的数据：
microseconds,milliseconds . . .
但是可以将数据汇总5分钟，还是说任意的秒数？是否可以将测量数据聚合任意的秒数？
我需要通过不同时间分辨率汇总的数据将其馈送到FFT或AR模型中，以便查看可能的季节性。
您可以通过添加generate_series()创建的间隔来生成“buckets”表。此sql语句将在数据中生成第一天五分钟存储桶(min(measured_at)的值)表。
原文链接：https://www.f2er.com/postgresql/193284.htmlselect (select min(measured_at)::date from measurements) + ( n || ' minutes')::interval start_time,(select min(measured_at)::date from measurements) + ((n+5) || ' minutes')::interval end_time from generate_series(0,(24*60),5) n
将该语句包含在通用表表达式中，您可以将其加入并分组，就像它是基表一样。
with five_min_intervals as (
select
(select min(measured_at)::date from measurements) + ( n || ' minutes')::interval start_time,(select min(measured_at)::date from measurements) + ((n+5) || ' minutes')::interval end_time
from generate_series(0,5) n
)
select f.start_time,f.end_time,avg(m.val) avg_val
from measurements m
right join five_min_intervals f
on m.measured_at >= f.start_time and m.measured_at < f.end_time
group by f.start_time,f.end_time
order by f.start_time
分组任意秒数是相似的 – 使用date_trunc()。
更普遍的使用generate_series()可以避免猜测五分钟桶的上限。实际上，您可能会将其构建为视图或函数。您可能会从基表获得更好的性能。
select (select min(measured_at)::date from measurements) + ( n || ' minutes')::interval start_time,((select max(measured_at)::date - min(measured_at)::date from measurements) + 1)*24*60,5) n;
