Question

A有一个包含交易者统计数据的表格：

id  |  number of trades   |  profit
1   |  10                 | 1.05
2   |  20                 | 1.06
3   |  1000               | 1.06
4   |  100                | 0.95
5   |  150                | 1.06
6   |  20                 | 1.06
7   |  20                 | 1.07
...

我想按行数建立 100区间的表格，每个区间应该有相同数量的交易者：

 number of trades   |   number of traders    |   average profit
 0-156              |   1500                 |   1.05
 156-1500           |   1500                 |   0.95
 1500-1610          |   1500                 |   1.55
 ....

查询会是什么样的？

Answer 1

将问题分解为更小的部分。请参阅Polya如何解决

按时间间隔分组（百分比为100个间隔）（只是不要在输出中显示间隔号）

Select
   Interval,
   Min(NumOfTrades) as minTrades,
   Max(NumOfTrades) as maxTrades,
   Count(*) as NumOfTraders,
   Avg(profit) as AvgProfit
From
   ... and some magic here, see below ...
Group by Interval

创建间隔

(Select 
     SeqByTradesAndID / 100 as Interval,
     id,
     NumOfTrades,
     profit
 From
     ... again, some inner workings ...
 )

按升序交易和ID

的序列号

    (Select
         (Select Count(*) From Traders as T2
          Where ( T2.NumOfTrades < T1.NumOfTrades )
          Or    ( T2.NumOfTrades = T1.NumOfTrades 
              And T2.id          < T1.id)
         ) as SeqByTradesAndID,
         T1.id,
         T1.NumOfTrades,
         T1.profit
      From Traders as T1

我认为应该这样做，但我没有测试过。

Answer 2

看看下面的查询。希望这能解决问题。

SELECT  MIN(number_of_trades)::text || '-' || MAX(number_of_trades)::text AS "number of trades" 
, COUNT(number_of_trades) AS "number of traders"
, AVG(number_of_trades*profit) AS AvgProfit 
FROM 
(
   SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY number_of_trades) AS rn
     , number_of_trades
     , profit 
     , (COUNT(*) OVER(PARTITION BY NULL) / 100) AS Grp
   FROM TradersStat
  ) tab
GROUP BY (rn - 1) / Grp

在这里你可以看到它有效：SQL Fiddle

解决方案假定记录数量至少为100.

算法如下：

按照number_of_trades的递增顺序为交易者编号。
将结果集分成100个块并对每个chuck进行数字运算。

[编辑]

COUNT(*) OVER(PARTITION BY NULL)计算交易者总数。当我们将其除以100时，得到的是每组中的交易者数量。通常，PARTITION BY指示数据集需要分区的列和COUNT(*)计算每个分区中的记录数。 PARTITION BY NULL可以将数据集中的所有记录视为单个分区，因此COUNT(*)就可以了，它基本上是计算数据集中的所有记录。我们不能在没有OVER()子句的情况下使用COUNT（*），因为COUNT(*)是一个聚合函数，并且使用情况无效。

密度等于sql的间隔

2 个答案: