PostgreSQL 数据库中的前向(或后向)填充

PostgreSQL 数据库中的前向(或后向)填充

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在本文中,我们将介绍 PostgreSQL 数据库中的前向(或后向)填充。通过示例说明,我们将详细讨论这个在 PostgreSQL 中相当有用的功能。

PostgreSQL 是一种功能强大的关系型数据库管理系统,广泛用于各种应用场景。其中一个非常有用的功能是前向(或后向)填充。前向填充是指使用前一行的有效值来填充当前行的空值。而后向填充则是使用后一行的有效值来填充当前行的空值。这个功能在处理时间序列数据、缺失数据或者其他需要连续值的数据集时非常有用。

前向填充示例

假设我们有一个名为”sales”的表,其中包含了每天的销售数据。但是某些日期的数据是丢失的,我们希望使用前一天的销售额来填充这些空值。以下是一个示例的表结构:

CREATE TABLE sales (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    sales_date DATE,
    amount INTEGER
);

为了演示前向填充的功能,我们插入一些示例数据:

INSERT INTO sales (sales_date, amount) VALUES
    ('2022-01-01', 100),
    ('2022-01-02', NULL),
    ('2022-01-03', 150),
    ('2022-01-04', NULL),
    ('2022-01-05', 200),
    ('2022-01-06', NULL),
    ('2022-01-07', NULL);

现在,我们可以使用 PostgreSQL 中的窗口函数来进行前向填充。以下是一个前向填充的示例查询:

SELECT
    sales_date,
    amount,
    COALESCE(amount, LAG(amount) OVER (ORDER BY sales_date)) AS filled_amount
FROM
    sales
ORDER BY
    sales_date;

结果如下:

 sales_date | amount | filled_amount
------------+--------+---------------
 2022-01-01 |    100 |           100
 2022-01-02 |        |           100
 2022-01-03 |    150 |           150
 2022-01-04 |        |           150
 2022-01-05 |    200 |           200
 2022-01-06 |        |           200
 2022-01-07 |        |           200

正如我们所见,空值被前一行的销售额填充,这样我们就得到了连续的销售数据。

后向填充示例

除了前向填充,PostgreSQL 也支持后向填充。后向填充使用后一行的有效值来填充当前行的空值。以下是一个后向填充的示例查询:

SELECT
    sales_date,
    amount,
    COALESCE(amount, LEAD(amount) OVER (ORDER BY sales_date)) AS filled_amount
FROM
    sales
ORDER BY
    sales_date;

结果如下:

 sales_date | amount | filled_amount
------------+--------+---------------
 2022-01-01 |    100 |           100
 2022-01-02 |        |           150
 2022-01-03 |    150 |           150
 2022-01-04 |        |           200
 2022-01-05 |    200 |           200
 2022-01-06 |        |              
 2022-01-07 |        |

与前向填充不同,空值被后一行的销售额填充。请注意,最后两行没有填充值,因为它们之后没有更多的行来提供有效值。

总结

本文介绍了 PostgreSQL 数据库中的前向填充和后向填充功能。通过示例演示,我们看到了如何使用这两种功能来填充空值,使得数据变得连续。无论是处理时间序列数据还是填充缺失值,前向和后向填充在 PostgreSQL 中都是非常有用的功能,可以帮助我们更好地处理和分析数据。

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