это мой первый вопрос в stackoverflow, любые советы о том, как задать хорошо структурированный вопрос, будут приветствоваться.
Итак, у меня есть база данных TimescaleDB, которая представляет собой базы данных временных рядов, построенные на Postgres. Он имеет большинство своих функций, поэтому, если кто-то из вас не знает о Timescale, это не будет проблемой. У меня есть оператор выбора, который возвращает:
time | num_issues | actor_login
------------------------+------------+------------------
2015-11-10 01:00:00+01 | 2 | nifl
2015-12-10 01:00:00+01 | 1 | anandtrex
2016-01-09 01:00:00+01 | 1 | isaacrg
2016-02-08 01:00:00+01 | 1 | timbarclay
2016-06-07 02:00:00+02 | 1 | kcalmes
2016-07-07 02:00:00+02 | 1 | cassiozen
2016-08-06 02:00:00+02 | 13 | phae
2016-09-05 02:00:00+02 | 2 | phae
2016-10-05 02:00:00+02 | 13 | cassiozen
2016-11-04 01:00:00+01 | 6 | cassiozen
2016-12-04 01:00:00+01 | 4 | cassiozen
2017-01-03 01:00:00+01 | 5 | cassiozen
2017-02-02 01:00:00+01 | 8 | cassandraoid
2017-03-04 01:00:00+01 | 16 | erquhart
2017-04-03 02:00:00+02 | 3 | erquhart
2017-05-03 02:00:00+02 | 9 | erquhart
2017-06-02 02:00:00+02 | 5 | erquhart
2017-07-02 02:00:00+02 | 2 | greatwarlive
2017-08-01 02:00:00+02 | 8 | tech4him1
2017-08-31 02:00:00+02 | 7 | tech4him1
2017-09-30 02:00:00+02 | 17 | erquhart
2017-10-30 01:00:00+01 | 7 | erquhart
2017-11-29 01:00:00+01 | 12 | erquhart
2017-12-29 01:00:00+01 | 8 | tech4him1
2018-01-28 01:00:00+01 | 6 | ragasirtahk
И это следует. Обычно он возвращает имя пользователя за период времени, в данном случае 30 дней. SQL-запрос:
SELECT DISTINCT ON(time_bucket('30 days', created_at))
time_bucket('30 days', created_at) as time,
count(id) as num_issues,
actor_login
FROM
issues_event
WHERE action = 'opened' AND repo_name='netlify/netlify-cms'
group by time, actor_login
order by time, num_issues DESC
Мой вопрос в том, как я могу обнаружить или сгруппировать строки, которые имеют одинаковый пользовательский_логин и являются последовательными. Например, я хотел бы сгруппировать кассиозен с 5 октября 2016 г. по 3 января 2017 г., но не с другим кассиозеном в столбце. Я пробовал использовать дополнительные столбцы, оконные функции, такие как LAG, но без функции или оператора do я не думаю, что это возможно. Я тоже пробовал с функциями, но не могу найти способ.
Любой подход, идея или решение будут оценены по достоинству.
Изменить: я показываю желаемый результат.
time | num_issues | actor_login | actor_group_id
------------------------+------------+------------------+----------------
2015-11-10 01:00:00+01 | 2 | nifl | 0
2015-12-10 01:00:00+01 | 1 | anandtrex | 1
2016-01-09 01:00:00+01 | 1 | isaacrg | 2
2016-02-08 01:00:00+01 | 1 | timbarclay | 3
2016-06-07 02:00:00+02 | 1 | kcalmes | 4
2016-07-07 02:00:00+02 | 1 | cassiozen | 5
2016-08-06 02:00:00+02 | 13 | phae | 6
2016-09-05 02:00:00+02 | 2 | phae | 6
2016-10-05 02:00:00+02 | 13 | cassiozen | 7
2016-11-04 01:00:00+01 | 6 | cassiozen | 7
2016-12-04 01:00:00+01 | 4 | cassiozen | 7
2017-01-03 01:00:00+01 | 5 | cassiozen | 7
2017-02-02 01:00:00+01 | 8 | cassandraoid | 12
2017-03-04 01:00:00+01 | 16 | erquhart | 13
2017-04-03 02:00:00+02 | 3 | erquhart | 13
2017-05-03 02:00:00+02 | 9 | erquhart | 13
2017-06-02 02:00:00+02 | 5 | erquhart | 13
2017-07-02 02:00:00+02 | 2 | greatwarlive | 17
2017-08-01 02:00:00+02 | 8 | tech4him1 | 18
2017-08-31 02:00:00+02 | 7 | tech4him1 | 18
2017-09-30 02:00:00+02 | 17 | erquhart | 16
2017-10-30 01:00:00+01 | 7 | erquhart | 16
2017-11-29 01:00:00+01 | 12 | erquhart | 16
2017-12-29 01:00:00+01 | 8 | tech4him1 | 21
2018-01-28 01:00:00+01 | 6 | ragasirtahk | 24
Решение MatBaille практически идеальное. Я просто хотел сгруппировать таких последовательных акторов, как это, чтобы я мог извлечь кучу показателей с другими атрибутами таблицы.
