如何在Postgres中正確使用視窗函數和GROUP BY來計算累積使用者統計資料？

Postgres 視窗函數與Group By 異常

問題

問題

正在尋求檢索時間的推移累積的使用者統計數據，但會遇到不準確的情況。當一個事件中存在多個遊戲時，查詢會為不同的支出產生多行。按事件ID分組的明顯解決方案失敗，提示錯誤：「列「sp.payout」必須出現在GROUP BY子句中或在聚合函數中使用。」

解決方案

SELECT p.name
     , e.event_id
     , e.date
     , sum(sum(sp.payout)) OVER w
     - sum(sum(s.buyin  )) OVER w AS "Profit/Loss" 
FROM   player            p
JOIN   result            r ON r.player_id     = p.player_id  
JOIN   game              g ON g.game_id       = r.game_id 
JOIN   event             e ON e.event_id      = g.event_id 
JOIN   structure         s ON s.structure_id  = g.structure_id 
JOIN   structure_payout sp ON sp.structure_id = g.structure_id
                          AND sp.position     = r.position
WHERE  p.player_id = 17 
GROUP  BY e.event_id
WINDOW w AS (ORDER BY e.date, e.event_id)
ORDER  BY e.date, e.event_id;

出現錯誤的原因是查詢使用視窗函數，而不是聚合函數，視窗函數在保留所有行的同時聚合每個分區的值。視窗函數要求其參數包含在 GROUP BY 子句中。 要解決此問題，可以將視窗函數和聚合函數結合起來，如下所示：

說明

在此查詢中，外部sum() 函數是一個視窗函數，用於計算內部sum() 函數的總和。內部函數匯總每個事件中每個玩家的支出和買入。結果是每個玩家和事件一行，顯示累積利潤或損失。

• 其他注意事項
• 要包含多個玩家，請將WHERE 子句替換為: WHERE p.player_id 如果p.name 不唯一，請另外按player_id 分組和排序以獲得正確的結果。 按 e.date 和 p.name 分組可能會帶來效能優勢。

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