以固定间隔批次拆分数据集，同时获取批次的第一行和最后一行

如何解决以固定间隔批次拆分数据集，同时获取批次的第一行和最后一行

我有一个如下所示的数据集：

id name value timestamp
1 Indicator1 5 "2021-07-06 20:28:59.999+03"
2 Indicator1 6 "2021-07-06 20:29:59.999+03"
3 Indicator1 14 "2021-07-06 20:30:59.999+03"
4 Indicator2 1 "2021-07-06 20:31:59.999+03"
5 Indicator2 3 "2021-07-06 20:32:59.999+03"
etc

时间戳相隔 1 分钟。

我想从这个数据集中得到的是对应的行组，假设间隔为 5 分钟，在这样做的同时获取每个组中的第一个和最后一个值/行。我必须计算固定时间间隔内值的一些差异。这有点像 K 线。

到目前为止，我所管理的只是获取第一个间隔，然后重复此查询以使用不同的 where 子句获取后续（较旧的间隔）：

select r.name,r.value_end - r.value_start as value_increase,interval '5 min' as time_interval
from 
(select k.name,FIRST_VALUE(k.value) over w as value_start,LAST_VALUE(k.value) over w as value_end,ROW_NUMBER() over w as rownum
from dataset k
where k.timestamp >= (now() - interval '5 min')
window w as (partition by k.name order by k.timestamp RANGE BETWEEN 
            UNBOUNDED PRECEDING AND 
            UNBOUNDED FOLLOWING)) as r
where r.rownum = 1

有没有办法用 Postgres 做到这一点？

解决方法

基本上，您要做的是在五分钟内为时间戳分配一个分组。一种方法是使用纪元时间和一些算法，而不是摆弄时间戳算法：

select min(timestamp),max(timestamp),min(case when seqnum = 1 then value end) value_first,min(case when seqnum = cnt then value end) value_last
from (select d.*,v.m,row_number() over (partition by v.m order by timestamp) as seqnum,count(*) over (partition by v.m) as cnt
      from dataset d cross join lateral
           (values (floor(extract(epoch from d.timestamp) / (24 * 60 * 12))
           ) v(m)
     ) t
group by v.m;