Sql of note/Pivoting in sql: Difference between revisions
From Federal Burro of Information
Jump to navigationJump to search
No edit summary |
No edit summary |
||
Line 59: | Line 59: | ||
) | ) | ||
</pre> | </pre> | ||
and voila! | |||
<pre> | |||
SELECT day , | |||
SUM(CASE WHEN hour == '01' THEN theavg ELSE 0 END) AS one, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '02' THEN theavg ELSE 0 END) AS two, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '03' THEN theavg ELSE 0 END) AS three, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '04' THEN theavg ELSE 0 END) AS four, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '05' THEN theavg ELSE 0 END) AS five, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '06' THEN theavg ELSE 0 END) AS six, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '07' THEN theavg ELSE 0 END) AS seven, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '08' THEN theavg ELSE 0 END) AS eight, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '09' THEN theavg ELSE 0 END) AS nine, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '10' THEN theavg ELSE 0 END) AS ten, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '11' THEN theavg ELSE 0 END) AS eleven, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '12' THEN theavg ELSE 0 END) AS twelve, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '13' THEN theavg ELSE 0 END) AS thirteen, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '14' THEN theavg ELSE 0 END) AS fourteen, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '15' THEN theavg ELSE 0 END) AS fifteen, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '16' THEN theavg ELSE 0 END) AS sixteen, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '17' THEN theavg ELSE 0 END) AS seventeen, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '18' THEN theavg ELSE 0 END) AS eighteen, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '19' THEN theavg ELSE 0 END) AS nineteen, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '20' THEN theavg ELSE 0 END) AS twenty, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '21' THEN theavg ELSE 0 END) AS twentyone, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '22' THEN theavg ELSE 0 END) AS twentytwo, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '23' THEN theavg ELSE 0 END) AS twentythree, | |||
SUM(CASE WHEN hour == '24' THEN theavg ELSE 0 END) AS twentyfour | |||
FROM ( | |||
SELECT | |||
date ( datetime(collecttime, 'unixepoch', 'localtime') ) as day, | |||
strftime('%H', datetime(collecttime, 'unixepoch', 'localtime') ) as hour, | |||
avg(sensor1) as theavg | |||
from thedata | |||
group by day , hour | |||
) | |||
GROUP BY 1 | |||
ORDER BY 1; | |||
</pre> | |||
and the results: | |||
<pre> | |||
2018-10-06|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|52.0833333333333|323.583333333333|671.083333333333|742.666666666667|850.833333333333|839.25|942.416666666667|855.666666666667|734.25|581.75|625.916666666667|446.166666666667|5.16666666666667|0.0|0.0|0.0|20.0|0 | |||
2018-10-07|25.3333333333333|25.5833333333333|25.25|25.4166666666667|25.5833333333333|25.5|157.583333333333|556.416666666667|566.666666666667|597.5|853.333333333333|877.583333333333|940.0|882.5|729.666666666667|592.0|384.833333333333|119.25|0.666666666666667|38.3333333333333|29.0833333333333|29.4166666666667|29.4166666666667|0 | |||
2018-10-08|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|80.25|304.416666666667|529.333333333333|760.083333333333|847.833333333333|926.916666666667|914.0|895.25|840.583333333333|718.333333333333|496.333333333333|249.416666666667|134.166666666667|91.1666666666667|34.4166666666667|36.75|35.5833333333333|0 | |||
2018-10-09|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0833333333333333|193.25|606.416666666667|814.666666666667|909.583333333333|1068.25|1412.08333333333|1457.91666666667|1464.33333333333|1450.33333333333|1363.91666666667|847.25|347.083333333333|4.41666666666667|23.4166666666667|25.75|15.1666666666667|25.1666666666667|0 | |||
2018-10-10|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0833333333333333|190.083333333333|488.416666666667|615.083333333333|693.666666666667|934.166666666667|1410.66666666667|1466.75|1476.41666666667|1455.5|1355.0|922.083333333333|336.333333333333|2.91666666666667|57.4166666666667|0.0|0.0|0.0|0 | |||
2018-10-11|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|214.916666666667|619.833333333333|889.75|1021.5|1115.25|1254.58333333333|1183.41666666667|1181.5|1095.5|933.25|580.833333333333|252.75|116.833333333333|19.0833333333333|0.0|0.0|0.0|0 | |||
2018-10-12|22.9166666666667|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|207.166666666667|500.416666666667|694.916666666667|712.75|1025.16666666667|1174.75|1274.41666666667|1276.25|1262.16666666667|988.166666666667|743.666666666667|190.833333333333|2.25|2.0|43.25|27.9166666666667|27.5833333333333|0 | |||
2018-10-13|4.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|98.5|522.25|789.833333333333|986.833333333333|979.416666666667|852.75|928.75|1075.0|998.583333333333|1218.25|842.833333333333|256.416666666667|62.25|82.3333333333333|9.0|0.0|26.1666666666667|0 | |||
2018-10-14|24.8333333333333|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|106.5|449.833333333333|814.0|963.0|1123.58333333333|1039.66666666667|1358.16666666667|1466.08333333333|1440.66666666667|1300.75|766.416666666667|250.5|63.3333333333333|81.5|29.0833333333333|28.9166666666667|29.0833333333333|0 | |||
2018-10-15|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|95.5|194.416666666667|408.5|454.75|751.75|801.333333333333|889.916666666667|887.5|1022.91666666667|842.916666666667|734.0|248.25|124.75|66.4166666666667|27.9166666666667|28.1666666666667|27.8333333333333|0 | |||
</pre> | |||
Todo: | |||
* validate | |||
* rounding |
Revision as of 21:43, 7 November 2018
On this case I'm using SQLite, but any ANSI sql will work.
the schema:
sqlite> .schema CREATE TABLE thedata (collecttime int, sensor1 int, sensor2 int); sqlite>
thdata:
sqlite> select * from thedata limit 10; collecttime|sensor1|sensor2 1525694702|685|255 1525695002|694|262 1525695302|706|267 1525695602|706|269 1525695902|700|267 1525696202|700|266 1525696502|697|264 1525696802|695|261 1525697102|694|259 1525697402|698|261
How many record for each hour ?
SELECT count(*), hour from ( SELECT date ( datetime(collecttime, 'unixepoch', 'localtime') ) as day, strftime('%H', datetime(collecttime, 'unixepoch', 'localtime') ) as hour, avg(sensor1) as theavg from thedata group by day , hour ) group by hour;
Intermediate step:
select day, CASE WHEN hour == '21' THEN theavg ELSE 0 END AS twentyone FROM ( SELECT date ( datetime(collecttime, 'unixepoch', 'localtime') ) as day, strftime('%H', datetime(collecttime, 'unixepoch', 'localtime') ) as hour, avg(sensor1) as theavg from thedata where date ( datetime(collecttime, 'unixepoch', 'localtime') ) == '2018-10-25' group by day, hour )
and voila!
SELECT day , SUM(CASE WHEN hour == '01' THEN theavg ELSE 0 END) AS one, SUM(CASE WHEN hour == '02' THEN theavg ELSE 0 END) AS two, SUM(CASE WHEN hour == '03' THEN theavg ELSE 0 END) AS three, SUM(CASE WHEN hour == '04' THEN theavg ELSE 0 END) AS four, SUM(CASE WHEN hour == '05' THEN theavg ELSE 0 END) AS five, SUM(CASE WHEN hour == '06' THEN theavg ELSE 0 END) AS six, SUM(CASE WHEN hour == '07' THEN theavg ELSE 0 END) AS seven, SUM(CASE WHEN hour == '08' THEN theavg ELSE 0 END) AS eight, SUM(CASE WHEN hour == '09' THEN theavg ELSE 0 END) AS nine, SUM(CASE WHEN hour == '10' THEN theavg ELSE 0 END) AS ten, SUM(CASE WHEN hour == '11' THEN theavg ELSE 0 END) AS eleven, SUM(CASE WHEN hour == '12' THEN theavg ELSE 0 END) AS twelve, SUM(CASE WHEN hour == '13' THEN theavg ELSE 0 END) AS thirteen, SUM(CASE WHEN hour == '14' THEN theavg ELSE 0 END) AS fourteen, SUM(CASE WHEN hour == '15' THEN theavg ELSE 0 END) AS fifteen, SUM(CASE WHEN hour == '16' THEN theavg ELSE 0 END) AS sixteen, SUM(CASE WHEN hour == '17' THEN theavg ELSE 0 END) AS seventeen, SUM(CASE WHEN hour == '18' THEN theavg ELSE 0 END) AS eighteen, SUM(CASE WHEN hour == '19' THEN theavg ELSE 0 END) AS nineteen, SUM(CASE WHEN hour == '20' THEN theavg ELSE 0 END) AS twenty, SUM(CASE WHEN hour == '21' THEN theavg ELSE 0 END) AS twentyone, SUM(CASE WHEN hour == '22' THEN theavg ELSE 0 END) AS twentytwo, SUM(CASE WHEN hour == '23' THEN theavg ELSE 0 END) AS twentythree, SUM(CASE WHEN hour == '24' THEN theavg ELSE 0 END) AS twentyfour FROM ( SELECT date ( datetime(collecttime, 'unixepoch', 'localtime') ) as day, strftime('%H', datetime(collecttime, 'unixepoch', 'localtime') ) as hour, avg(sensor1) as theavg from thedata group by day , hour ) GROUP BY 1 ORDER BY 1;
and the results:
2018-10-06|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|52.0833333333333|323.583333333333|671.083333333333|742.666666666667|850.833333333333|839.25|942.416666666667|855.666666666667|734.25|581.75|625.916666666667|446.166666666667|5.16666666666667|0.0|0.0|0.0|20.0|0 2018-10-07|25.3333333333333|25.5833333333333|25.25|25.4166666666667|25.5833333333333|25.5|157.583333333333|556.416666666667|566.666666666667|597.5|853.333333333333|877.583333333333|940.0|882.5|729.666666666667|592.0|384.833333333333|119.25|0.666666666666667|38.3333333333333|29.0833333333333|29.4166666666667|29.4166666666667|0 2018-10-08|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|80.25|304.416666666667|529.333333333333|760.083333333333|847.833333333333|926.916666666667|914.0|895.25|840.583333333333|718.333333333333|496.333333333333|249.416666666667|134.166666666667|91.1666666666667|34.4166666666667|36.75|35.5833333333333|0 2018-10-09|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0833333333333333|193.25|606.416666666667|814.666666666667|909.583333333333|1068.25|1412.08333333333|1457.91666666667|1464.33333333333|1450.33333333333|1363.91666666667|847.25|347.083333333333|4.41666666666667|23.4166666666667|25.75|15.1666666666667|25.1666666666667|0 2018-10-10|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0833333333333333|190.083333333333|488.416666666667|615.083333333333|693.666666666667|934.166666666667|1410.66666666667|1466.75|1476.41666666667|1455.5|1355.0|922.083333333333|336.333333333333|2.91666666666667|57.4166666666667|0.0|0.0|0.0|0 2018-10-11|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|214.916666666667|619.833333333333|889.75|1021.5|1115.25|1254.58333333333|1183.41666666667|1181.5|1095.5|933.25|580.833333333333|252.75|116.833333333333|19.0833333333333|0.0|0.0|0.0|0 2018-10-12|22.9166666666667|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|207.166666666667|500.416666666667|694.916666666667|712.75|1025.16666666667|1174.75|1274.41666666667|1276.25|1262.16666666667|988.166666666667|743.666666666667|190.833333333333|2.25|2.0|43.25|27.9166666666667|27.5833333333333|0 2018-10-13|4.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|98.5|522.25|789.833333333333|986.833333333333|979.416666666667|852.75|928.75|1075.0|998.583333333333|1218.25|842.833333333333|256.416666666667|62.25|82.3333333333333|9.0|0.0|26.1666666666667|0 2018-10-14|24.8333333333333|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|106.5|449.833333333333|814.0|963.0|1123.58333333333|1039.66666666667|1358.16666666667|1466.08333333333|1440.66666666667|1300.75|766.416666666667|250.5|63.3333333333333|81.5|29.0833333333333|28.9166666666667|29.0833333333333|0 2018-10-15|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|95.5|194.416666666667|408.5|454.75|751.75|801.333333333333|889.916666666667|887.5|1022.91666666667|842.916666666667|734.0|248.25|124.75|66.4166666666667|27.9166666666667|28.1666666666667|27.8333333333333|0
Todo:
- validate
- rounding