我如何计算平日每小时4周移动平均？

Question

给定一个包含日期时间列的表格，我希望得到每个小时的每周结果4周移动平均数。

因此，例如，在10月1日到10月13日之间，我想要返回一个结果，显示按小时和星期几分组的行数的4周滚动平均值。

我至今让我4周总计每小时，而不是滚动总计：

SELECT 
    DAYOFWEEK(start_time) as DOW, 
    date_format(start_time, '%H') as 'HOUR', 
    count(*) as 'count' 
FROM mytable 
WHERE start_time >='2017-08-01' and start_time <= '2017-08-29' 
GROUP BY DAYOFWEEK(start_time),date_format(start_time, '%H') 

Answer 1

以下是部分测试方法。

它使用日期参数来确保where子句的一致性。其他参数也用于控制每小时桶（我在有限测试中使用了3）以及周数（我在测试中使用了0，因为我有一组非常小的行）。

第一个子查询用于生成“范围”，当连接到源行时，这些行将把这些行放入每个“滚动n小时范围”中。这些范围是通过使用date_format输出YYYYMMDDHH（它们是字符串）来定义的，然后数据也被强制为用于加入的相同字符串格式，所以如果在大型表格上使用，可能会导致性能问题（是的，不是可靠的，我不会也不喜欢它）。

该溶液可以看出工作here at SQL Fiddle

架构设置：

CREATE TABLE `myTable` (
    `id` mediumint(8) unsigned NOT NULL auto_increment, 
    `start_time` datetime, 
    PRIMARY KEY (`id`) 
) AUTO_INCREMENT=1; 

INSERT INTO MyTable 
    (`start_time`) 
VALUES 
    ('2017-08-01 00:01:00'), 
    ('2017-08-01 00:15:00'), 
    ('2017-08-01 00:29:00'), 

    ## more here, 3 rows per hour over a narrow date range 

    ('2017-08-03 08:01:00'), 
    ('2017-08-03 08:15:00'), 
    ('2017-08-03 08:29:00') 
; 

查询

set @start_time := '2017-08-02'; 
set @num_hrs := 4; -- controls length of rolling period e.g. 4 hours each 
set @num_weeks := 4; -- controls the date date 

set @end_time := date_add(@start_time, INTERVAL ((7 * @num_weeks)+1) DAY); 

SELECT 
     DOW 
    , hour_of_day 
    , COUNT(*) period_count 
    , (COUNT(*) * 1.0)/@num_hrs rolling_av 
FROM (
    ## build a set of ranges in YYYYMMDDHH format differing by the wanted number of hours 
    SELECT 
      id 
     , DATE_FORMAT(date_add(start_time, INTERVAL (@num_hrs*-1) HOUR), '%Y%m%d%H') as range_start 
     , DATE_FORMAT(start_time, '%Y%m%d%H') as range_end 
    FROM mytable 
    WHERE start_time >= @start_time and start_time < @end_time 
    ) R 
INNER JOIN (
    SELECT 
      start_time 
     , DAYOFWEEK(start_time) as DOW 
     , date_format(start_time, '%H') as hour_of_day 
    FROM MyTable 
    WHERE start_time >= @start_time and start_time < @end_time 
    ) T ON DATE_FORMAT(T.start_time, '%Y%m%d%H') >= R.range_start 
        AND DATE_FORMAT(T.start_time, '%Y%m%d%H') <= R.range_end 
GROUP BY 
     DOW, hour_of_day 
ORDER BY 
     DOW, hour_of_day 
; 

Results：

| DOW | hour_of_day | period_count | rolling_av | 
|-----|-------------|--------------|------------| 
| 4 |   00 |   36 |   12 | 
| 4 |   01 |   36 |   12 | 
| 4 |   02 |   36 |   12 | 
| 4 |   03 |   36 |   12 | 
| 4 |   04 |   36 |   12 | 
| 4 |   05 |   36 |   12 | 
| 4 |   06 |   36 |   12 | 
| 4 |   07 |   36 |   12 | 
| 4 |   08 |   36 |   12 | 
| 4 |   09 |   36 |   12 | 
| 4 |   10 |   36 |   12 | 
| 4 |   11 |   36 |   12 | 
| 4 |   12 |   36 |   12 | 
| 4 |   13 |   36 |   12 | 
| 4 |   14 |   36 |   12 | 
| 4 |   15 |   36 |   12 | 
| 4 |   16 |   36 |   12 | 
| 4 |   17 |   36 |   12 | 
| 4 |   18 |   36 |   12 | 
| 4 |   19 |   36 |   12 | 
| 4 |   20 |   36 |   12 | 
| 4 |   21 |   27 |   9 | 
| 4 |   22 |   18 |   6 | 
| 4 |   23 |   9 |   3 |