SQL：如何从时间戳数据生成时间序列并计算不同事件类型的累计总和

基于单个分组事件构建具有累计和的时间序列

首先，我需要强调的是，我对SQL非常陌生，当前状态是在堆栈溢出的帮助下实现的.

我有一个表格，其中包含发生的不同类型的事件.我想将这些数据转换成时间序列，填补事件之间的时间间隔，并累积不同类型事件的数字.

因此，这一切都是为了从单个事件创建时间序列，并计算跨事件组的运行/累积总和

下面是源数据的示例:

资料来源:

event_timestamp    type  value
01.01.2023 10:00   1     10
03.01.2023 10:00   2     10
05.01.2023 10:00   2     10
07.01.2023 10:00   1     10

预期结果:

event_timestamp    type value cumulative_sum
01.01.2023 10:00   1    10    10
02.01.2023 10:00   1    0     10
03.01.2023 10:00   1    0     10
03.01.2023 10:00   2    10    10
04.01.2023 10:00   1    0     10
04.01.2023 10:00   2    0     10
05.01.2023 10:00   1    0     10
05.01.2023 10:00   2    10    20
06.01.2023 10:00   1    0     10
06.01.2023 10:00   2    0     20
07.01.2023 10:00   1    10    20
07.01.2023 10:00   2    0     20

我达到了一个点，在那里我可以创建以下内容(仅限于单个事件类型):

time               type value cumulative_sum
01.01.2023 10:00   1    10    10
02.01.2023 10:00   1    0     10
03.01.2023 10:00   1    10    20
04.01.2023 10:00   1    0     20
05.01.2023 10:00   1    0     20
06.01.2023 10:00   1    0     20
07.01.2023 10:00   1    0     20

使用以下SQL语句(PostgreSQL):

SELECT  
generate_series AS timestamp,
-- hard coded event type below
COALESCE(events.type, 1) AS type,
COALESCE(events.value, 0) AS value,
COALESCE(SUM(td.value) OVER (ORDER BY generate_series), 0) AS cumulative_sum  
FROM  
generate_series('2023-01-01'::timestamp, '2023-01-07'::timestamp, '1 day') AS generate_series  
LEFT JOIN  
-- hard coded event type below
events ON generate_series = events.event_timestamp AND event.type = 1 
ORDER BY  
generate_series;

现在我在问，我是否应该try 找到以更好的方式执行所有操作的SQL语句(不知道如何执行)，或者是否应该使用一个python脚本来针对每个事件类型运行此语句，然后将数据插入到表中.

问题摘要:

• 使用SQL和Python的组合来进行这样的计算是否可取？
• 把时间系列的创作和累计总和分开会不会更好？
• 如果建议使用纯SQL方式，考虑到组，如何做到这一点