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拼多多刷销量网站开发互动营销是什么

news 2025/7/25 22:03:07

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案例说明

将Excel数据导入Postgresql，并实现常见统计（数据示例如下）

导入Excel数据到数据库

使用Navicat工具连接数据库，使用导入功能可直接导入，此处不做过多介绍，详细操作请看下图：

点击“下一步”完成导入操作（导入完成后，我们将表名命名为“eatLog”）。

给数据表添加自增主键

导入的数据是没有主键的，这样不利于我们对数据的管理（如：在查询时，没有数据主键不能对数据进行修改等），因此我们需要扩展主键字段

添加主键字段

修改表设计，增加主键id字段（此时请勿添加主键约束）

创建自增序列

Postgresql没有像Oracle、MySQL那样的默认自增序列，因此要实现自增，可以通过自定义序列来实现

create SEQUENCE seq_eatlog_id
start with 1
increment by 1
no MINVALUE
no MAXVALUE
cache 1;

语句说明：

seq_eatlog_id：自定义的自增序列名称，根据自己需要命名

start with 1：序列从1开始

increment 1：序列自增步长为1（每次加1）

no MINVALUE：没有最小值约束

no MAXVALUE：没有最大值约束

cache 1：在数据库中始终缓存下一个序列

更新序列到数据表

update "eatLog"
set id = nextval('seq_eatlog_id')

nextval函数可获取下一个序列，可使用 select nextval('seq_eatlog_id') 来查询下一个序列。

注：调用一次nextval()，序列将被消费掉，因此不要轻易使用nextval()来查询序列，避免序列顺序混乱。

此时id已填充为自增的序列值（此时可以再修改表设计，给该表增加主键非空约束，顺手把date字段的数据类型修改为日期类型，数据会自动转换）

给表主键增加自增序列

上面将主键已填充，但是在新增数据时，仍需手动添加主键，否则会提示主键为空问题。

insert into "eatLog" values('乔峰',to_date('2024-01-04','YYYY-MM-DD'),'吃拉面',null,'xiaofeng@tianlong.com');

题外话：

Postgresql的表名和字段都是区分大小写的，因此针对驼峰名称必须添加双引号进行操作，否则会提示表或字段不存在

全大写或全小写的表名可以省略双引号

因此需要给主键id字段添加自增序列，以便后续新增数据。

alter table "eatLog" alter COLUMN id set DEFAULT nextval('seq_eatlog_id');

再次执行插入语句，即可添加成功（以后添加数据无需再管主键id字段了）。

常见日期操作

获取周

查询数据中的日期在当年第几周，并将周信息保存到数据库中，以便后续按周统计

表设计中增加“周（week）”字段

select date_part('week',date::timestamp) week from "eatLog";

将周信息更新到表中

update "eatLog"
set week = date_part('week',date::timestamp)

获取月

查询月份方式一（格式化字符方式）：

select to_char(date,'MM') from "eatLog";

查询月份方式二（日期函数获取）：

select date_part('month',date::timestamp) from "eatLog";

查询月份方式三（提取函数获取）：

select extract(month from date) as month from "eatLog";

查询部分时段数据

select * from "eatLog" 
where date >= to_date('2024-01-05','YYYY-MM-DD')
AND date <= to_date('2024-01-08','YYYY-MM-DD')
and phone is not null

数据脱敏

姓名脱敏

使用“*”号代替姓名中除第一个字和最后一个字的所有字符，两个字的名字仅替换最后一个字。

----三字及以上姓名脱敏
update "eatLog" 
set name = concat(left(name,1),repeat('*', length(name) - 2),right(name,1)
)
where length(name) > 2;----两字姓名脱敏
update "eatLog" 
set name = concat(left(name,1),repeat('*', length(name) - 1)
)
where length(name) = 2;

concat()函数：用于拼接字符串

left()函数：用于截取字符串，指定从左截取多少位

right()函数：用于截取字符串，指定从右截取多少位

repeat()函数：用于替换字符串，指定替换多少位

手机号脱敏

保留手机号前三位和后四位，其他信息用“*”号代替

update "eatLog"
set phone = concat(left(phone,3),repeat('*',length(phone) - 7),right(phone,4)
)

注：身份证、银行卡脱敏思路相同

邮箱脱敏

update "eatLog"
set email = concat(left(email,1),repeat('*',position('@' in email) - 2),substring(email from position('@' in email))
)

substring()函数：截取字符串

position()函数：定位字符或字符串所在下标位置

数据统计

分组统计

根据周、饮食类型分组查询

select extract(week from t1.date) as week,t1.food,count(1)
from "eatLog" t1
group by extract(week from t1.date),t1.food
order by extract(week from t1.date)

行转列统计

统计所有数据

select * from crosstab('select extract(week from t1.date) as week,t1.food,count(1)
from "eatLog" t1
group by extract(week from t1.date),t1.food
order by extract(week from t1.date),t1.food','select food from "eatLog" group by food order by food'
)
as (week int,吃火锅 NUMERIC,吃拉面 NUMERIC,吃馒头 NUMERIC,吃米饭 NUMERIC,吃米线 NUMERIC,吃面条 NUMERIC
)
order by week

行转列使用crosstab(sql1,sql2)函数

参数说明：

        sql1：统计数据的语句

        sql2：行转列的列查询SQL

crosstab的sql1返回值中必须有且只有三个字段：

        第一个字段表示行ID（可由分组生成），

第二个字段表示分组目录（即待转换列），

第三个字段表示统计数据

as中的内容是转换的列名及列值类型，此处的列明必须完全列出，与实际数据相符，否则会报错误。

注一：

postgresql默认未安装扩展函数，因此要使用crosstab()函数，必须先启用扩展

使用命令：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS tablefunc;

注二：

行转列时，sql2参数必须进行排序，若不排序，虽然能转成功，但是会发现数据可能已经混乱，postgresql在行转列时，通过as中指定顺序匹配，而非是通过字段名称匹配，所以orader by固定数据位置，很容易造成匹配错误（as中的顺序可以使用sql2执行之后确认是否一致）

统计部分数据

select * from crosstab('select extract(week from t1.date) as week,t1.food,count(1)
from "eatLog" t1
where t1.date >= to_date(''2024-01-05'',''YYYY-MM-DD'')
AND t1.date <= to_date(''2024-01-08'',''YYYY-MM-DD'')
group by extract(week from t1.date),t1.food
order by extract(week from t1.date),t1.food','select food from "eatLog" group by food order by food'
)
as (week int,吃火锅 NUMERIC,吃拉面 NUMERIC,吃馒头 NUMERIC,吃米饭 NUMERIC,吃米线 NUMERIC,吃面条 NUMERIC
)
order by week

在crosstab的sql参数中，若已经使用了单引号(')，则需要使用两个单引号（''）表示一个单引号，用于转义，否则SQL执行报错

另外，SQL查询时，若表名或字段使用驼峰时，必须使用双引号修饰，否则会找不到对象（Postgresql严格区分大小写，全大写或全小写时可以省略双引号修饰）

自定义统计列

select * from crosstab('select extract(week from t1.date) as week,t1.food,count(1) food_count
from "eatLog" t1
where t1.date >= to_date(''2024-01-05'',''YYYY-MM-DD'')
AND t1.date <= to_date(''2024-01-08'',''YYYY-MM-DD'')
group by extract(week from t1.date),t1.food
order by extract(week from t1.date)',$$values('吃火锅'),('吃米饭'),('吃米线'),('吃面条')$$
)
as (week int,吃火锅 NUMERIC,吃米饭 NUMERIC,吃米线 NUMERIC,吃面条 NUMERIC
)
order by week

可通过$$values()$$来指定转哪些列，注意values()的顺序必须与as中的顺序一致

其他操作

计算精度问题

试想，我们的数据是统计每周的饮食统计，那每种饮食在每周占比是多少呢？

select m1.week,m1.food,m1.food_count, (select count(1) week_countfrom "eatLog" t2where t2.date >= to_date('2024-01-05','YYYY-MM-DD')AND t2.date <= to_date('2024-01-08','YYYY-MM-DD')and extract(week from t2.date) = m1.weekgroup by extract(week from t2.date)order by extract(week from t2.date)) week_count
from
(
select extract(week from t1.date) as week,t1.food,count(1) food_count
from "eatLog" t1
where t1.date >= to_date('2024-01-05','YYYY-MM-DD')
AND t1.date <= to_date('2024-01-08','YYYY-MM-DD')
group by extract(week from t1.date),t1.food
order by extract(week from t1.date)
) m1
order by m1.week,m1.food

计算占比时请注意精度问题

select m1.week,m1.food,round(m1.food_count::numeric / (select count(1) week_countfrom "eatLog" t2where t2.date >= to_date('2024-01-05','YYYY-MM-DD')AND t2.date <= to_date('2024-01-08','YYYY-MM-DD')and extract(week from t2.date) = m1.weekgroup by extract(week from t2.date)order by extract(week from t2.date))::numeric * 100,2) "rate(%)"
from
(
select extract(week from t1.date) as week,t1.food,count(1) food_count
from "eatLog" t1
where t1.date >= to_date('2024-01-05','YYYY-MM-DD')
AND t1.date <= to_date('2024-01-08','YYYY-MM-DD')
group by extract(week from t1.date),t1.food
order by extract(week from t1.date)
) m1
order by m1.week,m1.food

Postgresql在计算时默认使用int来计算，因此不会取小数，若需要保留小数，需指明参加运算的字段类型，可通过“::numeric”来指明运算字段为数字型，这样运算结果可以保留小数

要具体精确到多少位，需要使用round()函数

行转列后效果

select * from crosstab('select m1.week,m1.food,round(m1.food_count::numeric / (select count(1) week_countfrom "eatLog" t2where t2.date >= to_date(''2024-01-05'',''YYYY-MM-DD'')AND t2.date <= to_date(''2024-01-08'',''YYYY-MM-DD'')and extract(week from t2.date) = m1.weekgroup by extract(week from t2.date)order by extract(week from t2.date))::numeric * 100,2) "rate(%)"
from
(
select extract(week from t1.date) as week,t1.food,count(1) food_count
from "eatLog" t1
where t1.date >= to_date(''2024-01-05'',''YYYY-MM-DD'')
AND t1.date <= to_date(''2024-01-08'',''YYYY-MM-DD'')
group by extract(week from t1.date),t1.food
order by extract(week from t1.date)
) m1
order by m1.week,m1.food','select food from "eatLog" group by food order by food'
)
as (week int,吃火锅 NUMERIC,吃拉面 NUMERIC,吃馒头 NUMERIC,吃米饭 NUMERIC,吃米线 NUMERIC,吃面条 NUMERIC
)
order by week