Если у вас есть фиксированное количество датчиков и вы почти никогда не обновляете строки, хранение данных в IoTData с одной строкой на временную метку, как и вы, может иметь смысл для получения минимального размера хранилища и хорошего производительность.
Однако , вы приближаетесь к абсолютному максимальному разрешенному количеству столбцов, что является индикатором того, что вы можете двигаться в неправильном направлении. См .:
Если позже вам потребуется добавить / удалить датчики, вам придется адаптировать структуру таблицы и все, что от этого зависит, включая функцию, которую я собираюсь предоставить. Болезненный процесс. Поэтому, как правило, было бы разумнее использовать более общую модель c с одной строкой на измерение (800 строк вместо одной). Это раздутое хранилище, но гораздо более универсальное.
Тем не менее, это может работать так:
CREATE TEMP TABLE threshold (
sensorname varchar(10),
minlimit numeric,
maxlimit numeric
);
INSERT INTO threshold VALUES
('Sensor1', 80 , 115)
, ('Sensor2', 60 , 70)
, ('Sensor3', 100, 120)
-- more
;
CREATE TABLE iotdata (
iotdatetime timestamp PRIMARY KEY
, sensor1 numeric(3)
, sensor2 numeric(8,5)
, sensor3 numeric(5,2)
);
INSERT INTO iotdata VALUES
('2020-01-01 11:05:00', 85, 65, 110)
, ('2020-01-01 11:10:00', 86, 11, 109) -- low
, ('2020-01-01 11:15:00', 77, 15, 666) -- low + hi
;
TABLE threshold;
sensorname | minlimit | maxlimit
:--------- | -------: | -------:
Sensor1 | 80 | 115
Sensor2 | 60 | 70
Sensor3 | 100 | 120
-- pivot table threshold to match pivoted data
CREATE TABLE dim_threshold AS
SELECT *
FROM crosstab(
$$(
SELECT 'min' AS dimension, sensorname, minlimit
FROM threshold
ORDER BY sensorname
)
UNION ALL
(
SELECT 'max' AS dimension, sensorname, maxlimit
FROM threshold
ORDER BY sensorname
)$$
, $$(SELECT unnest('{Sensor1,Sensor2,Sensor3}'::text[]))$$
) AS (dimension text, sensor1 numeric, sensor2 numeric, sensor3 numeric);
TABLE dim_threshold;
dimension | sensor1 | sensor2 | sensor3
:-------- | ------: | ------: | ------:
min | 80 | 60 | 100
max | 115 | 70 | 120
TABLE iotdata;
iotdatetime | sensor1 | sensor2 | sensor3
:------------------ | ------: | -------: | ------:
2020-01-01 11:05:00 | 85 | 65.00000 | 110.00
2020-01-01 11:10:00 | 86 | 11.00000 | 109.00
2020-01-01 11:15:00 | 77 | 15.00000 | 666.00
-- aux function to calculate percentage
CREATE FUNCTION f_calc_pct(bigint, bigint)
RETURNS float LANGUAGE sql IMMUTABLE PARALLEL SAFE AS
'SELECT ($1 * 100)::float / $2';
-- main function
CREATE OR REPLACE FUNCTION udf_sensor_fail_per_day(pstartdate timestamp
, penddate timestamp)
RETURNS TABLE(the_day date, dimenstion text, sensor1 float, sensor2 float, sensor3 float) -- more?
LANGUAGE sql ROWS 100 AS
$func$
WITH cte AS (
SELECT iotdatetime::date AS the_day
, count(*) AS ct
, count(*) FILTER (WHERE i.sensor1 < min.sensor1) AS s1_min
, count(*) FILTER (WHERE i.sensor2 < min.sensor2) AS s2_min
, count(*) FILTER (WHERE i.sensor3 < min.sensor3) AS s3_min
-- more ...
, count(*) FILTER (WHERE i.sensor1 > max.sensor1) AS s1_max
, count(*) FILTER (WHERE i.sensor2 > max.sensor2) AS s2_max
, count(*) FILTER (WHERE i.sensor3 > max.sensor3) AS s3_max
-- more ...
FROM iotdata i
CROSS JOIN (SELECT * FROM dim_threshold WHERE dimension = 'min') min
CROSS JOIN (SELECT * FROM dim_threshold WHERE dimension = 'max') max
WHERE iotdatetime >= pstartdate
AND iotdatetime < penddate
GROUP BY 1
)
SELECT the_day, 'min' AS dimension
, f_calc_pct(s1_min, ct) -- AS s1
, f_calc_pct(s2_min, ct) -- AS s2
, f_calc_pct(s3_min, ct) -- AS s3
-- more ...
FROM cte
UNION ALL
SELECT the_day, 'max' AS dimension
, f_calc_pct(s1_max, ct) -- AS s1
, f_calc_pct(s2_max, ct) -- AS s2
, f_calc_pct(s3_max, ct) -- AS s3
-- more ...
FROM cte;
$func$;
-- call
SELECT * FROM udf_sensor_fail_per_day('2020-01-01 00:00', '2020-01-11 00:00');
the_day | dimenstion | sensor1 | sensor2 | sensor3
:--------- | :--------- | :--------------- | :--------------- | :---------------
2020-01-01 | min | 33.3333333333333 | 66.6666666666667 | 0
2020-01-01 | max | 0 | 0 | 33.3333333333333
db <> скрипка здесь