Фильтрация и агрегирование столбца, не входящего в группу по предложению MySQL

Question

У меня есть следующая таблица. Я использую mysql -5,7. Вот dbfiddle

select * from report;
+----+---------------------+---------+------+------+------------+------+-------------------+
| id | date_hour           | speed   | name | nor  | validation | p_i  | speed_performance |
+----+---------------------+---------+------+------+------------+------+-------------------+
|  1 | 2018-02-03 13:23:00 |   -12.3 | SYN  |   10 | 1          | 3    | 4                 |
|  2 | 2018-02-03 11:23:00 |   -6.36 | SYN  |   13 | 0          | 4    | 5                 |
|  3 | 2018-02-03 01:23:00 |  -26.36 | SYN  |   24 | 0          | 2    | 4                 |
|  4 | 2020-04-06 21:23:00 | -156.36 | SYN  |   16 | 1          | 3    | 6                 |
|  5 | 2020-04-06 03:23:00 |  -36.36 | YRT  |  136 | 0          | 2    | 5                 |
|  6 | 2020-04-06 12:23:00 |  -16.36 | SYN  |   13 | 1          | 4    | 4                 |
+----+---------------------+---------+------+------+------------+------+-------------------+

Я хотел бы group by date_hour так, чтобы после 12:00:00 он считался следующим днем. Столбец p_i должен быть усреднен на основе этого условия: возьмите average из p_i, где validation равно 1, а p_i не равно нулю. Значения должны быть усреднены на основе новой версии date_hour. Кроме того, другой столбец (nor) усредняется без такого условия.

Результат должен выглядеть следующим образом

+------+------------+----------+------+
| name | date_hr    | avg(nor) | p_i  |
+------+------------+----------+------+
| SYN  | 2018-02-03 |     18.5 | NULL |
| SYN  | 2018-02-04 |       10 |    3 |
| SYN  | 2020-04-07 |     14.5 |  3.5 |
| YRT  | 2020-04-06 |      136 | NULL |
+------+------------+----------+------+

Я попробовал выполнить следующий запрос. Мне пришлось отключить only_full_group_by, чтобы он заработал.:

select name, 
case when time(date_hour) > '12:00:00' 
then date(date_hour) + interval 1 day 
else date(date_hour) end as date_hr, 
avg(nor), 
case when validation = 1 and p_i > 0 then avg(p_i) else null end as p_i 
from report group by name, date_hr;

+------+------------+----------+------+
| name | date_hr    | avg(nor) | p_i  |
+------+------------+----------+------+
| SYN  | 2018-02-03 |     18.5 |    3 |
| SYN  | 2018-02-04 |       10 | NULL |
| SYN  | 2020-04-07 |     14.5 | NULL |
| YRT  | 2020-04-06 |      136 |    2 |
+------+------------+----------+------+

Answer 1

Вы можете сделать это с помощью условного агрегирования:

select max(name) name,
       date(date_add(date_hour, interval 12 hour)) date,
       avg(nor) avg_nor,
       avg(case when validation = '1' and p_i <> 0 then p_i end) avg_p_i 
from report
group by date

Я использовал агрегатную функцию max(), чтобы вернуть столбец name, но вы также можете использовать min() или any_value(). См. Демонстрацию . Результатов:

> name | date       | avg_nor | avg_p_i
> :--- | :--------- | ------: | ------:
> SYN  | 2018-02-03 |    18.5 |    null
> SYN  | 2018-02-04 |      10 |       3
> YRT  | 2020-04-06 |     136 |    null
> SYN  | 2020-04-07 |    14.5 |     3.5

Answer 2

Для этого вам придется отключить strict_mode, что расстраивает, потому что в противном случае этот запрос действителен ...

CREATE TABLE report 
(  id INT SERIAL PRIMARY KEY
,  date_hour DATETIME DEFAULT NULL
,  speed FLOAT DEFAULT NULL
,  name VARCHAR(20) DEFAULT NULL
,  nor FLOAT DEFAULT NULL
,  validation TINYINT DEFAULT NULL
,  p_i VARCHAR(20) DEFAULT NULL
,  speed_performance VARCHAR(20) DEFAULT NULL
);

INSERT INTO report VALUES 
(1,'2018-02-03 13:23:00', -12.30,'SYN', 10,1,3,4),
(2,'2018-02-03 11:23:00',  -6.36,'SYN', 13,0,4,5),
(3,'2018-02-03 01:23:00', -26.36,'SYN', 24,0,2,4),
(4,'2020-04-06 21:23:00',-156.36,'SYN', 16,1,3,6),
(5,'2020-04-06 03:23:00', -36.36,'YRT',136,0,2,5),
(6,'2020-04-06 12:23:00', -16.36,'SYN', 13,1,4,4);

SELECT name
     , DATE(date_hour) dt
     , avg(nor) avg_nor 
  FROM report 
 GROUP 
    BY name
     , DATE(date_hour+INTERVAL 12 HOUR);
+------+---------------------+---------+
| name | dt                  | avg_nor |
+------+---------------------+---------+
| SYN  | 2018-02-03 11:23:00 |    18.5 |
| SYN  | 2018-02-03 13:23:00 |      10 |
| SYN  | 2020-04-06 21:23:00 |    14.5 |
| YRT  | 2020-04-06 03:23:00 |     136 |
+------+---------------------+---------+