Sql 如何在红移中优化此方法？

我试图将每日谷物的数据按每月和每周进行分组。然后，我尝试找出每个星期的最后6周和6个月的合计值

注意：就我而言，数据非常庞大，大约有3000万。

因此，我现在采用的方法是创建多个临时表，例如一个用于每周级别的聚合数据，另一个用于每月聚合数据，等等。这是我的完整方法。有人能提出一种方法来优化它吗

更新：添加了输入和预期输出

输入：

预期输出：

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我看到了许多我可以给你的小优化技巧。我不确定我是否有时间将它们全部组合到一个示例中

与语句一起使用-所谓的

，而不是临时表。临时表的速度可能会更快，但红移应该足够快，可以处理聚合（在10或100百万行的情况下）

您将有一个查询，并将每个临时表步骤声明为一个表变量：

用于生成不同粒度的日期：

SELECT DATE_TRUNC('month', '2019-08-14'::DATE);  -- will return 2019-08-01 
SELECT DATE_TRUNC('week', '2019-08-14'::DATE);  -- will return 2019-08-12 

用于获取日历周：

select to_char('2019-08-14'::DATE, 'WW');  -- returns 33

使用

SUM（日期条件为value END时为CASE）

可能更容易获得一段时间的总和，但这取决于您如何构造转换

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样本数据和预期结果将有所帮助。我不知道你想实现什么。只是一个提示-在红移中你可以使用

'2019-08-14'

作为

日期

-它将被隐式铸造。或者直接转换为

'2019-08-14'：：DATE

@gordon我会用输入和输出细节更新问题，您可以建议其他方式，而不是编写这么多代码

SELECT DATE_TRUNC('month', '2019-08-14'::DATE);  -- will return 2019-08-01 
SELECT DATE_TRUNC('week', '2019-08-14'::DATE);  -- will return 2019-08-12 

select to_char('2019-08-14'::DATE, 'WW');  -- returns 33