Histogram membantu Anda memvisualisasikan distribusi frekuensi dalam analisis dan pelaporan data, serta mendapatkan wawasan dengan cepat. Berikut cara membuat histogram di PostgreSQL. Kita akan melihat beberapa cara berbeda untuk mendapatkan distribusi frekuensi di PostgreSQL.
Cara Membuat Histogram di PostgreSQL
Berikut langkah-langkah membuat histogram di PostgreSQL.
Katakanlah Anda memiliki tabel berikut penjualan(tanggal_pesanan, obral)
postgres=# create table sales(order_date date,sale int);
postgres=# insert into sales values('2020-04-01',210),
('2020-04-02',125),('2020-04-03',150),('2020-04-04',230),
('2020-04-05',200),('2020-04-10',220),('2020-04-06',250),
('2020-04-07',215),('2020-04-08',300),('2020-04-09',250);
postgres=# select * from sales;
order_date | sale
------------+------
2020-04-01 | 210
2020-04-02 | 125
2020-04-03 | 150
2020-04-04 | 230
2020-04-05 | 200
2020-04-10 | 220
2020-04-06 | 250
2020-04-07 | 215
2020-04-08 | 300
2020-04-09 | 250
Bonus Baca :Buat Pengguna di PostgreSQL
Buat Histogram di PostgreSQL
Ada beberapa kueri Histogram PostgreSQL untuk membuat histogram di PostgreSQL. Kami akan melihat masing-masing dari mereka.
Cara termudah untuk membuat Histogram di PostgreSQL
Jika Anda ingin PostgreSQL Histogram bin memiliki interval yang sama (10-20, 20-30, 30-40, dll.), berikut kueri SQL untuk membuat distribusi frekuensi di PostgreSQL.
postgres=# select floor(sale/10)*10 as bin_floor, count(*)
from sales
group by 1
order by 1;
+-----------+----------+
| bin_floor | count(*) |
+-----------+----------+
| 120 | 1 |
| 150 | 1 |
| 200 | 1 |
| 210 | 2 |
| 220 | 1 |
| 230 | 1 |
| 250 | 2 |
| 300 | 1 |
+-----------+----------+
Pada query di atas, kita menghitung jumlah bin dengan membagi setiap nilai penjualan dengan ukuran histogram bin, yaitu 10. Jika Anda ingin mengubah ukuran bin menjadi 25, ubah floor(sale/10 )*10 ke lantai(dijual/25 )*25
Bonus Baca :PostgreSQL DROP VIEW
postgres=# select floor(sale/25)*25 as bin_floor, count(*)
from sales
group by 1
order by 1;
+-----------+----------+
| bin_floor | count(*) |
+-----------+----------+
| 125 | 1 |
| 150 | 1 |
| 200 | 4 |
| 225 | 1 |
| 250 | 2 |
| 300 | 1 |
+-----------+----------+
Keuntungan dari metode di atas adalah secara otomatis mengubah tempat sampah berdasarkan penambahan/penghapusan/modifikasi data. Ini juga membuat tempat sampah baru untuk data baru dan/atau menghapus tempat sampah jika jumlahnya menjadi 0. Jadi ini memungkinkan Anda membuat histogram secara dinamis di PostgreSQL.
Bonus Baca :PostgreSQL Buat Indeks
Cara Paling Fleksibel untuk Membuat Histrogram di PostgreSQL
Jika Anda sudah mengetahui histogram bin yang akan dibuat atau jika ukuran bucket histogram Anda berbeda, maka Anda dapat membuat distribusi frekuensi menggunakan pernyataan CASE. Inilah kueri Histogram untuk PostgreSQL
postgresql=# select '100-150' as TotalRange,count(sale) as Count from sales
where sale between 100 and 150
union (
select '150-200' as TotalRange,count(sale) as Count from sales
where sale between 150 and 200)
union (
select '200-225' as TotalRange,count(sale) as Count from sales
where sale between 200 and 225)
union (
select '225-250' as TotalRange,count(sale) as Count from sales
where sale between 225 and 250);
+------------+-------+
| TotalRange | Count |
+------------+-------+
| 100-150 | 2 |
| 150-200 | 2 |
| 200-225 | 4 |
| 225-250 | 3 |
+------------+-------+
Dalam kueri ini, kami menetapkan ember untuk setiap nilai penjualan menggunakan pernyataan kasus. Anda dapat mengubah keranjang histogram ke rentang apa pun yang Anda inginkan, mereka tidak perlu memiliki interval yang seragam.
Kueri ini memiliki 2 keunggulan:
- Anda dapat mengubah nama ember menjadi apa pun yang Anda inginkan. Misalnya, alih-alih menampilkan “100-150”, Anda dapat menampilkannya sebagai “antara 100 dan 150”
- Anda dapat memiliki ukuran ember yang tidak seragam. Misalnya, Anda dapat memiliki ember berukuran 100-150 dengan ukuran ember 50, dan ember lain berukuran 150-250 dengan ukuran ember 100.
Tergantung pada kebutuhan Anda, Anda dapat memilih salah satu metode di atas untuk membuat histogram di PostgreSQL.
Ubiq memudahkan untuk memvisualisasikan data dalam hitungan menit, dan memantau di dasbor waktu nyata. Cobalah Hari ini!
