我有一个需要做的计算，如选择的数据按时间范围集合分组的平均值。
例子：
存储数据的表有几个主要列：
|时间戳外部id值|
现在我要计算20组（或更多）日期范围的平均值：
1）2000-01-01 00-00-00->2000-01-04 00-00-00
2）2000-01-04 00-00-00->2000-01-15 00-00-00
...
重要的是组之间没有间隙和交叉点，所以这意味着第一个日期和最后一个日期覆盖了整个时间范围。
另一个重要的事情是，在“date-from”到“date-to”的集合中，可以有用于集合外部的行（不需要的外部id）。
我尝试了两种方法：
1）使用SQL查询中的平均函数为每个“时间范围”步骤执行查询（但我不喜欢这样-对所有查询来说，这耗费了太多时间，而且执行多个查询听起来不太好）
2）我选择了所有必需的行（在一个SQL请求下），然后对结果进行循环。问题是我必须检查“数据组”当前日期时间所属的每个步骤。这看起来是一种更好的方法（从SQL的角度来看），但是现在由于循环中的循环，我没有太好的性能。我需要找出如何避免在主循环中执行循环（检查当前时间戳属于哪个组）。
任何建议都会很有帮助。
最佳答案
实际上，这两种方法都很好，如果有，它们都可以在数据库中time_stamp列的索引上受益。我会尽力为他们提供建议：
多个查询并不是一个坏主意，您的数据看起来是非常静态的，您可以在20个不同的连接中运行20个类似于select avg(value) from data where time_stamp between date_from and date_to的查询来加速整个操作。您将消除从数据库向客户机传输大量数据的需要。缺点是需要包含一个额外的where条件，以排除具有不需要的external_id值的行。这会使查询复杂化，如果有很多这样的值，可能会使处理速度慢一点。
在这里，您可以在发送前通过time_stamp索引对服务器上的数据进行排序，然后检查当前项是否来自新的数据区域（因为排序后，您将确保以后的项将来自以后的日期）。这会将内部循环减少为if语句。不过，我不确定这是这里的瓶颈。也许你想看看结果的流式传输，而不是等待它们全部被获取。