本文通过简单示例介绍时间序列分析，如求增量与相关性。
示例数据
为了演示，创建简单表，加载一些示例数据。可参考上文内容。
test=# CREATE TABLE t_oil
(
region text,
country text,
year int,
production int,
consumption int
);
加载数据命令：
COPY t_oil FROM
PROGRAM 'curl https://www.cybertec-postgresql.com/secret/oil_ext.txt';
如果是数据库管理员，可以很容易采用这种方式加载数据。COPY FROM PROGRAM 可以在服务器上直接执行代码并直接传入给PostgreSQL。但你必须是超级用户（安全考虑）。
lag实现时间序列分析
处理时间序列时，通常要计算与前一周期的差，即增长率。SQL提供这种能力，非常简单：
test=# SELECT year, production,
test-# lag(production, 1) OVER (ORDER BY year)
test-# FROM t_oil
test-# WHERE country = 'USA'
test-# LIMIT 5;
year | production | lag
------+------------+-------
1965 | 9014 |
1966 | 9579 | 9014
1967 | 10219 | 9579
1968 | 10600 | 10219
1969 | 10828 | 10600
(5 行记录)
lag函数有两个参数：第一个定义列，第二个参数可选，缺省即表示lag(production, 1)。上面示例中lag列将访问后面一行，但能使用任何整数，即访问前后给定行记录。正数向后、负数向前。
我们已经获取到后面一行记录了，下面计算差：
test=# SELECT year, production,
test-# production - lag(production, 1) OVER (ORDER BY year) AS diff
test-# FROM t_oil
test-# WHERE country = 'USA'
test-# LIMIT 5;
year | production | diff
------+------------+------
1965 | 9014 |
1966 | 9579 | 565
1967 | 10219 | 640
1968 | 10600 | 381
1969 | 10828 | 228
(5 行记录)
我们使用当前行减去前一行。我们还可以计算二级增长：
test=# select year, production ,diff, diff - lag(diff,1) OVER (ORDER BY year) AS diff2
test-# from (
test(# SELECT year, production,
test(# production - lag(production, 1) OVER (ORDER BY year) AS diff
test(# FROM t_oil
test(# WHERE country = 'USA'
test(# LIMIT 5
test(# )x;
year | production | diff | diff2
------+------------+------+-------
1965 | 9014 | |
1966 | 9579 | 565 |
1967 | 10219 | 640 | 75
1968 | 10600 | 381 | -259
1969 | 10828 | 228 | -153
(5 行记录)
窗口函数非常强大，这个示例仅仅是开始。
PostgreSQL计算字段之间相关性
有时需要计算字段之间的相关性。PostgreSQL提供了corr函数，情况示例：
test=# SELECT country, corr(production, consumption)
test-# FROM t_oil
test-# GROUP BY 1
test-# ORDER BY 2 DESC NULLS LAST;
country | corr
----------------------+--------------------
Mexico | 0.962790640608018
Canada | 0.932931452462893
Qatar | 0.925552359601189
United Arab Emirates | 0.882953285119214
Saudi Arabien | 0.642815458284221
Other Middle East | 0.480795636900294
Kuwait | 0.228437819296843
Iran | 0.128329279839342
USA | -0.724570663230018
结果显示Mexico和Canada相关性最强。正数表示正相关，反之表示负相关。0 表示决定不相关，第二个数字的结果是否由第一个数字引起，这里并不确定那个字段为因或果。
总结
本文通过实例展示了简单的时间序列分析，包括增量分析和相关性分析。
本文参考链接：https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/116139313
