计算和存储每日，每周，每月和每年的平均数据

我昨天问了一个关于SO的问题，标题为Deciding and implementing a trending algorithm in Django。很多人提出了一个简单的事情，像平均值（指数，权重等）我有一本名为模型和另一个叫读者：计算和存储每日，每周，每月和每年的平均数据

class Book(models.Model): 
    name = models.charField() 

class Reader(models.Model): 
    date = models.DateField() 
    book = models.ForeignKey(Book) 
    reader_count = models.PostiveIntegerField()

结构简单。每天都会添加新书，并且每天都会添加每本书的读者数量。即一本书将有一天的读者数量为每天，多个记录。

我需要计算本周，当前月份和当年的图书平均值。除了目前的数据，我还想保留历史数据。

如果我试图从数据库中查询这种数据，那就需要大打了。不是吗。此外，我试图用简单的平均数来实现这个系统，但是后来我想要改变我的计算方法的灵活性。我有两个选择 -

之一，在那里我可以在部分每次添加新Reader创纪录的时间存储的运算数据的另一个表更新数据。
二，在那里我可以每天晚上通过脚本为当前日/周/月重建汇总数据。

下面是一些示例数据和结果。

Book Date  Count 
---- ---------- ----- 
AAAA 01.01.2012 10 
AAAA 02.01.2012 20 
AAAA 03.01.2012 30 
AAAA 04.01.2012 30 
AAAA 05.01.2012 40 
AAAA 06.01.2012 10 
AAAA 07.01.2012 25 
AAAA 08.01.2012 15 
AAAA 09.01.2012 10

第1周的读者人数平均值为：23.5。第2周的平均读者数（本例将为当周）为：12.5 ..并且当前月份和年份为21.1

HTH。

为了给任何一个镜头，我想建立一个系统来存储数据。我需要每天，每周和每月存储平均值。然而，我很遗憾我应该实现什么样的表结构？如果可能的话，我不想重新发明轮子，所以如果你们中的任何一个知道任何允许我实现这个目标的软件包，那将是非常棒的。

谢谢。

来源

2012-02-15 Mridang Agarwalla

我开始django-cube来处理这种类型的问题（请参阅维基百科上的OLAP cube）。然而，由于时间不够，我没有设法得到一个适当的，有效的版本...所以不幸的是它不会在你的情况下。

因为很多人一直在问我关于django-cube，我开始重新开发，在一个新的存储库on github。我现在对这个问题的经验比两年前（当我第一次尝试时）有更多的经验，所以我对我必须做什么以及API应该是什么样子有一个很好的想法;当我有空时，我会慢慢发展它。敬请期待，当然对这个项目的任何帮助都会非常受欢迎。

来源

2012-02-16 14:25:41 sebpiq

谢谢你的回复塞巴斯蒂安。 – 2012-02-16 15:10:38

不客气...对不起，我忍不住了！ – sebpiq 2012-02-16 15:12:02

Postgres非常擅长与其他流量同时进行这些计算，因此不必太担心加载（只要您在请求 - 响应周期之外运行此类批处理作业）。

你可能看到的一件事是将这种工作分解成小缓存单元。即一个月的平均值实际上是过去4周的平均值，一年的平均值是过去12个月的平均值，而且这些都是以每本书的基础完成的，所以为什么不做小的子集在请求中的工作。

from django.core.cache import cache 
from datetime import timedelta 

def cached(key, expire) 
    def wrapped(f): 
     def func(*args, **kwargs): 
      result = cache.get(key%args%kwargs) 
      if result is None: 
       result = f(*args, **kwargs) 
       cache.set(key%args%kwargs, result, expire) 
      return result 
     return func 
    return wrapped 

@cached("book:%s:avg:week:%s", 3600*24) #cache for a day, rolling results! 
def book_read_week_average(book_id, week_start): 
    week_end = week_start + timedelta(days=7) 
    return Reader.objects.filter(book_id=book_id, date_gte=week_start, date_lt=week_end) \ 
         .aggregate(Avg('count'))['count_avg'] 

@cached("book:%s:avg:month:%s", 3600*24) #cache for a day for rolling results 
def book_read_month_average(book_id, month_start): 
    month_end = month_start + timedelta(days=31) 
    return Reader.objects.filter(book_id=book_id, date_gte=month_start, date_lt=month_end) \ 
         .aggregate(Avg('count'))['count_avg'] 

@cached("author:%s:avg:month:%s", 3600*24) 
def author_read_month_average(author_id, month_start): 
    return sum(book_read_month_average(book.id) 
       for book in Book.objects.filter(author_id=author_id))

使用功能成分和缓存功能，您只生成需要的数据，只有当你需要它。您还可以将此信息存储在redis中而不是django缓存中，并利用读取计数的原子增量，实现实时读取统计。

来源

2012-02-17 02:50:07 Thomas

计算和存储每日，每周，每月和每年的平均数据

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