PostgreSQL中滚动3个月周期内工单重复发生率查询

是否需要窗口函数？ #

肯定需要，窗口函数是处理这类需求的最优方案之一：

• 它能精准划定包含当月的过去3个月的时间范围，结合PARTITION BY ticket_type按工单类型分组，计算每个工单在对应时间窗内的同类型出现次数。
• 后续只需筛选出每个月关闭的工单，统计其中同类型出现次数≥2的工单数量，就能得到目标结果。

给个简化的SQL示例（以PostgreSQL为例）：

WITH monthly_closed_tickets AS (
    SELECT
        DATE_TRUNC('month', close_time) AS close_month,
        ticket_type,
        ticket_id
    FROM tickets
    WHERE close_time IS NOT NULL
),
ticket_repeat_check AS (
    SELECT
        close_month,
        ticket_type,
        ticket_id,
        -- 统计当前工单类型在过去3个月（含当月）的出现次数
        COUNT(*) OVER (
            PARTITION BY ticket_type
            ORDER BY close_month
            RANGE BETWEEN INTERVAL '2 months' PRECEDING AND CURRENT ROW
        ) AS same_type_in_3months
    FROM monthly_closed_tickets
)
SELECT
    close_month,
    -- 统计同类型在3个月内重复出现的工单数量
    COUNT(CASE WHEN same_type_in_3months > 1 THEN ticket_id END) AS repeat_ticket_count
FROM ticket_repeat_check
GROUP BY close_month
ORDER BY close_month;

Chartio文章方向是否正确？ #

如果你的Chartio文章聚焦于时间范围窗口函数的使用、分组统计重复记录这类内容，那方向完全正确。这类工单重复统计的核心逻辑，正是通过窗口函数划定时间窗+分组统计频次，和Chartio常用的数据分析思路高度匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eponkratova