ウィンドウ関数または共通テーブル式：範囲内の前の行をカウントします

プレーンクエリ、CTE、ウィンドウ関数でこれを安く行うことはできないと思います。これらのフレーム定義は静的ですが、動的フレームが必要です。（列の値によって異なります）。

通常、ウィンドウの下限と上限を慎重に定義する必要があります。次のクエリは除外します。現在の行とinclude 下の境界線。
まだ小さな違いがあります。関数には現在の行の以前のピアが含まれますが、相関サブクエリではそれらが除外されます...

テストケース

tsの使用予約語の代わりにdate 列名として。

CREATE TABLE test (
  id  bigint
, ts  timestamp
);

ROM-ローマの質問

CTEを使用し、タイムスタンプを配列に集約し、ネストを解除し、カウントします...
正しい一方で、パフォーマンスは大幅に低下します 行でいっぱいの手以上で。ここにはパフォーマンスキラーが2人います。以下を参照してください。

ARR-配列要素をカウント

私はRomanのクエリを受け取り、それを少し合理化しようとしました：

不要な2番目のCTEを削除します。
最初のCTEをサブクエリに変換します。これはより高速です。
直接count() 配列に再集計してarray_length()でカウントする代わりに。

ただし、配列の処理にはコストがかかり、パフォーマンスは依然として大幅に低下します より多くの行があります。

SELECT id, ts
     , (SELECT count(*)::int - 1
        FROM   unnest(dates) x
        WHERE  x >= sub.ts - interval '1h') AS ct
FROM (
   SELECT id, ts
        , array_agg(ts) OVER(ORDER BY ts) AS dates
   FROM   test
   ) sub;

COR-相関サブクエリ

あなたはできた 単純な相関サブクエリでそれを解決します。はるかに高速ですが、それでも...

SELECT id, ts
     , (SELECT count(*)
        FROM   test t1
        WHERE  t1.ts >= t.ts - interval '1h'
        AND    t1.ts < t.ts) AS ct
FROM   test t
ORDER  BY ts;

FNC-機能

row_number()を使用して、行を時系列でループします plpgsql関数でそれをカーソルと組み合わせます同じクエリで、目的の時間枠にまたがります。次に、行番号を引くだけです。

CREATE OR REPLACE FUNCTION running_window_ct(_intv interval = '1 hour')
  RETURNS TABLE (id bigint, ts timestamp, ct int)
  LANGUAGE plpgsql AS
$func$
DECLARE
   cur   CURSOR FOR
         SELECT t.ts + _intv AS ts1, row_number() OVER (ORDER BY t.ts) AS rn
         FROM   test t ORDER BY t.ts;
   rec   record;
   rn    int;

BEGIN
   OPEN cur;
   FETCH cur INTO rec;
   ct := -1;  -- init

   FOR id, ts, rn IN
      SELECT t.id, t.ts, row_number() OVER (ORDER BY t.ts)
      FROM   test t ORDER BY t.ts
   LOOP
      IF rec.ts1 >= ts THEN
         ct := ct + 1;
      ELSE
         LOOP
            FETCH cur INTO rec;
            EXIT WHEN rec.ts1 >= ts;
         END LOOP;
         ct := rn - rec.rn;
      END IF;

      RETURN NEXT;
   END LOOP;
END
$func$;

デフォルトの間隔1時間で電話をかける：

SELECT * FROM running_window_ct();

または任意の間隔で：

SELECT * FROM running_window_ct('2 hour - 3 second');

db<>ここでフィドル
_{古いsqlfiddle}

ベンチマーク

上記の表を使用して、古いテストサーバーで簡単なベンチマークを実行しました：（Debian上のPostgreSQL 9.1.9）。

-- TRUNCATE test;
INSERT INTO test
SELECT g, '2013-08-08'::timestamp
         + g * interval '5 min'
         + random() * 300 * interval '1 min' -- halfway realistic values
FROM   generate_series(1, 10000) g;

CREATE INDEX test_ts_idx ON test (ts);
ANALYZE test;  -- temp table needs manual analyze

太字を変更しました各実行の一部であり、EXPLAIN ANALYZEで5つのうちのベストを取りました。

100行
ROM：27.656ミリ秒
ARR：7.834ミリ秒
COR：5.488ミリ秒
FNC：1.115ミリ秒

1000行
ROM：2116.029ミリ秒
ARR：189.679ミリ秒
COR：65.802ミリ秒
FNC：8.466ミリ秒

5000行
ROM：51347ミリ秒!!
ARR：3167ミリ秒
COR：333ミリ秒
FNC：42ミリ秒

100000行
ROM：DNF
ARR：DNF
COR：6760ミリ秒
FNC：828ミリ秒

機能は明確な勝利者です。桁違いに高速で、最適なスケーリングが可能です。
配列処理は競合できません。