PostgreSQL-統計データの取得

集計関数を調べる必要があります（最小、最大、カウント、平均）、これは GROUP BY 。日付ベースの集計の場合、 date_trunc も便利です。

たとえば、これは1日あたりの行数を返します：

SELECT date_trunc('day', date_time) AS day_start,
       COUNT(id) AS user_count FROM tb_user
    GROUP BY date_trunc('day', date_time);

次に、次のようなものを使用して1日の平均を計算できます（ CTEを使用））：

WITH daily_count AS (SELECT date_trunc('day', date_time) AS day_start,
       COUNT(id) AS user_count FROM tb_user
    GROUP BY date_trunc('day', date_time))
SELECT AVG(user_count) FROM daily_count;

'week'を使用する週ごとのカウントの日ではなく、など（date_truncを参照）ドキュメント）。

編集： （次のコメント：2012年5月1日までの平均、つまり6日以前）

WITH daily_count AS (SELECT date_trunc('day', date_time) AS day_start,
       COUNT(id) AS user_count
    FROM tb_user
       WHERE date_time >= DATE('2012-01-01') AND date_time < DATE('2012-01-06') 
    GROUP BY date_trunc('day', date_time))
SELECT SUM(user_count)/(DATE('2012-01-06') - DATE('2012-01-01')) FROM daily_count;

この場合、上記の内容は非常に複雑です。これで同じ結果が得られるはずです：

SELECT COUNT(id)/(DATE('2012-01-06') - DATE('2012-01-01'))
    FROM tb_user
       WHERE date_time >= DATE('2012-01-01') AND date_time < DATE('2012-01-06');

編集2： 編集後、あなたが求めているのは、月/週/日ごとのグループではなく、データベースが存在する全期間の単一のグローバル平均にすぎないと思います。

これにより、1日あたりの平均行数がわかります：

WITH total_min_max AS (SELECT
        COUNT(id) AS total_visits,
        MIN(date_time) AS first_date_time,
        MAX(date_time) AS last_date_time,
    FROM tb_user)
SELECT total_visits/((last_date_time::date-first_date_time::date)+1) AS users_per_day
    FROM total_min_max

（last_date_timeを置き換えます NOW()を使用最近の訪問がない場合は、最後の訪問までではなく、現在までの時間の平均を作成します。）

次に、毎日、毎週、および「毎月」の場合：

WITH daily_avg AS (
    WITH total_min_max AS (SELECT
            COUNT(id) AS total_visits,
            MIN(date_time) AS first_date_time,
            MAX(date_time) AS last_date_time,
        FROM tb_user)
    SELECT total_visits/((last_date_time::date-first_date_time::date)+1) AS users_per_day
        FROM total_min_max)
SELECT
         users_per_day,
         (users_per_day * 7) AS users_per_week,
         (users_per_month * 30) AS users_per_month
    FROM daily_avg

そうは言っても、そのような統計から導き出す結論は、特にそれがどのように変化するかを見たい場合は、あまり良くないかもしれません。

また、1か月に30日を想定するのではなく、1日あたりのデータを正規化します（すべての日が24時間であるとは限らないため、1時間あたりではない場合 ）。 2011年1月に1日あたり10回、2011年2月に1日あたり10回の訪問があるとします。これにより、1月に310回、2月に280回の訪問が発生します。訪問者数が10％減少したため、2月に問題が発生しましたが、実際にはそうではありません。