次のようなテーブル（PostgreSQL 9.4）があります。

CREATE TABLE dates_ranges (kind int, start_date date, end_date date);
INSERT INTO dates_ranges VALUES 
    (1, '2018-01-01', '2018-01-31'),
    (1, '2018-01-01', '2018-01-05'),
    (1, '2018-01-03', '2018-01-06'),
    (2, '2018-01-01', '2018-01-01'),
    (2, '2018-01-01', '2018-01-02'),
    (3, '2018-01-02', '2018-01-08'),
    (3, '2018-01-05', '2018-01-10');

次に、指定された日付と種類dates_rangesごとに、各日付の行数を計算します。ゼロはおそらく省略できます。

望ましい結果：

+-------+------------+----+
|  kind | as_of_date |  n |
+-------+------------+----+
|     1 | 2018-01-01 |  2 |
|     1 | 2018-01-02 |  2 |
|     1 | 2018-01-03 |  3 |
|     2 | 2018-01-01 |  2 |
|     2 | 2018-01-02 |  1 |
|     3 | 2018-01-02 |  1 |
|     3 | 2018-01-03 |  1 |
+-------+------------+----+

私は2つの解決策、との1を作ってみたLEFT JOINとGROUP BY

SELECT
kind, as_of_date, COUNT(*) n
FROM
    (SELECT d::date AS as_of_date FROM generate_series('2018-01-01'::timestamp, '2018-01-03'::timestamp, '1 day') d) dates
LEFT JOIN
    dates_ranges ON dates.as_of_date BETWEEN start_date AND end_date
GROUP BY 1,2 ORDER BY 1,2

と1つありLATERAL、少し高速です：

SELECT
    kind, as_of_date, n
FROM
    (SELECT d::date AS as_of_date FROM generate_series('2018-01-01'::timestamp, '2018-01-03'::timestamp, '1 day') d) dates,
LATERAL
    (SELECT kind, COUNT(*) AS n FROM dates_ranges WHERE dates.as_of_date BETWEEN start_date AND end_date GROUP BY kind) ss
ORDER BY kind, as_of_date

このクエリを作成するためのより良い方法はあるのでしょうか？そして、カウント0の日付のペアを含める方法は？

実際には、いくつかの明確な種類があり、最長5年（1800日付）の期間と、dates_rangesテーブルに約3万行あります（ただし、大幅に増加する可能性があります）。

インデックスはありません。私の場合、正確にはサブクエリの結果ですが、質問を1つの問題に限定したかったので、より一般的です。

次のクエリは、「ゼロの欠落」がOKの場合にも機能します。

select *
from (
  select
    kind,
    generate_series(start_date, end_date, interval '1 day')::date as d,
    count(*)
  from dates_ranges
  group by 1, 2
) x
where d between date '2018-01-01' and date '2018-01-03'
order by 1, 2;

ただしlateral、データセットが小さいバージョンよりも高速ではありません。ただし、結合は必要ないため、拡張性が向上する可能性がありますが、上記のバージョンはすべての行に集約されるため、再び失われる可能性があります。

次のクエリは、いずれにせよ重複しないシリーズを削除することにより、不要な作業を回避しようとします。

select
  kind,
  generate_series(greatest(start_date, date '2018-01-01'), least(end_date, date '2018-01-03'), interval '1 day')::date as d,
  count(*)
from dates_ranges
where (start_date, end_date + interval '1 day') overlaps (date '2018-01-01', date '2018-01-03' + interval '1 day')
group by 1, 2
order by 1, 2;

-そして、overlaps演算子を使用する必要がありました！interval '1 day'オーバーラップオペレーターは期間が右側に開いていると見なすため、右側に追加する必要があることに注意してください（日付は、多くの場合、時刻コンポーネントが午前0時のタイムスタンプと見なされるため、かなり論理的です）。

そして、カウント0の日付のペアを含める方法は？

すべての組み合わせのグリッドを構築し、その後 LATERAL、このように、あなたのテーブルに参加します：

SELECT k.kind, d.as_of_date, c.n
FROM  (SELECT DISTINCT kind FROM dates_ranges) k
CROSS  JOIN (
   SELECT d::date AS as_of_date
   FROM   generate_series(timestamp '2018-01-01', timestamp '2018-01-03', interval '1 day') d
   ) d
CROSS  JOIN LATERAL (
   SELECT count(*)::int AS n
   FROM   dates_ranges
   WHERE  kind = k.kind
   AND    d.as_of_date BETWEEN start_date AND end_date
   ) c
ORDER  BY k.kind, d.as_of_date;

また、可能な限り高速でなければなりません。

私が持っていたLEFT JOIN LATERAL ... on true最初ではなく、サブクエリ内の集計がありc、我々はので、常に行を取得して使用することができるCROSS JOINだけでなく。パフォーマンスに違いはありません。

関連するすべての種類を保持するテーブルがある場合は、サブクエリでリストを生成する代わりにそれを使用してkください。

キャスト先integerはオプションです。そうでなければ、あなたは得るbigint。

インデックスは特に役立ちます(kind, start_date, end_date)。サブクエリに基づいて構築しているため、これを実現できる場合とできない場合があります。

リストのようgenerate_series()にセットを返す関数を使用することは、Postgresの10より前のバージョンでSELECTは一般的にお勧めできません（何をしているのか正確にわかっていない限り）。見る：

• select句の複数のセットを返す関数の予想される動作は何ですか？

行の数が少ないかまったくない組み合わせが多数ある場合は、この同等の形式の方が高速な場合があります。

SELECT k.kind, d.as_of_date, count(dr.kind)::int AS n
FROM  (SELECT DISTINCT kind FROM dates_ranges) k
CROSS JOIN (
   SELECT d::date AS as_of_date
   FROM   generate_series(timestamp '2018-01-01', timestamp '2018-01-03', interval '1 day') d
   ) d
LEFT   JOIN dates_ranges dr ON dr.kind = k.kind
                           AND d.as_of_date BETWEEN dr.start_date AND dr.end_date
GROUP  BY 1, 2
ORDER  BY 1, 2;

daterangeタイプの使用

PostgreSQLにはがありdaterangeます。使い方はとても簡単です。サンプルデータから始めて、テーブルのタイプを使用するように移動します。

BEGIN;
  ALTER TABLE dates_ranges ADD COLUMN myrange daterange;
  UPDATE dates_ranges
    SET myrange = daterange(start_date, end_date, '[]');
  ALTER TABLE dates_ranges
    DROP COLUMN start_date,
    DROP COLUMN end_date;
COMMIT;

-- Now you can create GIST index on it...
CREATE INDEX ON dates_ranges USING gist (myrange);

TABLE dates_ranges;
 kind |         myrange         
------+-------------------------
    1 | [2018-01-01,2018-02-01)
    1 | [2018-01-01,2018-01-06)
    1 | [2018-01-03,2018-01-07)
    2 | [2018-01-01,2018-01-02)
    2 | [2018-01-01,2018-01-03)
    3 | [2018-01-02,2018-01-09)
    3 | [2018-01-05,2018-01-11)
(7 rows)

特定の日付とすべての種類について、dates-rangesからの各行の行数を計算します。

次に、クエリを実行して手順を逆にし、日付系列を生成しますが、クエリ自体が包含（@>）演算子を使用して、インデックスを使用して日付が範囲内にあることを確認できるキャッチがあります。

私たちが使用していることに注意してくださいtimestamp without time zone（夏時間の危険を防ぐため）

SELECT d1.kind, day::date, count(d2.kind)
FROM dates_ranges AS d1
CROSS JOIN LATERAL generate_series(
  lower(myrange)::timestamp without time zone,
  upper(myrange)::timestamp without time zone,
  '1 day'
) AS gs(day)
INNER JOIN dates_ranges AS d2
  ON d2.myrange @> day::date
GROUP BY d1.kind, day;

これは、インデックスの項目化された1日の重複です。

副次的なボーナスとして、daterangeタイプを使用すると、他のものと重複する範囲の挿入をEXCLUDE CONSTRAINT