Tri de données MySQL selon intervalle de temps

**El Pipo** · 24/02/2019, 14h43

Bonjour,

Je n'ai pas de très grandes compétences en Python et l'utilisation des bases de données. Habituellement je trouve la solution en cherchant un peu partout dans les forums mais là je reste sans solution... Je vous pose le contexte :

J'ai une base de donnée MySQL qui reçoit des blocks de données provenant d'un automate. Ces données ne sont rien d'autre que des variables que j'ai crée dans un automate de simulation. Par exemple toutes les 5 secondes j'ai un block de 10 variables qui est envoyé dans la bdd. Ces données sont formées notamment d'un Id, un nom, une valeur ainsi qu'un horodatage (timestamp).

Pour facilité la compréhension, enfin je l'espère, je vais appeler mes variables de n°1 à 10.
Mon objectif est de, par exemple, dés que ma variable2 = 1 (variable discrète) je puisse récupérer dans la bdd disons variable4, variable6 et variable8 qui ont été insérées dans la bdd 1 minute AVANT l'apparition dans ma bdd de variable2 = 1. Ca c'est l'idée générale. Le tout en utilisant Python bien évidemment...

Dans l'idéal y faudrait le faire en temps réel mais je vais me contenter d'essayer de le faire sans déjà.

J'ai ma connexion avec la bdd d'établie, et je bloque sur comment faire déjà pour sélectionner une plage de données sur un intervalle de 1 min avant l'apparition de variable2 = 1.

Quel serait selon vous le meilleur moyen de programmer ce genre de chose ? Comment lire la bdd à partir de la dernière valeur entrée, détecter la variable cible n°2 qui est passée à 1 et ensuite lui dire "tu lis toutes les variables n°4, 6 et 8 qui sont apparues durant 1 minute avant l'apparition de la variable n°2" ?

J'utilise la commande suivante pour détecter la dernière donnée de ma variable n°2 :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

cursor.execute("SELECT * FROM matable WHERE variable2 ORDER BY timestamp DESC LIMIT 1")

Il semble que ça sélectionne bien la dernière variable2 qui est passée à 1.

J'ai par la suite pu prendre le datetime de ma variable n°2 et lui enlever une minute pour par la suite effectuer un BETWEEN au niveau de ma requête.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

cursor.execute("SELECT valeur FROM matable WHERE Id_Num IN ('Csup','Cinf') AND Horodatage BETWEEN (%s) AND (%s)", (r2,r))

r et r2 étant les 2 datetime, le résultat ne me donne en fait qu'une valeur de Csup et Cinf qui sont 2 variables que je cherche dans mon intervale de temps (autrement dit variable4 et variable6 pour reprendre l'exemple plus haut). Ces variables sont bien dans la période ciblée mais elles devraient apparaitre plusieurs fois or elles n'apparaissent qu'une fois... Je ne vois pas trop pourquoi.

Merci par avance pour l'aide que vous me porterez je l'espère!

**Artemus24** · 25/02/2019, 15h08

Salut El Pipo.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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START TRANSACTION
--------------
 
--------------
DROP DATABASE IF EXISTS `base`
--------------
 
--------------
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `base`
        DEFAULT CHARACTER SET `latin1`
        DEFAULT COLLATE       `latin1_general_ci`
--------------
 
--------------
DROP TABLE IF EXISTS `test`
--------------
 
--------------
CREATE TABLE `test`
( `id`          integer  unsigned NOT NULL auto_increment PRIMARY KEY,
  `nom`         smallint unsigned NOT NULL,
  `val`         tinyint  unsigned NOT NULL,
  `Horodatage`  timestamp(6)      NOT NULL
) ENGINE=InnoDB
  DEFAULT CHARSET=`latin1` COLLATE=`latin1_general_ci`
  ROW_FORMAT=COMPRESSED
--------------
 
--------------
insert into `test` (`nom`,`val`,`Horodatage`) values
  ( 1,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:51:35.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:51:40.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:51:45.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:51:50.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:51:55.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:00.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:05.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:10.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:15.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:20.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:25.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:30.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:35.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:40.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:45.123456'),( 2,1,'2019-02-25 12:52:45.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:45.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:45.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:45.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:45.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:45.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:45.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:45.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:45.123456'),
  ( 1,0,'2019-02-25 12:52:50.123456'),( 2,0,'2019-02-25 12:52:50.123456'),( 3,0,'2019-02-25 12:52:50.123456'),( 4,0,'2019-02-25 12:52:50.123456'),( 5,0,'2019-02-25 12:52:50.123456'),
  ( 6,0,'2019-02-25 12:52:50.123456'),( 7,0,'2019-02-25 12:52:50.123456'),( 8,0,'2019-02-25 12:52:50.123456'),( 9,0,'2019-02-25 12:52:50.123456'),(10,0,'2019-02-25 12:52:50.123456')
--------------
 
--------------
select * from `test`
--------------
 
+-----+-----+-----+----------------------------+
| id  | nom | val | Horodatage                 |
+-----+-----+-----+----------------------------+
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| 141 |   1 |   0 | 2019-02-25 12:52:45.123456 |
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| 143 |   3 |   0 | 2019-02-25 12:52:45.123456 |
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| 145 |   5 |   0 | 2019-02-25 12:52:45.123456 |
| 146 |   6 |   0 | 2019-02-25 12:52:45.123456 |
| 147 |   7 |   0 | 2019-02-25 12:52:45.123456 |
| 148 |   8 |   0 | 2019-02-25 12:52:45.123456 |
| 149 |   9 |   0 | 2019-02-25 12:52:45.123456 |
| 150 |  10 |   0 | 2019-02-25 12:52:45.123456 |
| 151 |   1 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
| 152 |   2 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
| 153 |   3 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
| 154 |   4 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
| 155 |   5 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
| 156 |   6 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
| 157 |   7 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
| 158 |   8 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
| 159 |   9 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
| 160 |  10 |   0 | 2019-02-25 12:52:50.123456 |
+-----+-----+-----+----------------------------+
--------------
select      t1.*,
            t3.*
 
      from  `test` as t1
 
cross join  (  select  max(Horodatage) as max
                 from  `test`
                where  nom = 2
                  and  val = 1
            ) as t2
 
inner join  `test` as t3
        on  t3.nom in (4,6,8)
       and  t3.Horodatage >= t2.max - interval 1 minute
       and  t3.Horodatage <  t2.max
 
     where  t1.nom        = 2
       and  t1.val        = 1
       and  t1.Horodatage = t2.max
--------------
 
+-----+-----+-----+----------------------------+-----+-----+-----+----------------------------+
| id  | nom | val | Horodatage                 | id  | nom | val | Horodatage                 |
+-----+-----+-----+----------------------------+-----+-----+-----+----------------------------+
| 142 |   2 |   1 | 2019-02-25 12:52:45.123456 |  24 |   4 |   0 | 2019-02-25 12:51:45.123456 |
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