潘金蓮改變了曆史嗎 - PostgreSQL輿情事件分析應用

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潘金蓮改變了曆史嗎？

網上的段子

類似蝴蝶效應，曆史是很有趣的事情。

實際上在我們的生活中也有這樣的現象或者需求，比如某些業務系統，會記錄事件，流水賬那樣。

然後業務可能想知道某類事件發生後，接下來發生了什麼，比如說房價調控措施出台後的事件，是不是有大量資金湧入股票市場？

說道這裡，我要把postgresql資料庫搬出來，到底怎麼實作上述需求呢？

1. 建構事件輸入的表結構

2. 插入1000萬事件記錄，其中5000個事件的種類。

3. 針對事件種類，建立索引

查詢某個事件發生後，若幹個接下來發生的事件

使用函數可以輕松實作這個需求

查詢舉例

查詢事件類别為1的事件，它後面發生的2個事件，輸出10次分析結果。

利用以上結果，我們就可以知道發生了事件1之後，都發生了其他什麼事件。

至于你要拿這些結果進行接下來的分析，可以使用類似關鍵詞的熱點分析方法，或者使用postgresql提供的madlib機器學習庫，又或者使用plr進行分析。

總之你肯定有方法找出事件之間的關聯關系。

因為前面分析的都是獨立事件，即本身就沒有相關性的，是以需要通過函數的方法來輸出結果。

對于非獨立事件，比如說使用者逛淘寶的點滑鼠的行為，在點了某個商品後，又點了哪些其他商品。

對于非獨立事件，在結構設計上，就有關聯字段，比如userid，是以我們可以很友善的進行關聯。

使用postgresql遞歸調用，就可以對非獨立事件進行軌迹分析。

例子

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201703/20170324_01.md">《postgresql 遞歸查詢case - 樹型路徑分組輸出》</a>

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201612/20161201_01.md">《用postgresql找回618秒逝去的青春 - 遞歸收斂優化》</a>

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201611/20161128_02.md">《distinct xx和count(distinct xx)的變态遞歸優化方法 - 索引收斂(skip scan)掃描》</a>

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201607/20160725_01.md">《postgresql 使用遞歸sql 找出資料庫對象之間的依賴關系》</a>

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201607/20160723_01.md">《postgresql 遞歸死循環案例及解法》</a>

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201604/20160405_01.md">《postgresql 遞歸查詢一例 - 資金累加鍊》</a>

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201512/20151221_02.md">《postgresql oracle 相容性之 - with 遞歸 ( connect by )》</a>

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201210/20121009_01.md">《遞歸優化case - group by &amp; distinct tuning case : use with recursive and min() function》</a>

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201209/20120914_01.md">《遞歸優化case - performance tuning case :use cursor\trigger\recursive replace (group by and order by) reduce needed blockes scan》</a>

postgresql的遞歸文法、plpgsql程式設計，可以很好的滿足輿情分析中事件前後事件的分析需求。

再利用postgresql的熱點詞分析，聚類分析或者使用postgresql提供的madlib機器學習庫，又或者使用plr進行分析。找出事件之間的關聯關系。