Изберете отделна потребителска група по период от време

Преброяване на всички редове

SELECT date, '1_D' AS time_series,  count(DISTINCT user_id) AS cnt
FROM   uniques
GROUP  BY 1

UNION  ALL
SELECT DISTINCT ON (1)
       date, '2_W', count(*) OVER (PARTITION BY week_beg ORDER BY date)
FROM   uniques

UNION  ALL
SELECT DISTINCT ON (1)
       date, '3_M', count(*) OVER (PARTITION BY month_beg ORDER BY date)
FROM   uniques
ORDER  BY 1, time_series

• Вашите колони week_beg и month_beg са 100 % излишни и могат лесно да бъдат заменени сdate_trunc('week', date + 1) - 1 и date_trunc('month', date) съответно.

• Седмицата ви изглежда започва в неделя (отстъпка с едно), следователно + 1 .. - 1 .

• кадър по подразбиране на функция за прозорец с ORDER BY в OVER използваната клауза е RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW . Точно това ви трябва.

• Използвайте UNION ALL , а не UNION .

• Вашият неудачен избор за time_series (D, W, M) не сортира добре, преименувах, за да направя крайния ORDER BY по-лесно.

• Тази заявка може да обработва няколко реда на ден. Преброяването включва всички връстници за един ден.

• Повече за DISTINCT ON :

  • Изберете първо ред във всяка група GROUP BY?

ОТДЕЛНИ потребители на ден

За да броите всеки потребител само веднъж на ден, използвайте CTE с DISTINCT ON :

WITH x AS (SELECT DISTINCT ON (1,2) date, user_id FROM uniques)
SELECT date, '1_D' AS time_series,  count(user_id) AS cnt
FROM   x
GROUP  BY 1

UNION ALL
SELECT DISTINCT ON (1)
       date, '2_W'
      ,count(*) OVER (PARTITION BY (date_trunc('week', date + 1)::date - 1)
                      ORDER BY date)
FROM   x

UNION ALL
SELECT DISTINCT ON (1)
       date, '3_M'
      ,count(*) OVER (PARTITION BY date_trunc('month', date) ORDER BY date)
FROM   x
ORDER BY 1, 2

ОТДЕЛНИ потребители за динамичен период от време

Винаги можете да прибегнете до свързани подзаявки . Склонни да бъдат бавни с големи маси!
Надграждане на предишните заявки:

WITH du AS (SELECT date, user_id FROM uniques GROUP BY 1,2)
    ,d  AS (
    SELECT date
          ,(date_trunc('week', date + 1)::date - 1) AS week_beg
          ,date_trunc('month', date)::date AS month_beg
    FROM   uniques
    GROUP  BY 1
    )
SELECT date, '1_D' AS time_series,  count(user_id) AS cnt
FROM   du
GROUP  BY 1

UNION ALL
SELECT date, '2_W', (SELECT count(DISTINCT user_id) FROM du
                     WHERE  du.date BETWEEN d.week_beg AND d.date )
FROM   d
GROUP  BY date, week_beg

UNION ALL
SELECT date, '3_M', (SELECT count(DISTINCT user_id) FROM du
                     WHERE  du.date BETWEEN d.month_beg AND d.date)
FROM   d
GROUP  BY date, month_beg
ORDER  BY 1,2;

SQL Fiddle и за трите решения.

По-бързо с dense_rank()

@Clodoaldo излезе със значително подобрение:използвайте прозоречната функция dense_rank() . Ето още една идея за оптимизирана версия. Трябва да е още по-бързо, за да изключите ежедневните дубликати веднага. Увеличаването на производителността нараства с броя на редовете на ден.

Надграждане на опростен и дезинфекциран модел на данни - без излишните колони - day като име на колона вместо date

date е запазена дума в стандартен SQL и име на основен тип в PostgreSQL и не трябва да се използва като идентификатор.

CREATE TABLE uniques(
   day date     -- instead of "date"
  ,user_id int
);

Подобрена заявка:

WITH du AS (
   SELECT DISTINCT ON (1, 2)
          day, user_id 
         ,date_trunc('week',  day + 1)::date - 1 AS week_beg
         ,date_trunc('month', day)::date         AS month_beg
   FROM   uniques
   )
SELECT day, count(user_id) AS d, max(w) AS w, max(m) AS m
FROM  (
    SELECT user_id, day
          ,dense_rank() OVER(PARTITION BY week_beg  ORDER BY user_id) AS w
          ,dense_rank() OVER(PARTITION BY month_beg ORDER BY user_id) AS m
    FROM   du
    ) s
GROUP  BY day
ORDER  BY day;

SQL Fiddle демонстрирайки производителността на 4 по-бързи варианта. Зависи от вашето разпространение на данни кое е най-бързо за вас.
Всички те са около 10 пъти по-бързи от версията на корелирани подзаявки (което не е лошо за корелирани подзаявки).