Esquema del evento

Campos que espera la consulta

Campo	Tipo	Por que existe
reading_id	Utf8	Identificador de la medición ficticia.
measured_second	Int64	Segundos desde el inicio del ejercicio hasta la medición.
delivered_second	Int64	Segundos desde el inicio del ejercicio hasta la llegada del mensaje.
co2_ppm	Int64	Lectura ficticia de CO₂ en partes por millón; no es una evaluación de salud.

DataFusionSQL

Copiar la consulta

sql

WITH per_reading AS (
  SELECT reading_id, MIN(co2_ppm) AS co2_ppm
  FROM sensor_deliveries
  GROUP BY reading_id
),
delivery_summary AS (
  SELECT COUNT(*) AS deliveries, AVG(co2_ppm) AS delivered_mean_ppm
  FROM sensor_deliveries
),
measurement_summary AS (
  SELECT COUNT(*) AS measurements, AVG(co2_ppm) AS measurement_mean_ppm
  FROM per_reading
)
SELECT deliveries, measurements, delivered_mean_ppm, measurement_mean_ppm
FROM delivery_summary CROSS JOIN measurement_summary;

Esta consulta de solo lectura se planifica y ejecuta en una tabla escrita vacía con Apache DataFusion 45.2.0. El resultado de la muestra determinista es sintético y se revisa por separado; valide tipos de campos, umbrales y definiciones comerciales con sus propios datos. Lea la metodología de prueba.

Resultado de la consulta

Dos unidades de análisis, dos medias

Seis mensajes recibidos representan cuatro mediciones. Ambas medias usan los mismos valores ficticios, pero responden a preguntas distintas.

deliveries	measurements	delivered_mean_ppm	measurement_mean_ppm
6	4	700	675

Salida de ejemplo sintético. Ejecute la consulta con su propio esquema de eventos y umbrales antes de utilizarla para decisiones operativas.

Two grains, two averages: gráfico estático de valores sintéticos de measurement_mean_ppm del resultado del ejemplo Count sensor deliveries and measurements separately — SVG indexable de la salida del ejemplo determinista. Descárguelo para ver un artículo, un runbook o una revisión de diseño con atribución.

Reproducir el ejemplo

Descarga los datos de ejemplo

El paquete JSON incluye el contrato de evento escrito, reproducible filas de entrada, SQL exacto, resultado esperado, notas de revisión y versión del motor. El CSV contiene el resultado mostrado.

Ejecutar en el navegador JSON de ejemplo CSV de salida esperada Gráfico SVG estático

Cómo funciona el SQL

1La primera CTE agrupa los mensajes por reading_id; un reenvío de r4 no crea otra medición.
2La media de las filas recibidas es 700 ppm; la de las cuatro mediciones, 675 ppm. Ninguna es necesariamente una media temporal del aula.
3MIN solo funciona aquí porque cada mensaje con el mismo reading_id tiene el mismo co2_ppm ficticio. Comprueba si hay valores contradictorios antes de eliminar duplicados reales.

Casos límite que debes comprobar

Dos mediciones distintas pueden tener el mismo valor de CO₂. AVG(DISTINCT co2_ppm) las fusionaría por error.
Los identificadores reales pueden repetirse entre dispositivos o tras un reinicio. Define cómo se identifica una medición antes de agrupar eventos reales.
Estos valores ficticios de CO₂ no sirven para decidir sobre ventilación o salud. Con datos reales habría que comprobar calibración, ubicación, lecturas ausentes y cobertura temporal.

Panel recomendado

Tabla: mensajes recibidos, mediciones y las dos medias de una ejecución del ejercicio

Guía de alerta

Estos datos ficticios para clase no sirven para una alerta real de CO₂.

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